关键词： 人工智能   消费韧性   产业结构升级   中介效应   门槛效应  

摘要： 随着人工智能技术的广泛应用,其对我国消费韧性产生了深远的影响。基于此,本文通过构建基准效应模型、中介效应模型和门槛效应模型,实证分析人工智能发展对消费韧性的影响效应及传导机制。研究发现:第一,人工智能发展能有效促进消费韧性的提升,且通过了相关稳健性检验。第二,从传导机制来看,人工智能发展可以通过促进产业结构升级这条途径来提升消费韧性。第三,从门槛效应来看,人工智能发展对消费韧性具有非线性作用,当以产业结构升级作为门槛变量时,随着产业结构升级水平的不断提升,人工智能发展对消费韧性的促进作用不断加强。最后,文章就加强人工智能技术创新与应用推广、深化产业结构升级与消费市场协同、构建多层次的消费韧性政策支持体系等方面提出相关政策建议。

关键词： 数字技术创新   ESG表现   机器学习   文本分析   影响机制  

摘要： 数字技术创新是驱动我国经济实现高质量发展的动力源泉,是推动企业履行社会责任和践行可持续发展战略的重要推手。在利益相关者理论和资源基础理论框架下,以2009—2022年A股上市公司为样本,研究数字技术创新对ESG表现的影响效应及作用机制。研究发现,数字技术创新能够显著提升企业ESG表现。机制分析表明,数字技术创新能够通过提高生产经营效率、降低财务经营风险和缓解外部环境限制来提升ESG表现。异质性分析表明,在数字基础设施完善、知识产权保护力度强的地区、非重污染行业和高新技术企业的数字技术创新对提升ESG表现的效果更为显著。通过对数字技术创新度进行划分,发现颠覆性和渐进性数字技术创新均能有效提升企业ESG表现,并且颠覆性数字技术创新在数字产品制造业中作用更大,而渐进性数字技术创新则在数字效率提升业中表现更为突出。研究结论提供了数字技术创新赋能企业ESG表现的微观经验证据,为数字化背景下企业增强技术创新能力和贯彻ESG理念提供了重要参考。

关键词： 职业教育   人工智能   高质量发展   教育实践  

摘要： 人工智能赋能职业教育发展已成为全球教育改革的关键议题。为揭示国内外该领域的研究现状与未来走向,采用文献计量学方法,基于CNKI和WoS数据库中2014年至2024年发表的1 429篇相关文献(中文823篇,英文606篇),运用CiteSpace软件构建知识图谱,从发文量演变、发文作者与机构特征、研究热点及趋势三方面展开分析,发现中英文文献在研究规模、研究热点和发展趋势方面呈现出显著特征:在研究规模方面,相关文献呈指数增长态势,其中中文文献表现出明显的政策驱动特征,而英文文献则侧重于技术应用的实证研究;在研究热点方面,中文研究主要聚焦于人才培养模式创新、产教深度融合、技术应用路径以及专业与课程体系建设等方面,体现了对职业教育体系高质量发展的持续关注,英文研究则重点探讨机器学习、虚拟现实等新兴技术在教学实践中的应用场景,着力探索提升教学效能的创新方法;在发展趋势方面,中英文研究均经历了从关注人工智能技术本身到深入探索教育实践应用的演进过程,体现出明显的阶段性特征。未来人工智能赋能职业教育发展的研究应聚焦:推进人工智能赋能职业教育智能化生态的系统研究,激励人工智能教育专家与职业教育实践人员的协同研究,推动人工智能赋能产教融合人才培养的成效及评价研究,深入开展新型智能技术的开发和职业教育应用的实践研究等领域。

关键词： “人工智能通识”课程   飞行技术专业   机器学习  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展及其在航空领域的广泛应用,为飞行技术专业开设“人工智能通识”课程成为培养现代飞行员的重要教育途径。文章探讨了该课程的设计思路、内容构建、教学方法与未来展望,旨在为飞行技术专业的学生提供一套系统化的人工智能教育方案。课程内容从人工智能基础知识入手,强调理论与实践相结合,注重跨学科知识融合。通过案例教学、项目驱动学习、跨学科融合等教学策略,旨在提升学生的创新思维、问题解决能力及实践能力,培养其在智能化航空环境中的应对能力。

关键词： 人工智能   劳动者   技术变革   新质生产力  

摘要： 人工智能作为驱动生产力发展的重要引擎,改变了劳动者的就业形态、劳动方式与评价认知,对促进社会职业形态更迭、劳动方式变革产生了深远影响。然而,人工智能所引发的技术变革在推动生产关系重构的同时,亦间接导致了社会劳动力需求的缩减,对劳动者的就业择业造成了冲击。为有效应对这一挑战,关键策略在于构建劳动者友好型制度环境、推动现代教育体系改革,从而激发劳动者的创造力,同时基于马克思主义政治经济学视角,客观研判技术影响,以制度建设为牵引,强化产教融合与人文关怀,聚焦劳动者的软实力培育,塑造劳动者的综合竞争力。在协调技术进步与劳动者个人利益间谋求动态平衡,营造人机共生的和谐环境。

