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生成式人工智能何以赋能教学——中学生英语写作教学实证研究 被引量:2
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作者 刘梦君 邹文龙 +1 位作者 宗敏 杨兵 《中国电化教育》 北大核心 2025年第6期70-79,共10页
生成式人工智能(GAI)与传统教育教学过程的深度融合正成为教学改革重点方向。研究基于输出假设和过程写作两个反馈理论,集中探究了GAI反馈对中学生英语写作表现的影响。通过对比实验组和对照组在四次作文评分中的得分情况,分析GAI反馈... 生成式人工智能(GAI)与传统教育教学过程的深度融合正成为教学改革重点方向。研究基于输出假设和过程写作两个反馈理论,集中探究了GAI反馈对中学生英语写作表现的影响。通过对比实验组和对照组在四次作文评分中的得分情况,分析GAI反馈与教师反馈对中学生写作内容切题性、语法正确性、词句准确性和表达逻辑性的影响。研究结果表明,GAI反馈能够提升中学生的英语写作表现,写作基础整体一般学生的写作内容切题性、语法正确性、词句准确性和表达逻辑性均有提升,但写作基础整体较好学生的写作切题性提升有限。研究揭示了生成式人工智能反馈在中学生英语写作教学中的有效性,可为语言教学数字化转型提供参考依据。 展开更多
关键词 生成式人工智能 中学英语写作教学 内容切题性 语法正确性 词句准确性 表达逻辑性
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生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险演化实证研究 被引量:1
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作者 周胜利 徐睿 +2 位作者 陈庭贵 汪邵杰 王镇波 《电信科学》 北大核心 2025年第5期149-165,共17页
利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进... 利用知识图谱与事理图谱技术对生成式人工智能驱动下的电信网络诈骗案件进行实证研究,可以更直观地回溯受骗过程中风险的演化方式,对新型电信网络诈骗反制预警具有重要意义。基于利用生成式人工智能实施的电信网络诈骗案件数据,首先,进行语义角色标注和依存句法分析;然后,通过事件元素识别和事件关系抽取,构建案件知识图谱和事理图谱;最后,结合数理统计和图谱技术分析电信网络诈骗风险演化的关键环节和演化模式。研究表明,嫌疑人借助生成式人工智能技术能更有效地利用证真偏差现象,博取受害人的信任;生成式人工智能驱动下电信网络诈骗风险的演化模式可分为3类,长链型演化模式反映了案件中的完整风险事件及事件间的演化过程,星型和复合型演化模式反映了同类案件中存在的不同风险行为模式及核心风险事件节点,能为制定更加科学合理的电信网络诈骗治理对策提供理论依据。 展开更多
关键词 生成式人工智能 电信网络诈骗 知识图谱 事件元素识别 深度聚类
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基于人工智能生成内容的实验室安全评估与优化 被引量:1
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作者 张向伟 王文君 +2 位作者 焦丽媛 田庚 盖建华 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第6期255-260,共6页
为解决实验室传统安全管理依赖人工、效率低、主观性强及缺乏动态性等问题,利用人工智能生成内容(AIGC)技术构建新管理体系。通过部署传感器、物联网设备采集实验室温度、湿度、设备运行等多类型数据,并经清洗、去噪、归一化预处理,构... 为解决实验室传统安全管理依赖人工、效率低、主观性强及缺乏动态性等问题,利用人工智能生成内容(AIGC)技术构建新管理体系。通过部署传感器、物联网设备采集实验室温度、湿度、设备运行等多类型数据,并经清洗、去噪、归一化预处理,构建含设备、试剂、人员、环境安全指标的体系,结合模糊综合评价法与AIGC建立风险评估模型,实现风险动态评估与预警反馈闭环管理。同时实施实时监测自动控制、智能决策支持、个性化安全培训教育等智能优化策略。结果表明,该体系能够精准识别隐患、有效预警、优化管理、提升效率、降低事故率,将AIGC技术深度融入实验室安全管理各环节,综合提升管理的智能化、精准性与动态性,推动实验室安全管理向智能化转型。 展开更多
