关键词： 数字记忆   人工智能   媒介记忆   基础设施   物质性   云端  

摘要： 在数字化和AI化加速发展的态势下，全球数字记忆正面临重建记忆基础设施的核心命题。本研究基于前数字时代的媒介记忆研究，从“基础设施”的视角观照人工智能时代的新数字记忆景观，阐述并揭示了数字记忆基础设施在技术和权力影响下的三个特点：一是记忆向“云端”汇聚；二是记忆在平台控制下呈现“孤岛”离散；三是记忆在智能技术的干预下走向新的记忆生态。这些影响进一步具象表现为数字记忆系统的发展趋势，呈现出加剧的权力控制、泛化的记忆“边界”和技术导向下“惯常失忆”的状态。这些将为如何在人工智能时代实现构建连接“断层”数字记忆的路径，建设更加包容普惠、更有韧性的全球数字记忆基础设施提供有益启迪和思考。

关键词： 人工智能   AI   AIGC   新闻业  

摘要： 新闻业是内容生产的重要行业，人工智能（AI）的出现为整个新闻业提供了新的视角。应当明确AI技术对新闻产业的赋能，提升新闻内容的生产效率，但也要反思技术的应用导致在新闻版权界定、内容质量和价值取向层面出现的问题。对于新闻行业来说，强化专业性和权威性，重视调查性报道和解释性报道，是AIGC时代的一条可行出路。

关键词： 人工智能   机器学习   深度学习   心血管手术   围术期   综述  

摘要： 随着计算机技术的进步与发展，基于人工智能的医疗辅助决策系统在临床中得到广泛应用。在心血管手术围术期中，人工智能可以应用于术前诊断、术中和术后风险管理等。本文介绍心血管手术围术期中人工智能的应用和发展情况，包括术前辅助诊断、术中风险管理、术后管理及全程辅助决策管理，同时探讨人工智能应用的挑战与局限，并对未来的发展方向进行展望。

关键词： 人工智能   新兴交叉学科   学科创新   学科交叉融合   学科建设  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用也日益广泛。该文深入探讨“人工智能+”新兴交叉学科建设的策略，包括学科创新、学科交叉融合以及新兴交叉学科培育等方面。通过分析人工智能在不同学科领域的应用，阐述其对新兴交叉学科建设的重要意义，并提出相应的策略建议，以推动教育的创新与发展。

关键词： 人类智能   机器学习   三维绘图   二维绘图   云计算   船舶与海洋工程   智能设计   船舶设计  

摘要： 人工智能技术是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学技术,是第四次工业革命的标志,它具有感知、思考、学习和自适应等能力,可以处理大量数据与信息,并通过机器学习、深度学习等技术不断优化自身的性能。自诞生以来,其理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,对船舶设计领域的应用与赋能将会产生变革性的影响。船舶设计经历了从手工绘图到计算机辅助设计(CAD)、从二维绘图到三维绘图、从静态展示到动态展示的能力提升。每一次提升,都极大地提高了设计的质量与效率,推动了船舶工业的快速发展。而今,随着人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的蓬勃发展,智能设计理论及方法正日益与船舶与海洋工程设计领域紧密结合。智能设计,其核心在于将人类的创新思维与机器的计算能力深度融合,通过算法优化、模型预测、数据驱动等手段,实现设计过程的自动化、智能化。

关键词： Kp指数   机器学习   空间天气预报  

摘要： 地磁Kp指数是空间天气预警的重要指标, 也是研究太阳风–磁层耦合的关键参数. 采用梯度提升回归(GBR)算法和随机森林(RF)两种机器学习方法, 构建了以太阳风、行星际磁场参数、历史Kp值和太阳黑子数据为输入的3 h 地磁 Kp指数预报模型. 预报结果表明, 两种方法均可提前1 h预报地磁Kp指数, 预测结果与观测值之间的相关系数为0.90, 其中GBR方法在均方根误差上表现出更好的效果, 均方根误差为0.56. Kp指数预报模型在太阳活动周不同相位的预测结果存在差异, 在活动周下降阶段模型预测结果与观测数据的相关系数更高. 比较了不同地磁扰动下模型的预测情况, 相比中等磁暴和超强磁暴, 模型对强磁暴(6≤Kp<7)的预报准确度最高.

关键词： 出版行业   人机协作   人工智能   协同生产   机器编辑  

摘要： 大数据、人工智能等技术给出版行业带来了巨大的影响，重构了传统出版的工作流程与模式。本文以人工编辑与机器编辑的协同生产为视角，讨论了出版行业中人机协同的生产实践、困境及优化策略，认为应树牢人机协同生产理念、提升协同规范性和政策支持度、关注市场前沿动态和趋势，从而助力出版行业智能化转型和高质量发展。

关键词： 人工智能   电视媒体   算力   算法   大模型   虚拟现实  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,电视媒体正经历深刻的变革。本文分析了电视媒体面临的挑战及其原因,探讨了从政策支持、技术创新、内容创作等方面提升电视媒体影响力的具体路径,提出了人工智能时代提升电视媒体影响力的策略,旨在为电视媒体在人工智能时代的转型与发展提供参考。

关键词： 蔬菜质量检测   光谱分析   机器学习   多变量分析  

摘要： 本文旨在系统地分析和评价各种蔬菜质量检测方法,包括光谱分析、成像技术和化学分析等,同时结合现代统计学技术如多变量分析和机器学习,以提高检测效率和准确性.

关键词： 储层保护   人工智能   损害预测   储层敏感性   智能决策系统  

摘要： 储层保护在油气勘探开发全过程中具有重要的战略意义，深层油气资源开发环境复杂、技术要求高，完善的储层保护技术能够保障油气勘探开发过程实现“少投入、多产出、显著提高经济效益”的目的，应该重视其在钻井、完井、采油等各个阶段中的关键核心作用。近年来，机器学习等人工智能技术得到广泛应用，为储层保护提供了智能化的解决方案，智能化储层保护技术成为大势所趋。通过系统归纳近年来储层保护与人工智能技术融合的相关文献，分析了储层保护中所使用的模型方法、敏感性损害预测数据集特征、智能决策系统开发及应用的研究现状。总结“人工智能+储层保护”技术的落地局限性，主要表现在：第一，数据质量参差不齐，导致模型的输入基础不够可靠；第二，应用场景复杂，各类油气田的工程环境差异大，模型在应对复杂情况时效果不一；第三，模型泛化能力较低，在不同场景中的适用性受到局限；第四，配套软件研发体系不够成熟，制约了软件的落地应用。针对现有问题，提出未来发展的重点方向：首先，需要进行数据治理以提升数据质量，构建高质量的储层保护数据库；其次，应该在智能模型中融入储层保护领域的专业知识，提高模型精度；第三，需要增强模型的可解释性，提升技术人员对模型预测结果的信任度；最后，开发基于大模型环境的智能决策支持系统，实现更高层次的智能化储层保护方案。