关键词： 元宇宙医学   介入放射学   扩展现实   虚拟现实   增强现实   人工智能  

摘要： 元宇宙作为一个依托于虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)、人工智能(AI)和5G等先进技术的虚拟共享空间,为包括医学在内的各行各业带来了革命性的改变。扩展现实(XR)和AI技术正逐渐成为科技发展的主流方向之一,其中基于影像资料的介入放射学在元宇宙医学领域展现出巨大的发展潜力。XR技术不仅在提高介入诊断效率和准确性方面具有显著作用,而且对医生临床技能训练、医患沟通、患者教育、术后康复方面以及整体医疗发展具有多维度影响。当前元宇宙医学建设仍处于初级阶段,介入医学从业者可借助XR和AI技术精进临床技能、提升医患沟通能力,从而改善医疗环境并推动学科进步,促进包括介入诊疗在内的元宇宙医学的全面发展。

关键词： AI4Chromatography   定量结构保留关系(QSRR)   色谱技术   机器学习  

摘要： 本文首先介绍了人工智能赋能色谱技术(AI4Chromatography)研究的整体流程,涵盖数据收集、特征工程、模型搭建和可解释性分析等关键环节.在数据收集部分,介绍了常见的色谱数据来源,包括实验、文献和数据库;在特征工程部分,阐述了分子表示和实验条件编码的方法;在模型搭建部分,介绍了常用的机器学习方法及模型框架;在可解释性分析部分,介绍了特征重要性分析和相关性分析等重要研究手段.随后,通过详尽讨论AI算法在色谱分析中的各类问题,特别是定量结构保留关系(quantitative structure-retention relationship,QSRR)研究的应用案例,向读者展示了利用AI解决色谱问题的全方位视角.文章最后,从数据获取、模型构建、知识嵌入与发现三个维度,探讨了AI4Chromatography研究面临的挑战与未来展望.

关键词： 机器学习   妇产科护士   共情疲劳   影响因素分析   护理管理研究  

摘要： 目的基于机器学习构建3种妇产科护士共情疲劳的风险预测模型,比较不同模型的预测性能。方法采用便利抽样法,于2022年12月—2023年3月选取9个城市11所三级甲等医院的1323名妇产科护士作为调查对象,按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集,采用同情疲劳量表、五因素正念度量表及情绪智力量表进行调查。基于机器学习构建妇产科护士共情疲劳的Logistic回归模型、决策树模型和随机森林模型3种风险预测模型,比较各模型的准确率、精确率、灵敏度、F1指数和受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC),评价模型的预测性能。结果最终1276名妇产科护士完成调查。3种模型均显示,正念水平、情绪智力、用工性质和工作年限是妇产科护士共情疲劳的影响因素(P<0.05)。Logistic回归模型、决策树模型和随机森林模型的准确率分别为0.804、0.806、0.796,精确率分别为0.821、0.827、0.823,灵敏度分别为0.956、0.949、0.939,F1指数分别为0.883、0.884、0.877,AUC分别为0.704(95%CI为0.701~0.713)、0.760(95%CI为0.751~0.771)、0.742(95%CI为0.723~0.762)。结论通过决策树构建的妇产科护士共情疲劳风险预测模型性能优于随机森林模型和Logistic回归模型,多模型有效结合预测妇产科护士共情疲劳的发生风险、多维度探索影响因素交互作用,可为共情疲劳的早期识别和预防、相关干预措施的制订提供参考。

关键词： 智能科学   自然语言处理   智能系统   机器学习   模式识别   人工智能   领域理论研究   学会会刊  

摘要： 期刊简介《智能系统学报》是中国人工智能学会会刊,由中国人工智能学会与哈尔滨工程大学联合主办,旨在创办中国智能科学领域引领性的中文学术期刊,主要刊登机器学习、机器感知与模式识别、机器人、智能系统脑认知基础、知识工程、自然语言处理与理.解、人工智能基础等内容,反映我国智能科学领域理论研究及科研进展情况,促进和扩大国内外学术交流,为我国智能科学的发展和社会进步服务。

关键词： 技术赋能   人工智能   数学教育   评价方式改革  

摘要： 数字技术的革新给教育领域带来了全新的改变,人工智能的诞生使得数字技术不再只是单纯地作为教育评价技术的支撑,而是以技术赋能数学教育评价改革,颠覆现有数学教育评价,从整体评价指向学习共同体下的个体微观评价方式,强化数学教育评价体系的过程指向,助力数学教育评价标准的更新。以数学教育评价方式为切入点,结合当前人工智能在教育评价领域的应用情况,分析人工智能赋能数学教育评价变革方向,破解人工智能给教育评价带来的制约与难题,强化学生作为评价主体的主动性与决策性,发挥规范制度对人工智能技术应用的保障性与约束性,塑造人工智能底层育人逻辑,以期促进教育与人工智能的融合与发展。