关键词 实验室安全管理 人工智能生成内容 动态评估 智能优化 风险预警
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人工智能生成内容(AIGC)信息回避影响机制研究——AI身份威胁的调节作用 被引量:1
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作者 张玥 姜冠岐 李璐含 《现代情报》 北大核心 2025年第4期60-73,共14页
[目的/意义]本文研究了用户对人工智能生成内容(AIGC)信息回避的成因与作用机制,为用户信息行为引导、AIGC技术优化和AIGC产品迭代提供理论参考。[方法/过程]基于认知—情感—意愿(Cognition-Affect-Conation,C-A-C)框架,构建信息可控... [目的/意义]本文研究了用户对人工智能生成内容(AIGC)信息回避的成因与作用机制,为用户信息行为引导、AIGC技术优化和AIGC产品迭代提供理论参考。[方法/过程]基于认知—情感—意愿(Cognition-Affect-Conation,C-A-C)框架,构建信息可控度、信息透明度和AI焦虑影响信息回避的理论模型,通过虚拟实验方式获取样本数据,并利用偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)对数据及模型进行分析与验证。[结果/结论]结果表明,用户对人工智能生成内容(AIGC)的信息回避行为在不同AIGC信息透明度与可控度之间存在显著差异,AI焦虑与信息回避行为有正向关系。研究发现,AI身份威胁对AIGC信息不确定性与AI焦虑之间的关系有正向调节作用。 展开更多
关键词 人工智能(AI) 人工智能生成内容(AIGC) 信息回避 AI身份威胁 AI焦虑
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基于AIGC的天津工业老字号品牌数字化转型策略研究 被引量:1
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作者 刘卓 苗深翔 《包装工程》 北大核心 2025年第2期216-225,294,共11页
目的 助力老字号品牌数字化转型,构建AIGC背景下品牌数字化转型策略,增强市场竞争力并优化消费者体验。方法 通过案例分析法、TOE框架分析法对天津工业老字号品牌数字化转型所需的数字技术、组织结构与发展环境进行客观分析;通过案例分... 目的 助力老字号品牌数字化转型,构建AIGC背景下品牌数字化转型策略,增强市场竞争力并优化消费者体验。方法 通过案例分析法、TOE框架分析法对天津工业老字号品牌数字化转型所需的数字技术、组织结构与发展环境进行客观分析;通过案例分析法对AIGC在品牌数字化转型的作用方面加以总结,并说明其适用性与局限性。结果 通过TOE框架分析数字技术与天津工业老字号品牌创新的关系。结合国内外百年品牌数字化成果与案例分析,提出基于AIGC技术的天津工业老字号品牌数字化转型策略,为其他品牌提供参考。结论 数字化转型对天津工业老字号品牌来说是一次重要的发展机遇,不仅可以提升自身实力和竞争力,还可以为消费者带来更优质的体验和服务,从而提升我国优秀传统品牌的影响力。 展开更多
关键词 数字化转型 生成式人工智能(AIGC) 老字号品牌 TOE分析模型
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陕西旬邑库淑兰剪纸符号智能创新设计应用 被引量:1
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作者 张安华 马璐璐 +1 位作者 吕少卿 王淑贤 《包装工程》 北大核心 2025年第10期292-305,共14页
