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人工智能发展下的权力扩散态势解析与挑战应对

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科学学研究 2024年

作者：部彦君同济大学政治与国际关系学院

高新技术的发展为政治、经济以及人类社会所有领域决策的分散化提供了可能，为权力的流动与扩散建立坚实的技术基础与物质条件。人工智能作为第四次科技革命中最具有代表性和颠覆性的高新技术，拥有军民两用、更迭周期短并易于复制与传... 详细信息

高新技术的发展为政治、经济以及人类社会所有领域决策的分散化提供了可能，为权力的流动与扩散建立坚实的技术基础与物质条件。人工智能作为第四次科技革命中最具有代表性和颠覆性的高新技术，拥有军民两用、更迭周期短并易于复制与传播的技术特性，具有天然的技术外溢倾向。在人工智能技术代差不断扩大的基础上，技术会在与权力发生深度互嵌的过程中改变权力流动与扩散趋向，带来一系列的全球治理问题。为了为生成式人工智能所可能带来的人机共生、共治的未来做好相应的制度与理论准备，本文将在分析新一代人工智能技术赋权倾向的基础上，分析人工智能技术进步所带来的横向权力竞争与纵向权力冲突问题，试图寻找生成式人工智能技术的全球治理策略。

关键词：人工智能技术治理技术赋权全球治理

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道德人工智能的可信任性

科学学研究 2024年

作者：朱国义吴瑾菁江西师范大学马克思主义学院

可信AI争议不定背景下，道德人工智能同样无法免俗。基于人际信任进路的质疑者，认为道德人工智能不同于人类主体而不可信。但基于AI算法实证研究显示，人们并非厌恶算法，甚至存在着过度信任。人们不关心建议来自何处，而更关心建议是... 详细信息

可信AI争议不定背景下，道德人工智能同样无法免俗。基于人际信任进路的质疑者，认为道德人工智能不同于人类主体而不可信。但基于AI算法实证研究显示，人们并非厌恶算法，甚至存在着过度信任。人们不关心建议来自何处，而更关心建议是否道德。获得道德的建议，显然有助于帮助人们作出道德的决策。这凸显出道德人工智能可信的关键点，即帮助人们作出符合道德的决策是其可信之维。道德人工智能可信任性在于，它是混合式策略的学习者，能够掌握人类伦理道德；是合格的道德环境监测器，为道德决策提供所需信息；是知识丰富全面的“伦理专家”，为道德决策提供顾问服务；是尊重人类自治的道德促进者，允许多元化道德视角，以启发式提问增强人类的道德能力。

关键词：人工智能道德人工智能可信任性

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利奈唑胺治疗结核性脑膜炎的临床应用价值

中国防痨杂志 2024年第S1期46卷 82-84页

作者：刘娥颜丙春扬州大学医学院扬州225003 靖江市中医院泰州214504

目的:分析利奈唑胺治疗结核性脑膜炎的临床应用价值。方法:参照入组标准,选择2020年12月至2023年12月多家医院神经内科联合收治的60例结核性脑膜炎患者作为研究对象,利用单双数字抽签法将患者分为观察组(采用利奈唑胺与常规抗结核方案)... 详细信息

