[目的/意义] 具身智能设备与用户的物理空间和日常行为深度交互，其隐私政策的清晰性与友好度直接关系到用户隐私安全的实质保障和用户对应用技术信任的建立。系统评价当前具身智能应用隐私政策的用户友好度，旨在揭示其中可能存在的合规性、交互性缺陷，有利于未来隐私政策设计的优化和用户隐私权益的进一步保障。本研究聚焦具身智能应用的隐私政策用户友好度评价问题，回应具身智能技术发展带来的新型隐私风险挑战，为构建用户信任、推动技术健康发展提供理论支撑与实践指引。 [方法/过程] 基于用户体验理论与相关法律法规要求，构建一套涵盖20个二级指标的综合评价体系。通过引入物元可拓模型作为核心评价方法，并结合用户问卷调查与多学科专家评议，对6款主流具身智能应用的隐私政策进行量化测度与等级关联分析。研究采用背对背专家评议设定评价等级区间，基于336份有效问卷数据计算动态权重，实现评价结果的客观性与精细性。 [结果/结论] 评价结果显示，当前具身智能隐私政策友好度整体处于一般至良好水平，核心义务类指标在基础合规层面表现良好，但在深化用户权利与透明风险告知方面存在不足，而交互友好类指标整体表现不均衡，在功能整合与界面设计上仍有明显短板。所提出的评价体系与分析方法，能够有效识别政策文本与交互实践中的薄弱环节，为相关政策的迭代优化提供系统化、可操作的参考路径，推动其向更透明、更可控、更以用户为中心的方向发展。

[目的/意义] 为满足文化遗产保护与活化的时代需求，推动文化遗产数字活化向知识化、智能化转型，借助具身智能这一人智协同的重要技术路径，为文化遗产高质量创新利用与文化强国建设注入新动能。 [方法/过程] 以具身智能赋能文化遗产数字活化为研究视角，从感知、交互与认知多个层面，剖析二者的内在逻辑与赋能机制，并选取虚拟在场、技艺模拟、项目参与3类典型案例展开深入分析。 [结果/结论] 具身智能在文化遗产数字活化领域应用潜力巨大，能有效推动数字活化进程，但在深度落地与规模化实践中仍面临多重现实困境，未来需推进场景化落地与制度协同、研发轻量化交互工具、强化文化原真性保障与长效运维，构建人才、技术与文化遗产数字活化深度融合的良性生态网络。

[目的/意义] AI披露是避免技术滥用引发道德与伦理风险的规范手段，但当前普遍采用的披露标签过于简化，未能满足用户对技术透明度的深层需求，削弱了对AI生成短视频的参与意愿，现有研究也尚未明确更详细的披露标签应该如何设计。 [方法/过程] 针对这一问题，研究开展了一项2（AI披露详尽程度：简单披露/详细披露）×2（短视频类型：实用型/享乐型）的组间实验以对比不同详尽程度AI披露的影响，招募188名参与者完成短视频观看任务并填写结构化问卷。 [结果/结论] 结果表明，详细的AI披露能够通过用户感知内容质量的提升，对AI生成短视频参与意愿产生积极作用，这种影响在不同类型的短视频之间没有显著差异。研究深化了对AI透明度机制的理解，为内容创作者合理设计披露标签、平台有效实施监管提供了可操作的理论依据和实践指导。

[目的/意义] 针对复杂历史事件组织中存在的知识分散、冗余与碎片化问题，提出一种AI赋能的事理图谱构建框架，探索其在数据抽取、语义组织与故事化应用方面的潜力，以提升历史知识的可发现性、可重用性与语义关联性。 [方法/过程] 首先，构建基于“数据层-语义层-应用层”3层架构的复杂历史事件事理图谱框架；其次，设计面向AI理解的复杂历史事件本体概念模型，并提出AI增强的事件关联性计算方法；最后，以十八军进藏事件为典型案例开展应用验证，揭示AI赋能事理图谱在历史知识整合与智能应用中的实现路径。 [结果/结论] 研究表明，AI技术能够有效提升复杂历史事件要素抽取与语义关联分析的精度，为历史知识的可计算化组织与智能服务提供可行路径。然而，该领域仍面临历史语料稀缺、事件泛化与分解主观性较强、多模态信息深度融合不足等挑战，未来需进一步探索人机协同机制与多源数据融合策略。

[目的/意义] 通过揭示公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素，探究图书馆用户对于AI智慧服务及工具的需求，推动公共图书馆AI智慧服务与智慧图书馆建设深度融合。 [方法/过程] 以公共图书馆用户为研究对象，使用问卷调查法在网络调研平台收集257份有效问卷，引入信任与感知风险因素，结合TAM与PLS-SEM偏最小二乘结构方程模型，构建公共图书馆AI智慧服务用户使用意愿影响因素模型并进行实证分析。 [结果/结论] 感知有用性和感知易用性正向影响公共图书馆用户满意度，信任、满意度、感知有用性与感知易用性均正向影响用户使用意愿，感知风险负向影响用户使用意愿，感知风险对感知有用性的影响不显著，信任负向影响用户AI智慧服务感知风险。建议公共图书馆在推广AI智慧服务的融合过程中，加强应用透明度，结合地域文化实现特色应用，拓展AI智慧服务模式与场景，提高用户AI素养。