目的基于非物质文化遗产传承与再利用的视角,发掘陕西旬邑彩贴剪纸代表人物库淑兰剪纸符号在现代文创设计中应用的新方法与转化路径,探索人工智能生成图像辅助文创设计的新思路。方法首先,依据索绪尔符号学理论,解析库淑兰剪纸作品中的... 目的基于非物质文化遗产传承与再利用的视角,发掘陕西旬邑彩贴剪纸代表人物库淑兰剪纸符号在现代文创设计中应用的新方法与转化路径,探索人工智能生成图像辅助文创设计的新思路。方法首先,依据索绪尔符号学理论,解析库淑兰剪纸作品中的构图符号、纹样符号、色彩符号的外延形式,以及象征符号的内涵意义;其次,运用K均值聚类算法(K-means)提取库淑兰剪纸作品中的色彩符号构建色彩网络模型,以选择用于文创设计的配色方案;再次,采用李克特量表对除色彩以外的其他符号进行审美满意度平均值计算,筛选出应用于后续设计的典型符号,结合视觉形态创造学推演与重组设计符号;最后,以重组后的新图像为参考图,利用生成式人工智能(AIGC)工具辅助创作出库淑兰剪纸主题文创产品。结果构建库淑兰剪纸符号图谱及色彩网络模型,选取最具代表性的剪纸符号,借助人工智能软件生成符合现代审美的新图像。结论验证了基于符号学和K-means算法的库淑兰剪纸符号提取推演方法的可行性与有效性,同时,采用AIGC提高了文创设计的效率,是人机协同的新模式。 展开更多
关键词 库淑兰剪纸 符号学 K均值聚类算法(K-means) 生成式人工智能(AIGC) 文创产品设计
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人工智能赋能“数字印前工艺技术”课程教学内容扩容
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作者 张雯 赵艳东 +1 位作者 葛鑫 魏娜 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第3期166-171,共6页
人工智能赋能包装产业升级,引发从业人员所需劳动技术技能的迁移和增补,推动包装工程技术专业教学内容扩容迭代。针对于此,需要对现有课程情况、对应岗位基础任务、教学内容和人工智能赋能包装产业的作用进行分析,研究目前包装工程技术... 人工智能赋能包装产业升级,引发从业人员所需劳动技术技能的迁移和增补,推动包装工程技术专业教学内容扩容迭代。针对于此,需要对现有课程情况、对应岗位基础任务、教学内容和人工智能赋能包装产业的作用进行分析,研究目前包装工程技术专业需要培养什么样的人才,需要什么样的教学内容。本文以“数字印前工艺技术”课程为例,分析人工智能赋能印前制作岗位的作用,提出课程扩容的路径:技能教学内容要以动态为常态地适应产业需求,理论教学按需供给,减少冗余,将教学内容自原有的知识脉络梳理为问题导向的技能结构,着重培养学生自主解决问题的思维和能力。 展开更多
关键词 人工智能 包装工程 印刷技术 教学内容
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生成式人工智能领先企业专利布局实证分析——基于复杂网络分析与K均值聚类算法
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作者 高山行 王慧 杨张博 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第4期55-66,共12页
生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均... 生成式人工智能(AIGC)技术对经济社会发展带来巨大挑战,现有研究多从技术规制、发展历程等方面展开,较少对AIGC领先企业专利布局进行深入分析。选取美国AIGC领域领先的14家初创公司和4家科技巨头,基于复杂网络分析方法和机器学习的K均值聚类算法,利用专利IPC信息构建专利知识网络。研究发现,美国AIGC领先企业的专利布局聚焦于电数字数据处理、图形数据读取及呈现等技术领域;从专利布局知识宽度、知识深度、知识紧密程度、知识分离程度和知识一致性程度进行聚类,企业可分为三类,即专业玩家、大厂/领先者和创新者。同时,识别不同企业的核心知识领域和桥接知识领域,最后从算法、算力和数据方面为我国发展AIGC产业提出政策建议。 展开更多
关键词 生成式人工智能 AIGC 复杂网络 专利布局 K均值聚类
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数智赋能蔡氏古民居建筑基因的智能设计传承
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作者 张安华 刘伟林 吕少卿 《包装工程》 北大核心 2025年第4期342-353,共12页
