有限求变:《奥林匹克AI议程》的特征、局限与启示

2024年4月,国际奥委会发布了《奥林匹克AI议程》。当前学界对该议程的解读还不多,缺少较为深入的分析评价。研究使用文献资料法,简要介绍该议程的内容,主要分析其特征和局限性,以期对我国体育人工智能治理提供借鉴。研究发现:(1)该议程阐明了其提出背景、治理愿景、重点工作和监管策略,并在巴黎奥运会前后得到了初步实践;(2)该议程具有坚持以人为本、坚持迎合新技术和新一代、坚持提升可持续性、坚持互通共享的主要特征;(3)该议程的主要局限表现在:理论层面囿于自然与人工二分法的困境;现实层面难以应对运动员的身体地位困境和人工智能前沿威胁;诉求层面要面对普世追求下的隐私保护差异;治理层面上未能使人工智能聚焦于善治的核心目标;(4)对我国而言,要提升体育人工智能国际话语权,大力发展“间接助体”人工智能,加强运动员保护,适时制订我国的体育人工智能管理办法。

AI赋能高职工业互联网技术课程综合实训教学探讨

工业互联网产业发展需要复合型高素质技术技能人才,人工智能(AI)技术为职业教育智慧化教学注入了强大动力,使高职教育更加贴合产业发展的需求。本文首先论述了AI对工业互联网技术专业综合实训教学的重要意义,进而依次从综合实训平台虚实贯通场景化、综合实训教学资源项目结点化和综合实训教学个性化三个方面,探讨了AI技术赋能工业互联网综合实训教学,培养工业互联网产业所需新型人才的的思路和策略。

响应面法优化信号分子AI-2合成蛋白LuxS表达条件

群体感应是一种由自诱导物(autoinducers,AIs)介导的、细菌密度依赖的基因表达调控方式,已经被证实参与细菌多种生理功能的调控.信号分子AI-2介导的LuxS/AI-2型群体感应系统广泛存在于革兰氏阳性和阴性细菌,并备受关注.AI-2的合成依赖于S-核糖同型半胱氨酸酶(LuxS)的催化作用,而LuxS蛋白则是由luxS基因经过转录、翻译得到的.为了探索LuxS蛋白在表达菌株Escherichia coli BL21(DE3)中的最佳表达条件,从而获得较高产量且具有一定的生物活性的LuxS蛋白.首先对LuxS蛋白结构进行预测,确定E.coli BL21(DE3)作为表达菌株.其次,在单因素优化的基础上,进一步通过响应面法优化LuxS蛋白的表达条件.在菌液浓度OD 600为0.5、诱导温度为37℃、IPTG浓度为0.5 mmol/L、诱导时间为31 h条件下,获得LuxS蛋白的最高表达量.研究成功优化了LuxS蛋白在E.coli BL21(DE3)中的诱导表达条件,获得了具有生物活性的LuxS蛋白,并在后续的研究中成功合成了具有生物活性的信号分子AI-2,为体外合成AI-2奠定了基础.

AI赋能军队院校任职教育的方法与策略研究

随着军队院校教育改革的推进,军校教育已逐渐由学历教育为主向以任职教育为主转变。然而,传统教学模式在实际教学实施过程中已经很难取得较好的培训效果。立足军队院校任职教育现状与挑战,针对传统任职教育模式存在的学员背景多样、师资能力发展不均衡以及教学效果提升慢的问题,从学员学习、教员教学和效果评价三个维度研究AI技术赋能军校任职教育的方法策略,通过深入探讨AI赋能军校任职教育可能遇到的挑战,提出相应的应对措施和解决方案。AI赋能教育是未来军校任职教育发展趋势,应积极拥抱技术创新,全面革新任职教育体系模式,满足新时代军官能力快速生成需求,适应未来智能化战争变化。

基于AIS和波浪数据的船舶碳排放计算

随着全球贸易运输的增长,航运业面临着日趋严峻的碳排放问题。为了更精准地估算船舶在海上巡航时的碳排放量,该文提出了一种基于船舶自动识别系统(AIS)数据和波浪数据的碳排放计算模型。该模型利用波浪数据计算波浪阻力,从而更准确地修正船舶航行总阻力,通过实验数据验证了阻力计算的准确性,并根据计算主机的能耗,进一步估算船舶的二氧化碳排放量。结合2022年7-9月美国近海域超过5 000总吨的商船的AIS船舶数据,计算出船舶航行二氧化碳排放总量为268.91万t,其中货船的二氧化碳排放总量最多,贡献了181.92万t的碳排量,客船和油轮次之,分别为31.45万t和55.55万t,并根据此计算结果绘制了商船碳排放时空分布图,揭示了不同类型船舶在不同时空下的碳排放特征和规律。该研究对航运业的绿色转型以及提升环保意识具有重要的参考价值,也为海运业的碳排放管理提供了强有力的数据支持。

