关键词： 人工智能   初中信息技术   教学策略  

摘要： 随着新课改的不断推进,初中教育也进入了改革的关键期,因此,教师不仅要创新教学模式,还要注重丰富课堂教学内涵。近年来,人工智能的快速发展为初中教育改革提供了较多的便利,将人工智能应用到初中信息技术教学中,既能有效增加课堂容量,延伸和拓展课堂教学内容,又能帮助学生更好地理解教材中的重难点知识,培养学生的创新意识,提升学生的信息素养。

关键词： 深度学习   油气开发   试井解释   产量预测   人工智能  

摘要： 以深度学习为代表的人工智能已被公认为是石油勘探开发技术转型升级的关键核心技术。借助深度学习强大的学习能力,试井解释正在向模型自动识别及试井自动解释方向快速演化;早期的产量预测多基于已知的特征,从实测数据中自动提取特征的研究引发关注,仅基于井口压力的产量预测已取得积极进展;以多点地质统计为基础的数字岩心重建方法正被生成对抗网络所取代,但如何满足裂缝、孔隙度及渗透率等约束仍是难题;偏微分方程求解正经历着颠覆性变化,基于非线性方程的传统求解方法正迎来智能求解时代。基于物理本质,单一的神经网络结构正在向复杂网络结构演化。随着人工智能技术的不断发展,大型模型将成未来趋势。因此,相关研究多头并进,加强数据收集,构建大型模型,是我国未来智慧油气开发的核心任务。

关键词： 大数据分析   机器学习   人工智能   物联网   调度机制   智能化技术   智能协作   3D可视化  

摘要： 新质生产力对港口企业成本管理产生的积极影响提高生产效率降低运营成本在市场经济飞速发展的今天,港口企业通过应用智能化技术显著提高了生产效率,同时有效降低了运营成本。首先,随着物联网、大数据分析和人工智能等智能化技术的引入,港口企业的设备调度机制可以基于实时数据进行优化,从而实现各设备间的智能协作。其次,部分港口企业所采用的智能堆场规划技术,结合3D可视化、机器学习和优化算法,致使其能够实现堆场空间的最优配置。例如,数字化系统能够自动分析货物的进出频率、存储需求和堆场的物理布局,并根据实际情况生成最优化的堆场布局方案。

关键词： 梅雨期   长江沿线   人工智能   强降水   降水量   荆楚大地   天气预报员  

摘要： 今年6月21日8时至22日9时,荆楚大地被梅雨期首轮强降水自西向东横扫,全省53个县(市、区)降水量超过100毫米。不只是湖北,6月17日6时至27日6时,长江沿线多地累计降水量达100毫米至250毫米,其中,局部地区累计降水量达400毫米至600毫米。

关键词： 人工智能   机器学习   列车控制   交通管理  

摘要： 人工智能在铁路中最常见的用途分为机器学习和优化两大类。文章介绍了人工智能在列车控制与交通管理方面的应用。

关键词： 会计舞弊   随机森林   舞弊审计   机器学习  

摘要： 针对上市公司会计舞弊行为降低会计信息质量、增加审计风险的问题,选取近年来受到证监会处罚的存在会计舞弊行为的医药制造业上市公司相关数据,结合医药行业特性选取26个财务和非财务指标,运用二分类方法,构建随机森林的会计舞弊识别模型,对医药制造业上市公司的会计舞弊行为进行预测,同时就重要性特征进行深入研究。实验结果表明,随机森林的二分类方法对上市公司舞弊行为的预测准确率、精确率和召回率均高达近80%,预测效果良好,应用于识别上市公司舞弊行为的可行性高;研究还发现,总资产周转率、基本每股收益、所得税/利润总额、流通股/总股本的重要性特征排名前四,在预测过程中起到重要作用。

关键词： 大语言模型   知识图谱   人工智能   自然语言处理   知识表示  

摘要： [目的/意义]旨在探索大语言模型和知识图谱两种重要的知识表示技术在发展中的互补性,以便为其融合应用提供指导。[方法/过程]通过文献资料调研,对大语言模型和知识图谱的构建方式、知识表示和应用场景进行深入研究。采用比较分析方法,揭示它们在技术特征、知识表示、应用领域的异同点。最后,对两者的互补性以及融合应用的可能性进行总结和归纳。[结果/结论]通过知识图谱增强大语言模型,有助于提升其预训练效果和推理能力;通过大语言模型增强知识图谱的构建、补全和问答能力,可以实现更全面、准确和智能的知识服务。

关键词： 人工智能   语言数字化   语言战略   语言服务  

摘要： 韩国政府发布的国家数字战略显示,韩国计划于2027年成为全球三大人工智能强国之一,紧随美国和中国之后。为了在人工智能竞赛中占据一席之地,应对韩国经济、社会等日常整体数字化深化时代,韩国在人工智能语言数字化方面做了一系列探索。通过探究韩国人工智能语言数字化发展状况,不仅可以深入了解其整体现状、发展特征,以及具体影响,还可以进一步探索其未来趋势并发现尚存问题,同时,也能够为我国持续扎实推进语言文字工作数字化智能化赋能,为建设中国特色社会主义语言数字化新发展提供启示意义和借鉴价值。

关键词： 人工智能   核电消防系统   维修管理   故障诊断   安全运行  

摘要： 随着科技的迅猛进步,人工智能技术正逐步融入各行各业。在核电消防系统这一高风险、高标准的领域中,维修管理显得尤为重要。本研究聚焦于人工智能技术在核电消防系统维修管理中的应用,通过智能化手段实现设备故障诊断、维护及管控。具体案例表明,人工智能技术能显著提升核电消防系统的维修效率,并有效降低安全风险。研究结果显示,该技术不仅能提高维修管理效率,还能通过故障预测和辅助决策,大幅减少安全事故,确保核电站的安全运行。本研究对于推动人工智能在核电设备维修领域的应用具有深远意义。

关键词： 土壤重金属   预测模型   机器学习   深度学习   缺值补全  

摘要： 针对土壤重金属污染问题,以往的区域土壤重金属污染评价措施局限性日益凸显,其效率低下且泛化能力不足,加之人力物力等资源受限,全面获取各区域重金属的检测结果面临阻碍。由于人工智能技术的蓬勃发展,深度学习模型在土壤重金属含量预测方面展现出很大潜力,有效弥补了传统措施的短板。对此,文章聚焦于土壤重金属As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb、Zn的浓度分析,根据整合土壤重金属浓度数据与环境协变量数据,构建了深度学习框架下的土壤重金属浓度预测模型及数据缺值补全策略。旨在提供更为精准、高效的土壤重金属污染评估手段。