目的数智时代,基于大数据技术挖掘蔡氏古民居的网络用户评价,发现现存问题,提出有效设计策略并验证其可行性。方法首先,对互联网上的热门旅游平台和社交媒体中有关蔡氏古民居建筑群的用户评论数据进行挖掘,分析总结用户需求,确定开发传... 目的数智时代,基于大数据技术挖掘蔡氏古民居的网络用户评价,发现现存问题,提出有效设计策略并验证其可行性。方法首先,对互联网上的热门旅游平台和社交媒体中有关蔡氏古民居建筑群的用户评论数据进行挖掘,分析总结用户需求,确定开发传承蔡氏古民居建筑基因的文旅品牌IP形象,将IP形象作为吸引物置于虚拟导览程序和公共展示空间中,以提升蔡氏古民居景区的吸引力;其次,依据建筑模因理论构建蔡氏古民居建筑基因图谱,对建筑的形式基因、空间基因及思维基因分别进行图谱绘制;再次,运用S-O-R理论模型进行实验评价,根据用户反应时长筛选出用于设计实践的建筑因子;最后,采用生成式人工智能工具辅助,将提取出的建筑因子应用于IP形象的设计方案。结果选择智能生成IP形象中的最优方案,采用人工完成三维建模并运用到蔡氏古民居的线上线下旅游推广场景中。结论本研究提出了一个结合大数据挖掘、建筑模因理论和人工智能辅助设计的创新框架,对于文化遗产基因的传承与推广具有重要的理论研究意义和实践应用价值。 展开更多
关键词 大数据 蔡氏古民居 建筑基因 IP形象 生成式人工智能(AIGC)
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MCFA-UNet:结合多尺度融合与注意力机制的图像生成网络
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作者 王铁君 张泽宇 +1 位作者 郭晓然 武娇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第12期222-231,共10页
在图像生成领域,基于去噪扩散概率模型(DDPM)的深度学习方法已经取得了显著的进展。然而,在处理复杂纹理和细节丰富的图像时,现有模型生成的图像会出现模糊、纹理细节不清晰等问题,主要原因是原始DDPM采用的UNet网络在捕捉高度细节化图... 在图像生成领域,基于去噪扩散概率模型(DDPM)的深度学习方法已经取得了显著的进展。然而,在处理复杂纹理和细节丰富的图像时,现有模型生成的图像会出现模糊、纹理细节不清晰等问题,主要原因是原始DDPM采用的UNet网络在捕捉高度细节化图像特征时存在一定局限性。为解决这一问题,提出了一种基于多尺度卷积和融合注意力机制的新型UNet网络,命名为MCFA-UNet。该网络通过在编码器和解码器中引入残差块和线性注意力多尺度卷积模块,并在跳跃连接中加入多尺度融合注意力组件,提升了对图像细节的捕捉能力及生成图像的整体质量。实验结果显示,在唐卡数据集、Cifar10和ImageNet-64公共数据集上,采用MCFA-UNet的DDPM模型优于原始的DDPM模型,得到了更低的FID值和更高的主观评价得分,证明了其改进效果的显著性。 展开更多
关键词 图像生成 去噪扩散概率模型(DDPM) UNet网络 AIGC方法
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基于微调扩散模型的智能化衬衫款式图生成
11
作者 朱伟明 于家蓓 《服装学报》 北大核心 2025年第3期260-267,共8页
为提高服装设计产业的效率并降低成本,基于人工智能图像生成技术,通过低秩自适应微调StableDiffusion大模型,实现端到端的款式图快速生成。以衬衫为例,通过分析扩散模型,构建衬衫款式图数据集并进行模型训练,同时采用结构相似性算法和... 为提高服装设计产业的效率并降低成本,基于人工智能图像生成技术,通过低秩自适应微调StableDiffusion大模型,实现端到端的款式图快速生成。以衬衫为例,通过分析扩散模型,构建衬衫款式图数据集并进行模型训练,同时采用结构相似性算法和峰值信噪比对生成效果进行量化评估。实验结果表明,微调后的模型在结构相似性算法和峰值信噪比指标上分别提升了22.69%和68.59%,且生成的款式图在结构、构图、风格、细节及线条质量上均显著优于微调前。该方法为服装智能设计提供了高效、低成本的新思路,具备实际推广潜力。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 扩散模型 微调模型 服装设计 服装款式图
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AIGC背景下信息网络过失犯罪情报发现及自动化提示问题研究