基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究

为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度。依据短时傅里叶变换提取音频增益信号频域特征,输入到长短期记忆网络中,实现音频信号深度噪声去除,得到高清音频频域信息;再通过短时傅里叶逆变换处理该信号,实现音频信号重构,最终达到噪声环境下远距离高清音频采集的目的。实验验证结果表明:依据音频信号增益能够有效提升采集音频信号的强度,并避免信号受距离、噪声影响而逐渐衰减,继而有效滤除音频信号噪声数据,提取其中有用的音频信号,确保音频信号高清度;且最终采集音频信号信噪比均高于18 dB,可懂度均高于97%,有效验证了所提方法的有效性和准确性。

基于AI技术的船舶与海洋工程专业教学改革与探索

当前,我国正处于百年未有之大变局中,为应对新一轮科技革命和产业变革所面临的新机遇、新挑战,加快培养勇闯“无人区”的高层次人才刻不容缓。工业革命加速经济、技术全球化,AI技术逐步渗透到各个领域,对船舶与海洋工程专业的人才培养提出更高的要求。目前,传统船舶与海洋工程专业教学存在诸多问题,AI技术与专业教学的有机融合刻不容缓,该文从课程的AI智能设置、教学模式的AI智能尝试、教学效果的AI智能评估三个方面对AI技术在船舶与海洋工程专业的教学改革探索提出系列建议,为高等院校培养未来需要的复合型创新人才提供参考借鉴。

AI技术赋能财务应用的风险及对策研究

随着人工智能技术的迅速发展,其在财务方面的应用越来越广泛。介绍了AI技术如何赋能财务应用,通过智能供应链系统、财务机器人、智能电子影像系统等,有效地提高了财务工作的效率与准确性。然而,AI技术在带来机遇的同时,也带来了一定的风险,包括信息安全风险、财务人员被替代风险、技术更新滞后风险、系统出错风险。针对带来的风险提出了应对措施,如制定安全措施,推动人机结合的管理模式;定期对人工智能技术进行评估等,旨在推动人AI技术在财会领域的稳健与高效发展。

生成式AI是作者吗?

生成式AI是作者吗?对该问题的回答取决于作者是什么?通过梳理西方作者概念史从“歌者”到“生产者”背后的技术史景深可以看到,“作者”的数次重要“变容”中均潜藏着声音、字母表、书写、印刷、影像等一系列技术史转型对文艺理论话语进行“重置”的种种痕迹。这些痕迹隐微而具体地存在于“驱逐诗人”、从抄写者到现代作者、《作为生产者的作者》等事关“作者”的理论话语中。基于对作者概念之技术史条件的初步探索,本文认为,生成式AI不是作者,而是“作者”这个概念在数智时代再度重置的技术史动因。生成式AI的真正挑战在于它正重置着“作者”这个概念。具体表现为,其正在将“无死性”和“动物性”铭刻进今天的“作者”概念之中,从而实现着作者概念的去“人”化进程。生成式AI时代的作者理论在历史上首次面临着如何处理“人像”作者与无死的动“物”这类“非人像”作者之间复杂关系的难题。对此难题的回答将决定“作者不死”究竟在何种意义上仍然能够在生成式AI的时代成立。

人智协同迭代共生教学模式研究——AIGC的融入与实践效果分析

当前,生成性学习在实践中仍面临学生自主性不足与个性化学习需求难以满足的挑战,而AIGC技术的快速发展为教育领域注入了新的活力,在促进生成性学习的优化和改革方面蕴含潜力。为此,文章基于社会文化活动理论,提出了AIGC赋能教学的三维理论框架;在此基础上,文章以SOI框架为指导,构建了人智协同迭代共生教学模式。之后,文章通过职业学校Python课程的准实验研究,对该模式的有效性进行了验证,结果表明:人智协同迭代共生教学模式能够显著提升学生的成绩、学习动机和自我效能感,其中自我效能感的提升效应最大,而学习成绩和学习动机的提升效应较低。文章通过研究,旨在推动人工智能时代教学模式的创新,为有效提升生成性学习效果提供有价值的理论指导和实践参考。

