生成式AI版权问题：英国最新政策动向
英国上议院通信与数字委员会近日公布了第四期调研报告——《人工智能、版权及创意产业分析》，这份文件是该机构对生成式人工智能与版权法规协调问题深入研究的成果展示。该报告的出台，是英国政府长期致力于解决创意领域和人工智能行业核心关切的重要体现，充分吸纳了各方利益主体的反馈和实证资料。虽然该文件主要分析英国本土制度，但其研究结论对加拿大政策圈和业界同样具有借鉴意义。报告涉及的多个研究主题，恰好与加拿大当前政策研究重点相呼应，如文本数据挖掘规则、人工智能训练素材的透明度问题，以及新时代创作者收益保障机制等。政策提议
AI驱动生物医药：从算法到实验的闭环创新
点击上方蓝字 关注普瑞基准2026年5月8日至10日，由无锡市政府主办2026太湖湾生命健康未来大会在无锡国际会议中心举行。本届大会以“智融前沿 产创未来”为主题，深度聚焦AI+生物医药、细胞与基因治疗、脑机接口、核药等前沿赛道。在“人工智能赋能药械发展论坛”的《从算法到“湿实验”：AI驱动的高效研发闭环实践》圆桌对话中，普瑞基准创始人兼CEO季序我博士与舶望医药IT负责人史俊、海正药业研发中心副总经理周厚江、望石智慧创始人兼CEO周杰龙、再鼎医药全球研发首席运营官阎水忠等行业专家展开深度交流。季序我博士
智能时代 竞争情报角色的战略升级:由信息搜集转向深度洞察
2026年中国战略洞察与竞争情报培训研讨会等系列活动即将启动，欢迎各位同仁的参与、交流合作AI时代，竞争情报工作需要的不是会被机器取代的「人形搜索引擎」，而是能够与机器协同并超越机器局限的「战略洞察者」竞争情报是精准洞察的基础，在AI时代如何快人一步，引入全新的竞争情报方法、组织体系以及成熟的工具，获取持续、可靠的情报采集和分析能力，打造洞察未来的视野，避免冲动决策的失误，在战略上不迷失方向，战术上不错失机会。CICI中国竞争情报研究院，2026年亚洲最高规格 中国战略洞察与竞争情报培训与研讨会 • 6月
医学AI技术实操培训通知
各有关单位：目前，“医学+AI”已从技术探索进入规模化应用阶段，深刻改变临床科研模式，为解决科研效率低、数据挖掘不足等问题提供新思路。在健康中国战略推动下，临床科研正从经验驱动转向数据驱动，急需兼具临床与AI技能的复合型人才。为响应国家医工交叉战略，帮助医学科研人员掌握AI技术，提升实操能力，推动科研高质量发展，我中心定于2026年5月举办“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修班，特邀中国科学院研究所、知名医院的实践专家，分享AI技术在医学科研中的实操技能。具体安排如下：一、主题、内容（一）
医学AI技术实操培训：构建智能科研新生态
目前，“医学+AI”已由技术尝试阶段进入广泛应用时期，临床科研工作正从依赖经验向数据驱动转变，具备临床知识与AI应用能力的复合型人才，已成为行业迫切需求。为帮助医学领域从业者解决科研效率低、数据处理难、成果产出慢等关键问题，快速掌握AI技术的实际操作方法，中国科学院人才交流开发中心计划于2026年5月开展“医学科研人工智能技术实操与高质量成果打造”高级研修课程，邀请中科院及知名医院的一线专家现场授课，系统讲解AI在医学科研中的具体应用路径。作为临床医生、医学研究人员或研究生，你是否也面临以下挑战：日常工作
AI 驱动商科数据教学变革，重塑传统课堂
谁能料到，一门数据挖掘课程，竟让商科学生感叹“即学即用”？上海商学院的这项改革举措，将 AI 技术与商科数据挖掘课程深度融合，彻底终结了“重理论轻实践”的旧模式。往昔学生面对枯燥算法昏昏欲睡，如今 AI 助教可实时解答疑惑、规划个性化学习路径，实验案例亦紧密贴合经济管理实际，彻底告别学完不知如何应用的困境。从前置的 AI 辅助预习，到中段的智能互动，再到后续的个性化巩固，全流程智能化的教学体系，既助力基础薄弱学生稳步前行，又支持学有余力者拓展能力。尤为出色的是，企业工程师直接介入案例设计，将真实业务场景引
AI共情力：四大跨学科项目解锁智能新维度
AI与艺术史的融合：文化遗产的数字化与风格重塑可作为课题研究方向◎ 故宫瓷器纹样的数字化修复：运用Stable Diffusion技术，智能修复残缺的瓷器图案，深入解读其中蕴含的宫廷等级象征。◎ 圆明园的三维数字重建：基于AI技术，以三维建模的方式重现被毁前的圆明园风貌，在虚拟现实中体验其建筑功能与历史场景。北京中轴线的变迁可获得的学习成果◎技术技能：熟练掌握Stable Diffusion、DeOldify等生成式AI工具，全面掌握图像修复、色彩还原及风格迁移的技术流程。◎项目经验：独立完成数字文化遗产
Python驱动临床科研：机器学习与深度学习实战训练营