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作者 钟晨 赵爽 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期81-89,共9页
[研究目的]AIGC背景下的信息网络过失犯罪活动层出不穷,有必要对这一专门现象进行情报发现及自动化提示问题研究,从而为AIGC平稳发展、信息网络正确利用和犯罪预防问题解决提供参照。[研究方法]在梳理前人研究成果基础上确定研究方法设... [研究目的]AIGC背景下的信息网络过失犯罪活动层出不穷,有必要对这一专门现象进行情报发现及自动化提示问题研究,从而为AIGC平稳发展、信息网络正确利用和犯罪预防问题解决提供参照。[研究方法]在梳理前人研究成果基础上确定研究方法设计目标和基本思路,开展面向过失犯罪活动的情报发现和面向涉罪用户的自动化提示流程设计,同时将其整合为一个完整的方法运行机制。[研究结果/结论]以抖音“游戏账号找回制裁”现象作为案例进行方法应用实证,结果表明能够对AIGC背景特征、过失犯罪活动特点、类型、异常行为、重点用户及自动化提示进行结果概括,方法性能良好、符合既定预期目标。 展开更多
关键词 AIGC 信息网络 过失犯罪 情报发现 自动提示 刑事诉讼
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AIGC支持下教学动画中虚拟教师的应用效果研究
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作者 刘娟 胡雪莲 +2 位作者 朱美蓉 冯梦兰 温素月 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期341-353,共13页
生成式人工智能(AIGC)技术的迅速发展,为虚拟教师的研发拓展了新途径。探索AIGC技术支持下人机共创教学动画中虚拟教师的智能生成方法及其应用效果,为教师与研发人员开发促进动画学习效果的虚拟教师提供理论解释和行为证据,以期为AIGC... 生成式人工智能(AIGC)技术的迅速发展,为虚拟教师的研发拓展了新途径。探索AIGC技术支持下人机共创教学动画中虚拟教师的智能生成方法及其应用效果,为教师与研发人员开发促进动画学习效果的虚拟教师提供理论解释和行为证据,以期为AIGC赋能教学提供参照。梳理虚拟教师和教学动画促进学习的理论基础和相关研究,构建AIGC支持下教学动画中虚拟教师的人机共创模式,使用AIGC平台人机共创具有写实、超写实、卡通虚拟教师的教学动画。以大学生为被试,以实录真人教师的教学动画为控制组,采用单因素四水平的被试间设计,通过主观报告和眼动仪测量对3类具有虚拟教师和真人教师的教学动画进行学习效果的对比实验,结果表明,AIGC技术为提高人机共创虚拟教师效率、完善虚拟教师人格塑造方面提供了高效的技术支持;卡通虚拟教师通过去繁从简与教学动画风格的一致性,具有最好的学习效果;尽管研究没有观察到各组被试学习成绩的差异,但不同虚拟教师可以通过影响动画学习的动机、认知负荷与注意力分配来影响学习者的学习效果。 展开更多
关键词 生成式人工智能 教学动画 虚拟教师 人机共创 学习效果
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国外人工智能档案管理项目调研及启示
14
作者 李泽锋 郭长伟 《档案管理》 北大核心 2025年第2期120-124,128,共6页
对国外关于人工智能档案管理的项目进行调研与分析,从而为我国关于人工智能赋能档案管理实践提供启示与借鉴。采用内容分析法,从电子邮件归档、政府网页归档、手写档案识别、口述历史档案、图书馆智能编目以及一般电子档案这6个不同的... 对国外关于人工智能档案管理的项目进行调研与分析,从而为我国关于人工智能赋能档案管理实践提供启示与借鉴。采用内容分析法,从电子邮件归档、政府网页归档、手写档案识别、口述历史档案、图书馆智能编目以及一般电子档案这6个不同的应用领域对人工智能档案管理项目进行调研分析;并将这些项目按照鉴定分类、整理编目以及开放利用这3个工作环节开展研究。结合目前我国人工智能赋能档案管理的工作情况,提出三点启示:人工智能与档案融合创新、实现“概念验证”到“中试验证”、档案与数据的密切融合。 展开更多
关键词 人工智能 档案数据 档案管理 网络调研 内容分析 开放利用 融合创新 数据治理
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基于生成式人工智能的图像视频生成方法综述及展望 被引量:1
