关键词： 人工智能   传统文化   数字化保护   文化传承  

摘要： 以人工智能为代表的新技术主导着传统文化资源的再生产、分发和传播,创设了万物为媒的服务情境,为传统文化保护与传承创新提供了新的视角。文章分析了当前传统文化保护与传承存在的主要问题,人工智能给传统文化保护与传承带来的机遇和挑战,从资源融合、技术融合、媒介融合、跨界融合、制度融合等5个方面提出了新的保护与传承路径。

关键词： 人工智能   伦理学   审计学  

摘要： 人工智能是一种旨在模仿人类认知技能和判断能力的新兴技术,它为采用者带来竞争优势。因此,四大审计公司都报告了它的用途,以及他们计划在审计计划风险评估、交易测试、分析和准备审计工作文件等领域继续进行这一创新。随着人工智能的使用,人们逐渐意识到也可能会出现意想不到的后果。因此,不仅要探索人工智能的好处,还要调查使用这种新兴技术在审计领域中的伦理影响,从而使其更好地为审计行业服务。

关键词： 人工智能   AI   故事   有趣  

摘要： AI就是人工智能,它很厉害,能帮我们做很多事情,比如画画、写故事。这次我们试着输入“聪明的跑鞋”,请AI创作了一个有趣的故事。一起来看看吧。

关键词： 机器学习   MLP模型   NEE   长江三角洲地区   水稻种植区  

摘要： 中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强,其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时,NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析,本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron,MLP)NEE模拟模型,评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE,训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88,均方根误差为5.34μmol·m^(-2)·s^(-1);MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好,在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78,模型具有较好的时空稳定性;MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子,为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑,对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。

关键词： 拖拉机   发动机故障诊断   数据挖掘技术   机器学习   特征选择  

摘要： 拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

关键词： 人工智能   学校体育   体育教学   体育教师  

摘要： 采用文献资料法和逻辑分析法,对人工智能赋能学校体育的相关研究进行了系统梳理。结果显示,当前研究主要集中在人工智能在学校体育中的应用类型及其价值、必要性与可行性、领域及实施要点以及应用过程中面临的挑战与应对策略上。然而,现有研究仍存在诸多不足,主要表现为对伦理风险的重视不够、忽视体育的学科特质与本质属性、缺乏与相关联者的深度协作探讨以及对体育教师专业身份危机的关注不足。未来研究应加强对人工智能与学校体育融合的政策和法律框架的探讨,深化理论与实践层面的研究,推动多主体协作互动,探索在人工智能背景下提升学生体育与健康素养的有效路径与策略。

关键词： 信息科技   人工智能   课堂教学  

摘要： 随着科学技术的不断发展,人工智能被逐渐应用到多个领域,并体现出较高的应用价值。在教育领域,人工智能也有较大的应用空间,能够为教师教学提供帮助。为了培养学生的核心素养,教师在人工智能背景下,要优化创新信息科技教学,探究人工智能教育在信息科技课堂教学中的实施,以推动小学信息科技教学在新的时代背景下取得实效。本文主要分析在小学信息科技教学中开展人工智能教育的意义,探讨优化小学信息科技教学的有效策略,以期为相关人员提供借鉴。

关键词： 人工智能   移民管理   翻译   SMT翻译解码器   NMT翻译解码器   场景应用  

摘要： 人工智能技术为翻译带来了革命性变革,移民管理领域翻译涉及大量的文件和沟通工作,移民管理翻译与人工智能技术结合有巨大潜力和应用前景,有助于提高移民管理水平,促进国际交流与合作。AI技术与移民管理领域翻译的融合路径:收集移民管理翻译语料,建立语料库数据集;分解SMT (Statistics Machine Translation)基于统计的翻译解码器和NMT(Neural Machine Translation)神经机器翻译解码器的技术原理;结合优势,创造适用于移民管理翻译的人工智能翻译模型;将模型试用于实际的移民管理翻译场景中,总结问题探索进路。

关键词： 新质生产力   应用型人才培养   教育强国   人工智能   科技创新  

摘要： 发展新质生产力为应用型人才培养带来新机遇并提出新要求。通过厘清新质生产力蕴含的教育价值内涵,强调人才是新质生产力发展的核心要素,分析新质生产力背景下应用型人才培养的现状与问题,从革新高校人才培养理念、优化学科专业布局、重塑应用型人才培养目标、更新教学内容与方法、助力学习方式蝶变、创新评价理念与方法等方面,提出适应新质生产力发展的新时代应用型人才培养路径,从而为新质生产力的快速发展提供新型劳动者要素支撑。

关键词： 红巨星支   机器学习   恒星参数   星震学   红团簇星  

摘要： 为了获取更纯净的红巨星样本,采用基于深度学习的方法对来自APOGEE-2的2万多颗星的演化类型进行了分类;使用APOKASC-2中的4216颗星为训练集,将神经网络训练出的模型应用到红巨星分支恒星和红团簇星的分类中;以APOKASC-2中的1807颗星为测试集,模型应用到测试集的结果显示,该方法的均方误差、均方根误差、平均绝对误差分别是4%、20%、9%。接着将模型应用到来自APOGEE-2的2万多颗星,得到结果的均方误差、均方根误差、平均绝对误差分别是5%、24%、8%。此外,分析使用了LAMOST DR7的数据进行测试,结果显示此方法的准确率目前能达到98%。通过对比,我们的方法与部分其他分类方法的准确率基本一致。未来可以将此方法应用于更大样本的红巨星分支恒星和红团簇星的分类工作。