第一部分AI智能体与多模态医学研究设计ØAI Agent在医学研究领域的前沿应用及发展趋势ØAgent架构：ReAct / Plan-and-Execute / Multi-AgenØ多模态数据（影像+基因组+电子病历）的整合研究设计Ø研究选题策略：从临床问题到AI解决方案的转化第二部分Python编程基础及AI智能体工作流ØPython环境配置（Anaconda / Jupyter / VS Code）Ø数据处理核心语法实践ØDataFrame操作 · 缺失值处理 · 数据可视化Ø医学统计图表：Kapl
AI重塑档案业：从人工处理迈向智能决策
近日，国家档案局办公室发布了《关于推进人工智能在档案行业应用的意见》（简称《意见》），标志着档案行业正式告别“数字化存储”的后端管理阶段，全面进入“数智化激活”的前端价值创造新时代。一直以来，档案卷宗被视为静态的“故纸堆”，即便蕴含着巨大的政务参考、社会记忆和商业决策价值，也因技术手段的局限而未能充分发挥。此次《意见》的出台，不仅为人工智能技术在档案收集、管理、存储、利用全流程的深度应用提供了顶层设计，更明确了档案数据作为新型生产要素的战略定位。本系列文章将围绕《意见》精神，从数据挖掘、场景重构、技术基础
AI究竟是啥
AI能画图、能配音、能做视频、能写文案，甚至还能被拿来行骗……到了2023到2024年，AI几乎刷屏全网。有人对它几乎没概念，觉得AI就是机器人；也有人充满忧虑，担心AI一旦普及，人类会失业、被替代，甚至走向灭绝……那么，AI究竟是个什么东西？眼下，AI技术正在各个行业不断释放惊人的创造力。无论你是否关注AI，都会隔三差五看到相关热点，比如围棋九段柯洁与人工智能AlphaGo的人机对决，柯洁在0:3失利后泪崩，直言AlphaGo太完美，看不到希望。这也让我们对人工智能充满好奇：它到底是什么？一、AI的概念
AI焦虑下的程序员
最近刷到 AI 相关视频时，我有个很明显的感觉：大家表面上聊的是工具升级，心里惦记的其实是“我这份饭碗还稳不稳”。这种感觉不只是来自宏观新闻。我更真实的一次焦虑，是把代码交给几个主流大模型之后。我是程序员，学 Python 也有六七年了，一直在做数据挖掘一类的工作。以前我对“写代码”这件事多少是有底气的。不是说自己写得多漂亮，但至少知道怎么拆问题，怎么把数据跑通，怎么把结果交出来。可这两年我反复试了几个主流大模型，心里确实有点发紧：大多数时候，它们写出来的代码真的比我强。不是那种“能运行就行”的强，而是在
AI赋能：智能预警系统的开发新动向
在数字化浪潮中，数据量呈爆炸式增长。如何从海量数据中快速锁定关键信息并精准预警，已成为软件开发的当务之急。AI智能提醒与预警系统应运而生，正在重塑各行各业。该系统的核心在于先进的人工智能算法。从早期的简单规则设定，到如今基于机器学习和深度学习的深度挖掘，系统表现更佳。例如，利用卷积神经网络处理图像，循环神经网络分析序列，再结合自然语言处理技术，系统能更精准地识别模式和趋势，实现智能预警。一个成熟的AI智能提醒与预警系统通常涵盖数据采集、处理、模型训练和应用四大层级。采集层负责汇聚各类数据源，处理层负责清洗
AI如何重塑水资源管理：技术、场景与未来展望
在水资源管理领域，我们每天都会接触到海量信息：关于洪水的新闻报道、水质检测报告、水利政策文件、水库维护记录、公众舆论反馈……然而，绝大多数文本属于非结构化数据，零散且混乱，无法直接用于分析或决策，长期闲置且无法释放其价值。随着Transformer模型和大语言模型（LLMs）的快速发展，NLP技术日益成熟，完美契合水利行业处理海量文本的需求。如今，自然语言处理已成为解决复杂水文问题、实现水资源管理数字化和智能化的关键工具，帮助从业者打破数据孤岛，优化决策体系并降低维护成本。本文将深入探讨核心技术、实际应用
AI驱动教改课题撰写秘诀，一等奖手到擒来
AI驱动教改课题撰写攻略，一等奖轻松斩获！各位教育工作者，今日为您呈上一份聚焦人工智能融合课程创新的教学改革课题申报范本，AI赋能教育已成为当下研究的热门方向。人工智能推动教学革新！数据挖掘课程成效显著✨“师-生-AI”三位一体模式极具创新性，教学评价得分十分优异，同时增强学生职场竞争优势！盼望各大院校广泛推广，使高难度专业课程更易于掌握～ 正在筹备课题申报的老师们，可参考这份申报书模板，愿能为您提供有益借鉴！#课题研究#课题申报#课题立项#国家社会科学课题#教育课题#课题选题#课题结题#课题申报书#人工
工科专业解析：人工智能方向全面解读
AI的中文名叫人工智能，刚好是热门工科专业，这个专业学什么？学了到底能干什么？在AI快速发展的时代，这个专业会好就业吗？在很多人眼里，AI是代码里的星辰大海，也是未来十年的黄金赛道！但现实真的如此吗？这一期就简单聊一聊人工智能这个专业。人工智能分为基础课和专业课：和计算机、电子信息类专业有重合：高等数学、线性代数、概率论、Python编程（最常用，比C++更适配AI方向）、计算机基础、操作系统、数据结构。专业课包括：机器学习（核心中的核心，教你让计算机“学会学习”）、深度学习、计算机视觉（让机器“看懂”图