关键词： 生成式人工智能(GAI)   医学大数据分析课程   医学教育  

摘要： 目的 探讨生成式人工智能（GAI）在医学大数据分析课程中提升医学生数据处理与分析能力的应用效果，并探索智能技术支持下的教学创新路径。方法 选取2023年（对照组，n=57）与2024年（试验组，n=58）选修该课程的医学硕博研究生，对照组采用传统教学模式，试验组引入智能编程助手“通义灵码”，实施个性化任务生成、即时反馈与防思维退化干预，通过作业提交率、平时成绩及期末综合成绩进行教学效果评估。结果 试验组在作业按时提交率（95.70%vs.84.70%）、平时成绩（97.53±0.80vs.95.88±2.78）及期末综合成绩（91.09±5.99vs.85.88±7.09）方面均优于对照组（P＜0.05）。结论 基于GAI的教学模式可有效提升医学生的学习参与度、知识掌握水平及编程实践能力，为医学教育数字化转型提供了可行的实践路径。

关键词： 道路检测   遥感图像   特征融合   语义分割   小波变换  

摘要： 遥感图像中的道路检测面临结构细长、背景复杂等挑战，单纯依赖空间域特征进行语义建模，难以充分表达道路的高频细节信息，导致模型对道路边缘和狭窄区域的感知能力不足。针对上述问题，本文提出一种频域-空间域双分支遥感道路检测算法（Frequency-Spatial Dual-Branch Network，FSDNet）。该算法构建两条并行的特征提取分支：频域分支对浅层特征图引入离散小波变换模块（Discrete Wavelet Transform Module，DWT），显式分解并自适应提取道路的高频细节响应，增强边缘结构与局部连续性；空间域分支通过3D卷积融合模块（3D Convolution-based Fusion Module，3D-CFM）对深层特征进行多尺度语义聚合。随后，设计频空引导注意力模块（Frequency-Spatial Guided Attention Module，FSGA）对双分支特征进行自适应融合与重标定，强化关键道路区域的响应并抑制复杂背景干扰。此外，两分支中均构建了轴向分解空间聚合模块（Axial Spatial Aggregator Module，ASAM），进一步扩大感受野并捕获多尺度上下文信息。在公开的Massachusetts和DeepGlobe遥感道路数据集上的实验结果表明，所提算法表现优异。在Massachusetts数据集上，FSDNet取得了65.8%的mIoU和75.5%的F1分数，相较于基线模型DeepLabv3分别提升5.2和4.4个百分点；在DeepGlobe数据集上，该算法达到了58.3%的mIoU和74.7%的F1分数。实验结果充分验证了FSDNet在复杂遥感场景下的有效性与先进性。

关键词： 岛礁配电网络   灰狼优化算法(GWO)   动态重构   分布式电源   网络损耗  

摘要： [目的]包含高比例分布式电源的岛礁配电网络运行时一般存在网络损耗高的问题，而且现有算法在配电网重构计算中普遍存在收敛速度慢、稳定性差等问题，为此提出基于改进灰狼优化算法（grey wolf optimization , GWO）和计及网损最低的岛礁配电网动态重构策略。[方法]以有功网损和电压偏移最低作为优化目标，建立岛礁配电网络的动态重构模型。通过概率扰动、动态禁忌表、动态调整等多重策略，提升灰狼算法的全局搜索能力和收敛效率。[结果]仿真结果表明，相较于原始灰狼算法、改进粒子群算法等其他算法，改进后的灰狼算法展现了更强的稳定性、更高的准确性和更优的求解效率。在静态重构条件下，岛礁配电网的有功网损降低了21.8%，网络最低点电压提升了2.03%；在动态重构策略下，单日内的有功网损降低了27.98%。此外，在极端天气和线路故障场景下，重构策略仍能保持网络的稳定运行，单日内的网损分别降低了22.16%和26.30%。[结论]改进后的灰狼算法为岛礁配电网络动态重构提供了新的理论方法和优化路径。

关键词： 大数据   集团公司   纳税管理   创新路径  

摘要： 集团公司属于市场经济的重要主体,其纳税管理存在业务繁杂、税种繁多、跨区域协同需求高这些明显的特点,传统的纳税管理模式存在着数据分散、流程繁杂、风险预警迟缓等难题。大数据技术凭借对大量数据的处理能力、深入挖掘的能力和即时反馈的能力,很好地契合了集团公司的纳税管理精细化、协同化的要求,给纳税管理创新赋予了科学支撑。数字经济迅猛发展之时,依靠大数据技术重新塑造纳税管理体系,改良管理流程,加强风险防控,已经成为集团公司改善税务管理水准,强化核心竞争能力的必然走向。本文以集团公司纳税管理实践为基础,围绕大数据时代纳税管理创新逻辑、技术应用和实践保障三个方面展开研究,从数据治理、流程优化、风险防控、保障机制等几个方面入手,给集团公司纳税管理的数字化、智能化创新提供实践参考,促进形成高效协同、风险可控、合规高效的现代化纳税管理体系。