AI作曲技术的创新实践与研究

随着大数据技术的完善,AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛。AI作曲技术通过深度学习模型实现自动作曲,降低了音乐创作的门槛,使普通人也能参与专业创作。目前已有众多AI作曲平台及工具,如Magenta、Suno、天工SkyMusic等,本文首先分析了AI技术在音乐生成、风格迁移、音乐补全等方面的应用。其次,以上海音乐学院在教学实践中不断探索AI作曲的应用为例,展现其在非遗传承、声音疗愈等领域的强劲潜力。值得注意的是,虽然AI技术也对音乐艺术产生冲击,但音乐工作者应积极融合新技术,推动艺术与科技的共同发展。

电商AI主播特征影响消费者购买意愿的机制--基于技术感知与社会互动双重视角

AI主播直播带货是电商直播领域的新热点,聚焦AI主播直播营销情景,以社会认知理论为基础,将AI主播特征概括为可爱度、活力性、专业性、响应性四个方面,从互动的技术体验感知和社会交互感知双重视角来探究对购买意愿的影响。通过对420个看过AI直播带货的样本调研分析发现:(1)AI主播特征(可爱度、活力性、专业性、响应性)与购买意愿正相关;(2)感知新奇和社交临场感在AI主播特征影响购买意愿的关系中发挥着中介作用。(3)消费者创新性发挥着调节作用,随着创新性的提升,活力性、响应性对感知新奇、社会临场感和购买意愿的积极影响均得到加强,可爱度对感知新奇而不是社会临场感的正向影响也得以提升,但创新性对专业性影响感知新奇、社会临场感及购买意愿的关系均无调节作用。

面向AIoT的协同智能综述

深度学习和物联网的融合发展有力地促进了AIoT生态的繁荣.一方面AIoT设备为深度学习提供了海量数据资源,另一方面深度学习使得AIoT设备更加智能化.为保护用户数据隐私和克服单个AIoT设备的资源瓶颈,联邦学习和协同推理成为了深度学习在AIoT应用场景中广泛应用的重要支撑.联邦学习能在保护隐私的前提下有效利用用户的数据资源来训练深度学习模型,协同推理能借助多个设备的计算资源来提升推理的性能.引入了面向AIoT的协同智能的基本概念,围绕实现高效、安全的知识传递与算力供给,总结了近十年来联邦学习和协同推理算法以及架构和隐私安全3个方面的相关技术进展,介绍了联邦学习和协同推理在AIoT应用场景中的内在联系.从设备共用、模型共用、隐私安全机制协同和激励机制协同等方面展望了面向AIoT的协同智能的未来发展.

苏格拉底式问题支架:促进学生向AI大模型提出高质量问题

向AI大模型提出高质量问题已成为数智时代学习者的必备技能与元素养。然而,当前学生向AI大模型提问的能力较低,所提问题存在浅表化、思维含量不高等现象,导致大模型的响应往往无法满足预期需求。苏格拉底式提问为有效提升学生提问质量提供了有益参考,基于此设计的苏格拉底式问题支架从“认知—元认知”双重维度提供了提示性、指导性、解释性三类支架,能够激发学生向AI大模型主动提问和持续追问的能力,有效促进学生认知发展。面向教育技术学专业44名本科生开展的准实验研究发现,使用该支架前后学生在问题深度、问题序列和问题架构方面具有明显变化。苏格拉底式问题支架能显著提高学生的深度提问能力,有效促进高阶问题序列转换,让学生形成分析创造式、深度理解式、评价创造式三种典型的转换循环,还能引导学生构建基于不同观点的星型、链式和闭环的问题架构逻辑。未来,教师应借助多样化的问题支架,引导学生向AI大模型提出高阶问题,并在追问中建立问题逻辑,以高质量的人机对话促进深度学习和学生高阶思维发展。

AI聊天机器人对学习者情绪体验和认知学习影响的元分析

AI聊天机器人对学习者情绪体验与认知学习的影响,已成为学术研究的热点,但现有研究成果尚未形成统一结论,导致如何有效设计与运用AI聊天机器人的策略仍不明确。有鉴于此,构建AI聊天机器人对学习影响的作用机制框架,并以此为基础,对国际上42项实验和准实验研究进行元分析。分析结果显示,AI聊天机器人能显著提升学习者情绪体验与认知学习成效,但这一积极影响受多重变量的调节,包括学习内容、学段、干预时长、AI聊天机器人的具体教学功能和设计特征等。基于这些发现,从产品开发、产品使用、技术精进、设计优化等四个角度提出具体的策略建议,以期为AI聊天机器人的高效应用提供科学依据。

