关键词： 智能制造   数据驱动   制造业   AI   智慧能源   效率提升   经验驱动   范式迁移  

摘要： AI对工业的改造,将推动制造业从“经验驱动”向“数据驱动”的范式迁移。当AI大模型成为工厂的“数智大脑”,企业获得的不仅是单点效率提升,更是系统级的进化能力。

关键词： 人工智能   饥饿游戏搜索算法   PID控制器   参数优化  

摘要： 首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验.结果表明,THGS算法优化的PID控制器在调节时间和起调量方面均优于其他控制器,有效提升了控制系统的性能.

关键词： 消化内镜   人工智能   消化道疾病   诊断   数字化医疗  

摘要： 我国是消化道肿瘤高发国家,其中食管癌、胃癌及结肠癌居世界前列[1-2]。早期消化道肿瘤5年生存率高达90%以上[3],肿瘤的早期诊治对预后至关重要。随着消化道早癌早诊早治观念的不断深化,我国消化内镜诊疗数量已位居世界首位[4]。人工智能(artificial intelligence,AI)在医疗行业快速渗透融合,为消化道疾病早诊早治提供了技术保障,展现出巨大的发展前景[5]。AI作为人类智能的模拟技术,在图像识别、自然语言处理、机器学习等领域均取得了突破性进展。数字化医疗的普及为AI的发展提供了丰富的资源[6-7]。本文针对AI在消化道内镜筛查、质量管理、成本效益3个关键环节的现状与应用进展进行阐述。

关键词： 智慧养老   文化认同感   文化记忆   娱乐产品   非物质文化遗产   人工智能   产品数字化   数字化设计  

摘要： 随着我国人口老龄化的加剧,智慧养老成为社会关注的热点。智慧养老是指通过物联网、大数据和人工智能等现代信息技术手段,为老年人提供便捷、高效的养老服务。非物质文化遗产(以下简称“非遗”)作为民族文化的重要载体,承载着老年人熟悉的文化记忆与生活方式,与老年人的情感和价值观高度契合,这种文化认同感能够增强老年人的归属感与幸福感。因此,本研究拟在智慧养老背景下,将数字化设计融入非遗娱乐产品的设计中,以满足低龄老人的娱乐需求。

关键词： 人工智能   Atlas 200DK   卷积神经网络   图像上色   产教融合  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的发展,大学教学中相关课程和技术应用的比重不断上升,使学生对人工智能的实验需求爆发式增长。但是,目前的人工智能实验体系并不完善,实验形式主要以软件实现为主,缺乏基于硬件的平台和实验项目,与实际工程应用和行业需求脱节。结合CDIO(构思、设计、实现、运作)模式,针对实验中的深度学习网络推理速度缓慢、耗时过长等问题,提出了以华为昇腾Atlas 200DK硬件平台为基础,利用深度学习网络,完成黑白图像上色的硬件人工智能实验。通过该实验,学生可以学习人工智能的原理、神经网络的结构和推理过程,搭建软件开发环境和配置硬件系统,实现软硬件协同的神经网络的部署,完成功能和相关指标测试。该实验有助于学生立足于实际应用需求理解神经网络的运行机理,掌握其在实际硬件平台上的应用方法,从而全面提升软硬件的工程实践能力。