关键词： 边坡稳定性   延性指数   谱有限元法   强度折减   安全系数   自适应搜索算法  

摘要： 谱有限元法作为一种高阶数值方法，因其精度高、几何灵活及计算效率较高，近年来已被应用于边坡稳定性分析。然而，应用该方法计算边坡安全系数时，目前仍主要依赖人工经验设置一系列强度折减因子依次进行试算，效率较低。为此，在谱有限元强度折减法中引入了标准二分法和α搜索算法并对这2种搜索方法进行了对比，针对这2种搜索算法固有缺陷提出一种自适应搜索策略。该策略依据I-R曲线特征的实时反馈，自适应调整搜索策略与参数。同时，为定量描述边坡破坏特征，引入一个新的延性指数，并据此将9个边坡案例的破坏特征划分为“脆性”与“延性”两类进行对比分析。研究结果表明：标准二分法试算结果有一半落入非收敛区间，效率偏低；α搜索算法虽倾向于在收敛区进行搜索，但对α参数敏感，且受边坡破坏特征影响较大，计算效率具有问题依赖性；相比之下，自适应搜索策略能根据已有I-R数据动态调整偏置系数与搜索步骤，通常可有效减少总搜索次数，对两类边坡破坏特征均有较高的计算效率，相对于标准二分法计算时间节省35%～60%，相对于α搜索算法，计算时间节省20%～65%。

关键词： 自适应粒子群算法   多工况优化   梯度信息   叶尖泄漏流   掠形分布  

摘要： 本文将目标函数值对设计变量的梯度信息加入改进自适应粒子群算法，目的在于改善算法的寻优速度，并采用分层方法获得以较小规模样本实现多设计变量优化的能力。结合叶片参数化生成方法与数值仿真，搭建了压气机叶片多工况优化设计系统并将其应用于中等负荷跨声速压气机转子，从叶型和掠形开展多工况优化，在常用相对转速范围实现了等熵效率和失速裕度的增加。进一步从叶尖泄漏流、激波和叶表负荷分布等方面开展流动分析，阐明了优化转子气动性能改善的流动机理。

关键词： 社会数字制度”算法侵权   人机混合   加重义务   集体责任  

摘要： 由于平台金融算法具有高度自主性和人机混同性，现有责任体系不仅存在归责困境，亦面临算法法律地位争议，应引入“社会数字制度”的算法集体责任，重构平台金融算法责任框架。一是责任主体上，将人与算法的混合体拟制为责任主体，作为一种归因机制，从而在无需赋予算法独立人格的前提下破解责任主体困境，实现算法风险的内部化；二是责任建构上，由混合体中获取经济利益最大或控制力最强的行为人依照无过错责任原则承担先行赔偿责任，赔付后依照过错/收益比例向混合体中的其他主体追偿，以破解归责困境；三是在制度落地上，结合平台责任相关学说和加重义务，将算法集体责任嵌入违反平台加重义务的先行赔付机制，并以智能投顾作为完善平台金融算法责任体系的实践起点。

摘要： 高职院校学生群体具有来源多元、学习与就业压力并存的特点,心理健康问题相对来说更加隐蔽化、复杂化和动态化,传统以课堂教学与个别咨询为主的心理健康教育模式,已难以全面满足高职学生成长需求。有基于此,借助大数据技术对学生学习行为、校园活动及成长发展信息进行综合分析,为心理健康教育提供更加精准、动态和前瞻性的支持,近年来成为高校学生工作的趋势。通过数据整合与智能分析,可以更早识别潜在心理风险,优化心理健康教育资源配置,并推动心理健康服务从被动干预向主动预防转变。因此,探索大数据技术赋能高职心理健康教育的实施路径,能有效提升心理健康教育的科学化水平,又促进了高职院校智能校园的建设。

关键词： 事业单位   成本核算   中小学  

摘要： 在大数据技术迅猛发展的时代背景下,教育领域正经历着深刻的数据化变革,为中小学成本核算的精细化转型提供了前所未有的技术支撑与实践契机。传统中小学成本核算多依赖人工统计与经验估算,存在数据采集滞后、核算维度单一、成本分摊粗放等问题,难以精准反映教育资源的实际投入与产出效益。随着教育经费投入的持续增长和财政监管要求的日益严格,学校需构建科学、透明、动态的成本核算体系以提升资金使用效能。与此同时,大数据技术凭借其海量数据处理、实时分析与智能预测能力,为破解传统成本核算难题提供了可能;通过整合财务系统、资产管理系统、教务系统等多源异构数据,可实现成本数据的全流程追踪与多维度分解;借助数据挖掘与机器学习算法,能动态识别成本驱动因素并优化资源配置模型;而云计算与物联网技术的应用,则进一步推动了成本核算从静态核算向动态管控的升级。探索大数据驱动的中小学成本核算精细化转型路径,已成为提升教育治理能力、促进教育公平与质量提升的重要课题,也是教育管理者适应数字化时代、实现科学决策的必然选择。

关键词： 知识图谱   本体   深部地质数据   智能检索   算法  

摘要： 深部地质数据是地球科学研究的基础性战略资源，在保障国家能源安全、防灾减灾、促进地质研究等方面起着重要作用。为了科学、有效地发挥深部地质数据的效能，对深部地质数据开展有效检索和智能检索，本研究引入知识图谱技术，结合深部地质数据特点，理清深部地质知识的关联关系，创新性地研究、实现深部地质数据智能检索算法。该算法在进行验证分析的同时，开展其在深地科学大数据管理与服务系统平台的应用。研究结果表明：本算法能够为深部地质智能检索业务提供有效的支持，显著提高深部地质检索业务的准确性和可靠性，为深部地质其他方面的业务应用提供了新的思路和方法。