[目的/意义] 面向高校图书馆咨询服务高频化、碎片化与跨学科并存的现实情境，本研究聚焦DeepSeek嵌入智能问答与服务咨询后的实际效能，旨在回答其在不同场景、不同学科与不同咨询类型下的表现差异从何而来，并据此提出可追溯、可评估、可持续的优化方案，为图书馆智能化转型提供经验依据与机制解释。 [方法/过程] 以河南省5所高校图书馆为对象，采用问卷调查、深度访谈与案例分析的混合研究设计，构建技术性能、服务效能、用户体验与管理效益“四维度”评估框架；在描述统计与差异检验基础上，引入本地知识整合深度、检索增强有效性、场景定制化程度与治理约束等变量进行机制分析，并结合系统记录与运行流程材料对关键环节进行交叉验证。 [结果/结论] 研究发现：DeepSeek在规则解释、馆藏查询等事实型与高频咨询中优势显著，用户整体满意度为86.7%，服务覆盖与响应效率同步提升；当与本地知识库深度融合后，图书馆特定问题准确率由64.3%提升至93.7%，专业文献推荐准确率提升35.2%，复杂学术咨询处理效能提高43.8%。但在学科与任务类型上存在稳定差异，理工类与事实型咨询优于人文社科与研究型、创新型咨询。机制层面，本地知识治理质量、场景模板与分级升级流程、人机协作的复核与回写机制，以及反馈闭环的迭代能力共同决定了“能用”向“可靠”的跃迁。基于此，本研究提出以本地知识增强为底座、以多场景定制为杠杆、以人机协同与治理约束为底线的实施路径，并讨论样本代表性与时间跨度等局限，为后续跨区域扩展与因果识别研究提供方向。

[目的/意义] 从颠覆性技术市场特征出发，利用层次化分析框架和组合深度学习方法，旨在识别潜在颠覆性技术的多维市场需求主题并进行演化分析，从而为各创新主体开展技术攻关并优化资源配置提供参考。 [方法/过程] 首先，基于潜在颠覆性技术，采用创新扩散模型对其量化评估以识别具有市场替代潜力的颠覆性技术。其次，以此技术为基础，从用户、企业和政府维度出发，通过多种深度学习方法差异性挖掘多维需求内容。最后采用深度聚类从多维市场需求中挖掘市场需求主题并揭示其演化规律。 [结果/结论] 以人工智能领域为例进行实证研究，共发现2021—2025年潜在颠覆性技术的市场需求主题30项，涵盖全球数字经贸技术、网络行为治理技术、智能垃圾分类技术、智能交通技术、智能语音交互技术、数字文旅技术、绿色技术创新、绿色城市建设技术、智慧物流技术等方面。识别结果已通过全球政策文件核验与专家权威验证，且与潜在颠覆性技术的发展趋势高度吻合，有效呼应了当前国家科技创新战略与产业转型升级的核心方向。

[目的/意义] 面向全民健康需求与图书馆数字化转型背景，聚焦图书馆医学主题科普服务在理解、参与与行为转化方面的现实瓶颈，引入具身认知视角，探讨元宇宙环境下服务建构与运行机制，为提升健康知识的可理解性、可操作性与可持续性提供理论依据与实践参考。 [方法/过程] 采用理论分析的方法，提炼具身认知在服务场景中的关键要素，围绕虚实融合、多感官交互、社群协作3个维度构建元宇宙医学主题科普服务框架，提出可落地的运作逻辑与保障措施。 [结果/结论] 研究发现，当前图书馆医学主题科普服务主要受限于知识脱离生活情境、交互练习与纠错机制不足、社群支持与持续运营薄弱等问题，导致信息触达难以转化为稳定理解与健康行动。基于具身认知，本研究提出以虚实融合空间、多感官交互系统、社群协作网络为核心的元宇宙建构方案，强调以高频健康问题组织情境任务，形成沉浸体验、交互练习、反馈修正的闭环过程，并从用户分层分类、资源整合与平台建设、服务评估与治理优化等方面提出实施路径。同时构建覆盖用户参与度、知识掌握度、行为转化效果、体验质量与信任度的五维评价体系，为服务迭代与效果验证提供依据。研究表明，元宇宙建构的关键在于以场景化学习与身体化体验重塑科普服务链条组织方式，可为图书馆医学主题科普服务创新与健康素养提升提供可操作的框架参考。

[目的/意义] 旨在明确图书馆在AIGC时代培育公众提示素养中的核心角色，并构建具有可操作性的实践路径，为图书馆拓展数字时代服务职能提供理论参考与实践指引。 [方法/过程] 运用文献分析法梳理提示素养的理论内涵及其多维构成。其次从教育引导、技术适配、伦理守护3个维度系统定位其在提示素养培育中的角色。最后构建包含资源建设、分层教育、服务嵌入及伦理规约的四维实践框架。 [结果/结论] 研究指出，图书馆应定位于三位一体的角色，并由此衍生出系统性的实践路径：建设分层Prompt资源库、开展差异化用户培训、将教育嵌入具体服务场景、建立贯穿始终的伦理规约机制，以期为图书馆在AIGC时代巩固其公共教育职能，并提升其在数字生态中的影响力与价值。