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作者 张璐瑶 杨帅 +2 位作者 汪文靖 高翔 刘家瑛 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期361-384,共24页
视觉生成在艺术、娱乐等创意领域,以及医学影像和数字出版等关键领域起到越来越重要的作用,生成式人工智能在视觉生成方面的发展有望彻底改变人们与视觉数据的交互方式.文中首先介绍深度学习时代下经典的生成模型框架,根据视觉生成输入... 视觉生成在艺术、娱乐等创意领域,以及医学影像和数字出版等关键领域起到越来越重要的作用,生成式人工智能在视觉生成方面的发展有望彻底改变人们与视觉数据的交互方式.文中首先介绍深度学习时代下经典的生成模型框架,根据视觉生成输入条件的不同,重点梳理了近年来几类重要的图像生成模型和方法,包括无条件图像生成、类别生成图像、文字生成图像和图像转换方法,并介绍了它们在图像编辑方面的应用;然后根据训练数据要求的不同,详细总结近年来以扩散模型为代表的视频生成和编辑模型及相应的优缺点;再介绍目前经典的图像生成和视频生成数据集和常用的评价标准;最后总结现阶段视觉生成面临的数据获取、推理效率、长视频生成、视频可控生成、安全等方面的挑战,展望未来的研究方向. 展开更多
关键词 生成式人工智能 扩散模型 图像生成 视频生成
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AIGC时代数字人赋能人机协同学习:价值、框架与路径 被引量:4
16
作者 余越凡 赵志群 《远程教育杂志》 北大核心 2025年第2期45-52,共8页
在当今智能化时代,人工智能生成内容(AIGC)正深刻推动着人机协同学习方式的变革。然而,受限于语音、文本等传统媒介形式,AIGC在交互方式和应用成效上仍存在一定的局限性,进而引发诸如知识机械投喂、情境创设不足以及情感交互缺失等一系... 在当今智能化时代,人工智能生成内容(AIGC)正深刻推动着人机协同学习方式的变革。然而,受限于语音、文本等传统媒介形式,AIGC在交互方式和应用成效上仍存在一定的局限性,进而引发诸如知识机械投喂、情境创设不足以及情感交互缺失等一系列问题。数字人作为智能时代新兴的媒介形态,与AIGC深度融合后,展现出反身媒介性、具身在场性和智能演绎性等核心特征。在人机协同学习场景下,AIGC赋能的数字人具备独特价值,能够重塑学习的行动场域、实践模式、认知路径以及学习理念。基于上述背景,研究构建了AIGC时代数字人赋能人机协同学习的实践框架。该框架涵盖案例习得、案例迁移和知识创新三个阶段,并且可广泛应用于素质教育中的跨学科主题学习、职业教育中基于工作的学习以及终身教育范畴内的泛在学习等多元场景。为推进这种人机协同学习方式的全面推广与有效落地,还需在技术和应用层面进一步探索,包括开发能够实现情感与智能共生的人工智能大模型、创新智能化能力评价算法,以及灵活运用多元学习场景和多样化组织形式等。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 生成式人工智能 数字人 人机协同学习
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人智协同情境下的AIGC用户知识创新过程 被引量:2
17
作者 吴思远 彭国超 舒雅童 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第6期114-122,共9页
在生成式人工智能(AIGC)背景下,人智协同成为推动个体知识创新的重要引擎,有必要探究人智协同情境下AIGC用户的知识创新过程及形成机制。文章通过扎根理论和叙事研究对28名受访者的访谈资料进行分析,构建人智协同情境下用户知识创新的... 在生成式人工智能(AIGC)背景下,人智协同成为推动个体知识创新的重要引擎,有必要探究人智协同情境下AIGC用户的知识创新过程及形成机制。文章通过扎根理论和叙事研究对28名受访者的访谈资料进行分析,构建人智协同情境下用户知识创新的过程理论模型。结果表明,心理需求、AI素养、IT正念等内源动机和包含社会遵从、创新遵从的外源动机共同构成AIGC用户知识创新前因动机;用户知识创新过程呈现出“知识创新准备—人智知识协同—自我知识协同”的演化路径;人智协同情境下知识创新结果的主要表现形式是知识利用、知识增值和知识创造。 展开更多