目的:分析利奈唑胺治疗结核性脑膜炎的临床应用价值。方法:参照入组标准,选择2020年12月至2023年12月多家医院神经内科联合收治的60例结核性脑膜炎患者作为研究对象,利用单双数字抽签法将患者分为观察组(采用利奈唑胺与常规抗结核方案)和对照组(采用常规抗结核方案),各30例。比较两组患者脑脊液生化指标、脑脊液相关检验指标、症状消失时间、治疗有效率和不良反应发生率。结果:开始治疗前,两组患者脑脊液生化指标和相关检验指标的差异均无统计学意义(P值均>0.05);开始治疗后,观察组脑脊液生化指标[白细胞计数:(12.01±0.56)×10^(6)/L,蛋白质:(0.65±0.10)g/L,氯化物(135.41±6.99)mmol/L,脑积液压力:(128.75±9.52)mm H_(2)O]和相关检验指标[神经元特异性烯醇化酶(NSE):(15.42±2.63)μg/L,腺苷脱氨酶(ADA):(2.47±0.68)U/L,门冬氨酸氨基转移酶(AST):(1.92±0.11)U/L,S100β蛋白:(0.64±0.28)ng/L]均明显优于对照组[分别为(67.85±6.94)×10^(6)/L、(1.33±0.25)g/L、(117.85±8.69)mmol/L、(182.69±9.94)mm H_(2)O、(19.87±5.69)μg/L、(9.58±2.65)U/L、(2.29±0.26)U/L、(0.87±0.26)ng/L],差异均有统计学意义(t=43.928,P=0.000;t=13.832,P=0.000;t=8.624,P=0.000;t=21.466,P=0.000;t=3.888,P=0.000;t=14.234,P=0.000;t=7.178,P=0.000;t=3.297,P=0.002)。观察组症状消失时间[体温恢复:(6.24±1.78)d、意识恢复:(2.69±1.15)d、头部疼痛和颈部强直消失:(17.51±4.22)d、临床症状消失:(21.02±3.24)d、脑脊液胞恢复:(27.89±7.85)d、脑脊液压恢复:(31.24±5.69)d、脑脊液蛋白恢复:(28.14±4.26)d、脑脊液刺激消失:(4.75±3.56)d]均明显短于对照组[分别为(13.24±2.63)d、(5.87±1.56)d、(26.74±5.36)d、(27.85±4.79)d、(39.87±8.65)d、(38.77±7.85)d、(36.87±5.24)d、(7.14±4.25)d],治疗有效率[96.67%(29/30)]明显高于对照组[80.00%(24/30)],不良反应发生率[6.67%(2/30)]明显低于对照组[26.67%(8/30)],差异均有统计学意义(t=12.073,P=0.000;t=8.987,P=0.000;t=7.411,P=0.000;t=6.469,P=0.000;t=5.617,P=0.000;t=4.254,P=0.000;t=7.081,P=0.000;t=2.361,P=0.022;χ^(2)=4.043,P=0.044;χ^(2)=4.320,P=0.038)。结论:利奈唑胺治疗结核性脑膜炎的临床疗效显著,各项治疗指标均得到明显的改善,该治疗方案可在临床上广泛应用并推广。

关键词：利奈唑胺结核性脑膜炎治疗

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K石油公司内部控制管理系统优化研究

K石油公司内部控制管理系统优化研究

作者：颜轶卿商务部国际贸易经济合作研究院

学位级别：硕士

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基于深度学习的多模态磁共振图像转换

基于深度学习的多模态磁共振图像转换

作者：颜首昂烟台大学

学位级别：硕士

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)在临床诊断中具有举足轻重的影响,是目前医疗诊断上常用的手段,其最大的优点是在扫描过程中避免了辐射对受试人群的危害。通过设置不同类型的脉冲序列及参数可以产生不同结构和组织对比度信... 详细信息

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)在临床诊断中具有举足轻重的影响,是目前医疗诊断上常用的手段,其最大的优点是在扫描过程中避免了辐射对受试人群的危害。通过设置不同类型的脉冲序列及参数可以产生不同结构和组织对比度信息,被称作是多模态。多种形式的MRI都有其独特的解剖特征,作为对其他形式的补充信息,可以提供丰富的诊断信息。然而,由于数据质量差和昂贵的成本限制,收集每个患者的所有模态仍然是一个挑战。因此,一种MRI图像转换框架有望为提高临床诊断的时效性和准确性以及为科学研究提供全新见解做出有力贡献。为此,本文开展了基于深度学习的多模态MRI图像转换的研究。研究一:基于Swin Transformer用于多模态MRI图像的转换医学图像转换正在成为医学领域的一个新方向,具有众多潜在的应用前景。该领域主要由两种模型控制:用于图像到图像转换的条件对抗网络,以及无监督的循环一致生成对抗网络。然而,现有方法仍然存在两个缺点:首先,需要成对且像素对齐的图像,这很难获得,而且循环一致性模型的最优输出可能不是唯一的;其次,在捕获全局特征和模拟长距离相互作用方面存在不足,这对于具有复杂解剖结构的区域至关重要。在研究一中提出了一种基于Swin Transformer的多模态MRI图像转换网络。在研究一中,基于Swin Transformer设计的生成器能够转换具有与目标图像相同内容和相似风格信息的图像,基于Swin Transformer设计的配准网络中的编码器部分用于预测可变形向量场,基于卷积神经网络的设计的鉴别器用于判别真假图像。实验结果表明,研究一可以更好的转换MRI图像,并具有巨大的临床应用潜力。研究二:结合卷积神经网络分支和Transformer分支用于多模态MRI图像的转换MRI是一种广泛采用的医学成像技术,以其安全性和全面的数据采集而闻名。尽管如此,在临床应用中实现最佳对比度仍然是一个显著的挑战。大多数现有方法依赖于生成对抗网络,主要采用简单的卷积神经网络。不幸的是,这些网络很难捕捉MRI图像中的全局表征和上下文关系。虽然级联自注意力机制可以捕获远距离的特征依赖性,但它们通常会损害局部特征细节的保留。因此,在研究二中解决这些限制并增强多模态MRI图像转换的局部和全局表示。引入了一种新颖的双分支生成对抗网络。首先,Transformer分支包含稀疏注意力块和密集自注意力块,允许更广泛的接受域并同时捕获局部和全局信息。其次,通过集成残差卷积层构建的卷积神经网络分支增强了局部建模能力。另外,使用融合模块巧妙地结合了从两个分支提取的特征。在三个数据集进行的广泛实验已验证研究二提出的模型优于其他对比方法。