关键词： 塞罕坝林场   人工林   森林生物量   机器学习   多源数据  

摘要： 森林生物量是了解森林碳循环以及评估森林碳储量和健康状况的重要指标,准确估算塞罕坝林场主要优势树种人工林生物量对于评估区域森林碳循环及实现森林可持续发展具有重要指导意义。本研究以塞罕坝林场为研究区域,利用Sentinel-1雷达遥感数据、Sentinel-2光学遥感数据和DEM数据,分别提取雷达数据的雷达和纹理特征,光学数据的光谱、纹理、植被指数和缨帽变换特征,以及DEM数据的高程、坡度、坡向等地形特征,结合塞罕坝林场的森林二类调查数据,通过HPO-PCA-Blending集成估算模型实现塞罕坝林场主要优势树种人工林生物量的估算。结果表明:1)对Sentinel-1、Sentinel-2和DEM多源数据进行参数特征提取,得到234种参数特征;2)华北落叶松、白桦、樟子松、蒙古栎、云杉格网中心的森林生物量均近似正态分布规律;3)相比ANN、MLR、XGB、LSTM和KNN估算模型,HPO-PCA-Blending集成估算模型极大地提高了主要优势树种人工林生物量的估算精度,R^(2)均提高0.3以上。多源数据参数特征与HPO-PCA-Blending集成估算模型联合能够实现对塞罕坝林场人工林生物量的准确估算,可为塞罕坝林场乃至其他区域森林生物量的估算和森林资源的管理提供重要的方法和理论依据。

关键词： 小学科学   人工智能   教师数字素养  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正经历着前所未有的变革。小学科学教育作为培养学生科学素养和创新能力的关键学科,其教学质量与教师的数字素养密切相关。本文深入探讨人工智能视域下小学科学教师数字素养的现状,并分析当前面临的挑战,同时,针对挑战提出一系列有效的提升策略,旨在促进小学科学教育与信息技术的深度融合,提升教学质量与效率。

关键词： 人工智能   高职教学改革   机遇   挑战   实践  

摘要： 教育信息化背景下,高职教学引入人工智能技术,可以推动教学方式的创新,提升教学的互动性和趣味性,激发学生的学习兴趣。同时,人工智能技术能够辅助教师更加精准地把握学生的学习情况和需求,为学生提供个性化的学习支持,提高高职学生的学习成果。高职院校通过人工智能技术驱动教学改革,可以培养学生的创新思维和实践能力,提升学生的综合素质,为其未来的职业发展奠定坚实的基础。基于此,本文深入研究人工智能技术驱动下的高职教学改革,解析人工智能技术在高职教学改革中面临的机遇与挑战,并探讨行之有效的实践路径,旨在推动高职教育的现代化进程,为社会输送更多优秀的技术技能型人才。

关键词： 智能农机   人工智能   农业现代化  

摘要： 【目的】研究人工智能在智能农机上的应用,分析其在农业现代化和可持续发展中所起到的积极作用。【方法】通过对智能植保无人机、智能收割机器人和自动化灌溉系统等智能农机应用场景的详细研究,分析其技术特点、操作原理和在农业生产中的具体应用。采用案例研究的方法,全面解析了人工智能在智能农机领域的关键问题。【结果】研究发现,智能农机在提高农业生产效率、降低劳动成本、减少资源浪费和推动可持续农业发展等方面取得了显著成果。智能植保无人机通过实时监测和智能施药实现植保效果的提升,智能收割机器人通过高效的作业方式和精准的决策提高了作物收割效率,自动化灌溉系统通过智能化操作减少了水资源的浪费。【结论】人工智能在智能农机上的应用为农业带来了革命性的变革。通过提高农业生产效率、降低劳动成本和减少资源浪费,智能农机推动了农业现代化和可持续发展。

关键词： 新就业形态   人工智能   法律规制   劳动者   算法  

摘要： 数字化、网络化、智能化的发展催生了新就业形态,人工智能在新就业形态中广泛运用于智能调度、智能管理、智能语音交互、智能客服、智能物流和虚拟直播等领域。人工智能在为新就业形态赋能的同时,也引发了诸多法律挑战。人工智能对新就业形态劳动者的算法控制,对劳动者、消费者等隐私和个人信息权益及其他人格权和财产权的侵害,以及人工智能与新就业形态劳动者的竞争等难题亟需法律作出回应。基于此,在宏观层面,新就业形态中人工智能治理需遵循多项基本原则、平衡多方主体的利益、形成多元规范合力;在微观层面,结合立法论与解释论的工作,通过算法规制、人工智能侵权责任主体和归责原则的厘清、法律保障人工智能辅助作用的充分发挥等,相应的具体问题也能够迎刃而解。通过宏观与微观措施的合力,共同保障新就业形态劳动者的合法权益,促进新就业形态的产业发展。