关键词 生成式人工智能 知识创新 人智协同
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数智时代下对设计教育的审视与探讨 被引量:1
18
作者 王利民 于丹丹 马莘梓 《艺术设计研究》 北大核心 2025年第3期128-134,144,共8页
人工智能技术的快速进步引领设计领域步入了一个全新的变革阶段。本文从设计变革的历史脉络、人工智能在设计领域应用的潜能、设计教育界的响应三个维度,探讨了人工智能对设计领域的影响。本研究揭示了设计师在人工智能时代背景下所经... 人工智能技术的快速进步引领设计领域步入了一个全新的变革阶段。本文从设计变革的历史脉络、人工智能在设计领域应用的潜能、设计教育界的响应三个维度,探讨了人工智能对设计领域的影响。本研究揭示了设计师在人工智能时代背景下所经历的角色转型,并阐明了新时代设计师所必需的核心能力构成。通过深入分析,文章提出设计教育为了适应时代发展,在教学管理、教学方式、培养体系和课程建设上变革调整的方向。希望我们的研究,能够为设计教育在AI时代的发展提供理论支持和实践指导,以期培养出能够从容应对未来挑战、引领设计领域创新发展的高素质设计师。 展开更多
关键词 人工智能 AIGC 设计师 核心能力 设计教育
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科研场景下人工智能生成内容用户采纳意愿的影响因素组态效应分析 被引量:2
19
作者 郭顺利 张雪宁 苏新宁 《现代情报》 北大核心 2025年第4期74-86,共13页
[目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响,为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方法... [目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响,为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方法对522份问卷数据进行分析,探究单一因素的必要性和组态路径的充分性。[结果/结论]研究发现,不存在单一因素对AIGC用户采纳意愿产生必要性影响,在影响因素组态路径中存在11条用户高采纳意愿路径和4条用户低采纳意愿路径。其中,感知质量、感知有用性、感知易用性、感知任务技术匹配度、感知信任、社群影响、用户期望7个影响因素在组态路径中均作为核心条件或边缘条件对用户采纳意愿产生重要作用。 展开更多
关键词 人工智能生成内容 模糊集定性比较分析 采纳意愿 影响因素 科研场景
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多模态场景下AIGC的应用综述 被引量:9
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作者 岳颀 张晨康 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期79-96,共18页
虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信... 虽然生成式人工智能(AIGC)已经能够在单一模态应用领域取得优异成果,可以利用人工智能技术生成文字、图像、视频等内容,但单一模态的特征表示很难完整包含某个现象的完整信息。为了提高模型的学习性能和生成能力,学者们提出将多模态信息应用在AIGC中。AIGC能够对输入的多模态信息进行融合,获取更丰富的上下文信息,帮助模型更好地理解和生成内容。深入探讨了AIGC处理多模态问题的基本架构、工作原理和挑战,并对近年来与多模态信息结合的AIGC模型进行了分类和归纳。总结了AIGC在多模态图像生成、视频生成、三维形状生成等方面的应用、挑战和发展方向。在图像生成方面,讨论了生成对抗网络(GAN)模型、扩散模型等技术的应用和局限性。在视频生成方面,分析了基于扩散模型的视频生成技术,并探讨了音视频联合生成的方法。在三维形状生成方面,探讨了扩散模型和神经网络指导下的三维形状生成方法。最后提出了AIGC面临的挑战与未来潜在的研究方法。 展开更多
关键词 生成式人工智能(AIGC) 多模态 大语言模型
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