关键词：磁共振成像深度学习生成对抗网络 Transformer

积极老龄观视域下老年大学课程体系的解构与重建

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成人教育 2024年第9期044卷 38-44页

作者：王永颜白雪玮河北师范大学家政学院河北师范大学马克思主义学院

老年大学是老年教育的重要实践基地，而老年大学的课程体系是影响老年大学教学水平的直接因素。顶层设计不合理、教学资源匮乏、课程评价制度不完善等因素制约了课程体系的改革。为了践行积极老龄观，创新发展老年教育，基于健康、参与... 详细信息

老年大学是老年教育的重要实践基地，而老年大学的课程体系是影响老年大学教学水平的直接因素。顶层设计不合理、教学资源匮乏、课程评价制度不完善等因素制约了课程体系的改革。为了践行积极老龄观，创新发展老年教育，基于健康、参与、保障、价值的原则，改革老年大学课程体系，以期使老年教育学真正的惠及老年人。

关键词：积极老龄观人口老龄化老年教育

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基于孪生神经网络的单目标跟踪方法研究

基于孪生神经网络的单目标跟踪方法研究

作者：顔正邦重庆理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术的变革和发展,目标跟踪已经成为计算机视觉领域的一个热点问题。在海洋探索、自动驾驶、军事、人机交互、智能监控中得到了非常广泛的应用。目标跟踪旨在充分利用初始帧中目标模板的信息,以在后续的视频序列中能够持续的估... 详细信息

随着科学技术的变革和发展,目标跟踪已经成为计算机视觉领域的一个热点问题。在海洋探索、自动驾驶、军事、人机交互、智能监控中得到了非常广泛的应用。目标跟踪旨在充分利用初始帧中目标模板的信息,以在后续的视频序列中能够持续的估计目标的位置和大小。单目标跟踪技术经历了从传统方法到相关滤波方法,再到目前流行的深度学习方法的演变过程,这不断提升了跟踪的成功率和准确率。然而,在面对真实世界中的复杂跟踪场景时,如遇到遮挡、光照变化、目标姿态变化、以及背景相似干扰等情况,能够确保实现高质量的跟踪仍然是一项具有挑战性的任务。因此针对以上问题,本文以孪生神经网络为基础,提出两种单目标跟踪算法。主要研究工作和贡献如下:1)提出一种基于注意力机制的孪生网络单目标跟踪算法。该算法首先使用了基于注意力机制的特征融合网络以有效的结合模板特征和搜索区域特征,旨在解决目前基于孪生网络的跟踪器大多使用互相关操作来简单的融合模板特征和搜索区域特征从而导致语义信息丢失和容易陷入局部最优的问题;其次本文采用了改进的Res Net50网络用于提取多层目标特征,以充分利用浅层特征和深层特征,从而解决特征信息不足而带来的跟踪漂移问题。经过在多个公开数据集上的实验证明,该算法的精确度和成功率有很强的竞争力。2)提出一种结合轨迹预测和目标分割的孪生网络单目标跟踪算法。该算法以Siam RPN++为基线跟踪器,当判断Siam RPN++跟踪失败时就启动轨迹预测对被跟踪目标的位置进行预测,然后重新生成搜索区域提取正确的特征表示。有效的模仿了人类视觉系统跟踪物体的潜意识过程,以解决在跟踪过程中当发生物体快速移动而移出搜索区域和被持续遮挡时不能预测目标位置的问题;其次当成功跟踪目标后采取目标分割的方式用于分离前景和背景,获得被跟踪对象的分割掩码,然后使用最小包围框的方式获得旋转矩形框,以解决传统的矩形边界框因轴对齐的特性在面对不规则物体时容易包含大量背景区域,造成跟踪不精准的问题。经过在多个公开数据集的实验证明,该算法在复杂的跟踪场景下拥有良好的跟踪性能。

关键词：目标跟踪注意力机制轨迹预测目标分割