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【中文期刊】 徐文博 姚悦 等 《护理管理杂志》 2025年25卷5期 388-391页ISTICCSCD
【摘要】 目的 评估生成式人工智能大模型在护理教育中的适用性及性能差异.方法 选取主管护师资格考试真题(400题),基于科目分类(内科、外科等)、题干信息分类(知识记忆题、知识理解题等)、选项难度程度分类(简单选项题、一般选项题、复杂选项题)、题型特...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹石 巩高 等 《中国医学物理学杂志》 2025年42卷10期 1273-1279页ISTICCSCD
【摘要】 MR图像在软组织成像中的优越性使其在医学诊断和放射治疗中不可或缺,但采集成本和禁忌等因素限制了其广泛应用;相比之下CT扫描具有成像速度快、费用低的优点.研究围绕生成式深度学习模型在CT到MR图像跨模态合成领域的研究进展进行综述与分析,从脊柱...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨源青 王勇军 等 《中国输血杂志》 2025年38卷10期 1457-1464页ISTICCA
【摘要】 本文结合临床输血学教学特点,系统阐述大语言模型(LLM)在医学教学中的应用现状,分析其在虚拟病例模拟、操作技能仿真、动态知识整合、个性化学习支持等方面的优势,探讨其在临床输血学教学中的应用场景设计与实施路径,并剖析其面临的知识准确性、伦理规...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭晶晶 安明 等 《山西大同大学学报（自然科学版）》 2025年41卷5期 15-20页
【摘要】 目的 通过AI+分析化学技术,将创新创业教育与专业课融合,帮助包头医学院医药学生转变就业观念,建立正确的职业选择意识.方法 以包头医学院医学相关专业学生(2020-2024级)为研究对象,构建"三维架构-四阶推进-五维评价"教学框架.通过生...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张国欣 王文强 等 《心理科学》 2025年48卷6期 1346-1358页
【摘要】 视觉重构旨在解码外部视觉刺激引发的神经活动,并将其转化为视觉内容;记忆重构则致力于复现记忆提取时的内部神经活动,并生成相应的记忆内容.传统重构研究侧重于分析大脑信号的多维变量模式.近年来,随着深度学习的进步,多种生成式模型(如变分自编码器、...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《针灸和草药（英文）》 2025年5卷1期 57-67页
【摘要】 [目的]以大语言模型(LLMs)为代表的生成式人工智能(AI)技术已逐渐被开发用于中医药领域;然而在有效提升中医药AI应用方面仍面临诸多挑战.因此,本研究通过首个系统综述回顾性分析了中医药领域LLMs,重点关注并总结其在生成任务中的性能表现...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 龚后武 金敏 《大数据》 2025年11卷2期 55-72页
【摘要】 针对当前药物重定位研究药物适用症预测数量固定、无法全面揭示药物潜在适应症的问题,提出了生成式AI的药物重定位模型GenDrugShifter.该模型由图注意力神经网络和Transformer Decoder模块组成,能够进行端到端的药物重定...
- 概要：
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【中文期刊】 Mohamed Debbagh Shangpeng Sun 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷3期 362-379页
【摘要】 Accurate predictions and representations of plant growth patterns in simulated and controlled environments are important...
【关键词】 Pattern recognition；Spatiotemporal plant growth modelling；High-throughput plant phenotyping；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《当代医学科学（英文）》 2024年44卷5期 1001-1005页SCIMEDLINECSCD
【摘要】 Objective:This study aimed to evaluate and compare the effectiveness of knowledge base-optimized and unoptimized large l...
【关键词】 artificial intelligence；large language models；generative articial intelligence；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 吴浩 王海燕 《生物学教学》 2024年49卷9期 46-48页PKU
【摘要】 生成式人工智能集成了人机对话、文本生成等多功能于一体.本文探讨了生成式人工智能在生物学教学中的应用,发现其可以为教师提供丰富的生物学教学素材,促进生物学跨学科实践活动开展,改善学生的表达与论证,生成微观事物模型具象化学生想象等.
- 概要：
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