高校用户AI素养框架探索

AI技术应用对高校师生AI素养水平提出较高要求,探索高校用户AI素养框架可为高校用户AI素养水平测量、AI素养教育实施、高校图书馆AI指南编制提供借鉴。文章采用程序化扎根理论,通过分析北美高校图书馆生成式AI指南文本,构建高校用户AI素养框架(BDA框架)。研究发现:高校用户AI素养框架由概念原理、政策指引、系统评价、伦理评价、工具技能、任务技能等六个主范畴构成,可由低到高划分为AI知识、AI评价、AI技能三个层面,层面间具有由下至上的驱动路径,以及由上及下的赋能路径,从而整体提升高校用户AI素养水平。文章从完善AI政策指引、加快高校图书馆AI指南制定和实施、推进AI素养教育等方面提出对策。

AI虚拟主播对消费者购买意愿的影响研究

随着人工智能等技术的发展,越来越多商家使用AI虚拟主播直播带货,以吸引顾客并降本提效。基于详尽可能模型和刺激-机体-反应理论,通过问卷调查方法探究AI虚拟主播的中心路径因素信息质量和边缘路径因素外表吸引力和娱乐性、形象拟真度对消费者购买意愿的影响及机制。研究结果表明:AI虚拟主播提供的信息质量和外表吸引力均可通过用户信任和社会临场感影响购买意愿;其娱乐性只能通过用户信任影响购买意愿;只有卡通型虚拟主播的娱乐性会对用户购买意愿产生正影响;与男性相比,女性购买虚拟主播推荐产品的意愿更高。因此,商家为吸引用户购买,应注重虚拟主播的信息质量;围绕目标客户,准确选择虚拟主播形象拟真度;根据虚拟主播形象拟真度,差异化设计其外表和娱乐性。

基于AIS的海洋捕鱼聚集区信息系统设计与开发

本文设计并开发了一个基于AIS大数据的海洋捕鱼聚集区信息系统,提供了基于B/S架构的系统界面、服务功能和数据库的设计方案。主要功能包括:利用LSTM+HDBSCAN深度学习算法识别和管理捕鱼聚集区、网络地图浏览、测距、打印输出及用户管理等服务。系统前端采用Vue实现动态交互界面,后端使用Django处理业务逻辑,深度学习模型使用Python代码实现,数据库采用PostgreSQL进行数据存储和管理。本系统整合了深度学习算法与地理信息系统技术,能够有效地了解渔业资源的分布、变化和利用情况,为海洋空间规划和渔业经济发展提供帮助。

基于生成式AI的李白数字生命传播与发展

探讨了在数字化时代背景下,如何利用生成式AI技术传播和发展李白的诗歌文化。作为中国古代浪漫主义诗人,李白的作品在文学、哲学和美学方面具有重要价值,而生成式AI为其文化传播提供了新的途径。通过构建李白的数字生命,包括文本生成、自然语言处理(NLP)和虚拟形象生成,实现了语言、图像和互动的数字生命。通过技术融合与集成,构建了一个统一的虚拟平台,用户可以与虚拟的李白数字生命进行互动。李白数字生命利用社交媒体、虚拟现实技术、内容创新和互动设计,增强了用户的体验感和参与感。基于生成式AI的李白数字生命传播,不仅传承了历史遗产,也为古代文化的现代诠释提供了新的路径,促进了文化的多元交流和认同。

护理英语口语教学中AI和改良版Mini-CEX应用SWOT分析及优化策略

在新文科和新医科建设背景下,以护理英语口语课程为例,探究跨学科属性课程的教学改革与评价模式。通过实证研究,以人工智能口语应用和创新的改良版迷你临床演练评估(Mini-CEX)量表作为测评方式,融入形成性考核和终结性考核,对比师评、机评、生评、自评视角,践行多元读写能力培养模式,引导学生完成设计学习流程,并根据成绩统计结果,对AI和改良版Mini-CEX应用开展SWOT分析,剖析创新应用的优势、劣势、机会和威胁,最终提出增长型策略、扭转型策略、多元化策略和防御型策略。策略将AI口语应用和改良版Mini-CEX优势凸显,并改善和优化不足之处,以期开拓新文科和新医科建设新思路和AI赋能ESP课程新范式,助力培养研究型、创新型、复合型及应用型高素质人才。