关键词： 智能技术   建筑设计   人工智能   虚拟现实   物联网  

摘要： 随着科学技术的持续进步,智能技术在建筑学领域得到了广泛地运用,显著促进了建筑设计的创新与进步。本文深入探讨了人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及物联网(IoT)等智能技术在建筑设计中的应用情况。通过查阅文献资料和分析具体案例,本文得出以下结论:这些技术不仅促进了设计流程的智能化发展,而且在提高工作效率和设计品质的同时,还提升了建筑本身的价值。此外,本文还分析了智能技术在建筑设计应用过程中出现的问题与挑战,并提出了相应的应对策略以及未来研究的建议方向。希望本文能帮助人们对智能技术在建筑设计领域应用的理解,为该领域的研究者提供了参考和启示。

关键词： 人工智能   深度融合   创新应用  

摘要： 以生成式人工智能为代表的新一代信息技术取得关键性、颠覆性突破,正以前所未有的势头引领教育进入智能新时代,成为推动教育改革与创新的强大动力。本文聚焦“万泉智慧云”智慧校园顶层设计和建设方案,旨在通过人工智能、大数据等信息技术的深度融合与创新应用,进一步构建现代化、智能化的校园环境,助推学校走向更高品位,培育出更多新时代具备全面素养和幸福生活能力的优秀少年。

关键词： 大蒜   色谱-质谱联用(GC-MS)   产地溯源   代谢组学   机器学习  

摘要： 以云南、山东、河南、安徽和江苏5个产地的200份紫皮大蒜为原料,基于气相色谱-质谱联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)代谢物数据,使用主成分分析(PCA)和偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)进行代谢组学分析,采用最大最小归一化(min-max scaler,MMS)、标准差标准化(standard scaler,SS)和标准正态变量变换(standard normalized variate,SNV)三种预处理方法分别建立了随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、XGBoost以及卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)对大蒜产地进行分类判别。结果表明,不同产地的大蒜中共筛分到66种代谢物,基于PLS-DA筛选出12种差异代谢物,涉及到6条代谢通路:分别是缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸生物合成、半乳糖代谢、氰氨基酸代谢、乙醛酸和二羧酸代谢、甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸代谢、D-氨基酸代谢。在5种机器学习模型中,LSTM表现最佳,其在三种预处理方法下的测试集准确率均为100%。本研究基于代谢组学和机器学习LSTM相结合,在识别大蒜产地方面具有很高的准确性和可靠性,为大蒜产品的溯源提供了可靠的技术手段。

关键词： 人工智能   肿瘤   早期筛查   鉴别诊断   精准分型  

摘要： 肿瘤的精准分型诊断对降低病死率至关重要。影像学检查以其全面、可重复和非侵入性的特点,成为目前肿瘤术前诊断的主要方法。人工智能(AI)的应用突破了传统影像学检查的局限,能够快速准确地处理大量数据,并挖掘图像中的隐含信息,在早期筛查、鉴别诊断、病理分级、基因检测和免疫监测等方面展现出显著优势。在肺癌、乳腺癌等肿瘤的筛查中AI的应用可以减少放射科医师66%~88%的工作量,提高12%~13%的诊断灵敏度;在常见肿瘤的鉴别诊断与分型预测方面,AI的准确度普遍高于80%。笔者概述了近年来在肿瘤精准分型方面影像AI的研究现状及其未来展望。

关键词： 绕射多次波衰减   人工智能   目标检测   字典特征学习  

摘要： 深水崎岖海底或含有复杂构造海域的地震资料存在严重的绕射多次波。传统的多次波衰减技术依赖于多次波模型与原始数据的相似度,当它们之间的差异较大时,则绕射多次波的衰减效果不佳。提出了利用人工智能深度学习中的目标检测网络检测绕射多次波区域;然后利用字典特征学习的方法,将多次波衰减问题转化为多次波字典特征学习与再重构问题,从而解决了绕射多次波模型与实际数据之间存在较大差异的问题。正演数据及实际数据应用表明,基于人工智能的残余绕射多次波衰减技术能够有效确定绕射多次波的位置并衰减残余绕射多次波,解决了绕射多次波预测不准、衰减效果不佳的问题。

关键词： 锅炉行业   数字化工厂   数字化管理   工业机器人   智能工厂   人工智能   生产组织模式   大数据  

摘要： 2024年10月30日,水冷壁数制·智联工厂在中国东方电气集团有限公司所属东方锅炉德阳制造基地正式投运,该项目由东方研究院总承包,是继联箱、蛇形管数字化工厂投产后又一行业标杆智能工厂,也是国内锅炉行业首个水冷壁数制·智联工厂。据了解,该工厂融合了工业互联网、工业机器人、机器视觉、大数据及人工智能等先进技术,创新生产组织模式,实现了全程数字化管理。试运行以来,设备数字化率达100%,人均产值提升5倍,为生产提速、高效交付提供了支撑。

关键词： 人工智能   产学合作   课程教学   优化路径  

摘要： 在人工智能背景下,本课题以计算机网络课程为例,基于产教融合的课程教学优化路径进行研究。聚焦产学研用结合的人才培养模式研究、人工智能与计算机网络课程结合的教学资源研究,将人工智能技术融入课程内容中,形成新形态课程体系及先进的教学模式。对人工智能驱动下的应用型人才实践与实际操作人才培养具有参考价值,实现教学方式的多样化和个性化,满足行业人才培养的要求。

关键词： 人工智能   循环经济   机器学习   回收再利用  

摘要： 在全球资源约束问题加剧,我国着力打造循环经济发展模式的背景下,基于循环经济发展的基本模式,探讨了人工智能应用于循环经济建设的主要技术手段,搭建了人工智能赋能循环经济建设的应用模式框架。同时,分析了现阶段人工智能赋能循环经济建设的主要挑战,并提出了发展建议,助力人工智能高效赋能循环经济建设。

关键词： 人工智能   创新创业   课程体系   专业特色  

摘要： 为探索适合自动化专业创新创业特色人才培养的创新模式,依托“人工智能”课程构建基于“融合模块”的课程体系。首先,明确专业需求,确立创新创业特色课程建设的目标定位;其次,确定培养思路,完善培养体系,制定培养内容与培养方案;最后,建设实践环节,利用校企合作增强专业特色人才实践能力的培养。

关键词： 电机装配精度   大数据分析   数据挖掘   机器学习   多变量回归分析  

摘要： 在电动汽车与工业自动化迅猛发展的时代背景下,提高电机装配精度对于制造业具有重要意义。本论文的研究目的是探索如何通过大数据分析的方法提高电机的装配精度。在分析了数据采集与分析能力,装配精度地提高趋势及技术应用成熟度等因素的基础上,研究利用数据挖掘与机器学习算法相结合的方法分析了海量的装配数据并设计了实验加以验证。研究表明:环境温湿度控制与高精度装配工具推广对于装配精度的提升具有显著作用。另外,利用多变量回归分析进一步证实上述因素对电机装配精度的影响。得出结论:优化装配环境,更新工具设备以及实行数据驱动决策等措施是提高电机装配精度行之有效的途径,并对今后的研究趋势提出了新思路。