关键词： 开放获取   科学数据   知识共享   人工智能   开放数据   临界点   大数据   云计算  

摘要： 随着高质量发展的不断深入,数据赋能的重要性日益凸显。数据作为一种新型生产要素,对新质生产力的发展起着关键的作用。开放获取、开放数据和开放科学在21世纪初刚刚兴起的时候,还只是一个口号和一种愿望,如今开放获取已经达到50%的临界点a,按一般网络发展规律,过了临界点以后增速将加快;开放数据近年来迅速发展。在云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的推进下,人们已充分地认识到,发挥数据要素赋能效应将为经济增长和社会发展带来新的活力和动力;开放科学曙光初现,有一些图书馆已经或正在筹备与学术社区合作,开展知识传播与出版工作,开放获取、开放数据和开放科学的共同点是开放,而数据,尤其是科学数据的开放是实现开放科学目标之基本。

关键词： 人工智能   新型工业化   作用机制  

摘要： 人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心领域和重要推动力量,给工业发展带来巨大形态变化和范式转换,深刻改变着工业生产函数,对我国工业化发展显现出强大的赋能效应。当前,我国人工智能产业规模快速增长,人工智能与工业化深度融合,通过提升工业生产效率、产品提质增效、提升产业协作能力以及推动产业形态升级,为我国推进新型工业化注入新的动能。但是,人工智能在工业领域的推广和应用仍面临核心技术研发、工业场景落地、工业数据挖掘以及人才培育等方面的现实挑战,需要从技术突破、场景开发、数据价值化以及人才驱动等方面探索人工智能赋能新型工业化的实现路径,更好地发挥人工智能对我国新型工业化的赋能效应。

关键词： 就业趋势   大学生就业创业   国际劳工组织   科技进步   人工智能   全球经济一体化   就业结构   技能要求  

摘要： 在全球经济一体化与科技进步下,就业市场正经历着巨大变化。自动化、数字化和人工智能等技术的革新不断重塑着工作的本质,也推动了就业结构的调整。大学生既要面临既有的就业竞争压力,也需要适应新兴的工作模式和技能要求。由国际劳工组织所著的《世界就业和社会展望(2022年趋势)》是一部关注全球就业趋势和社会变化的重要文献。

关键词： 人工智能   嘧啶   噁三唑稠环   含氟唑类化合物   爆轰性能   定位校正指数   电拓扑态指数   神经网络法  

摘要： 为研究嘧啶类含能化合物的爆轰性能与其分子结构的构效关系,根据嘧啶类含能化合物分子中原子相互连接的空间特性,提出了一种新的分子结构指数——定位校正指数B;此外还计算了19个含能化合物分子的电拓扑态指数,并优化筛选出其中的E 13作为分子结构描述符,将E 13与定位校正指数B结合,与嘧啶类含能化合物的爆轰性能进行回归分析;将B和E 13这两种结构指数作为BP神经网络的输入变量,神经网络结构采用2-3-1的结构方式,构建了预测嘧啶类含能化合物爆轰性能好的神经网络法模型。结果表明,每个模型的总相关系数均超过0.99,达优级相关,计算得到的氧平衡、爆热、爆速和爆压的预测值与文献值的平均相对误差分别为1.59%、1.05%、0.37%和1.28%;如将指数扩展到与噁三唑稠环类含能材料分子、含氟唑类含能化合物分子的爆轰性能等进行分析预测,同样能得到令人满意的结果。说明嘧啶类含能材料分子的爆轰性能与定位校正指数、电拓扑态指数有良好的非线性关系。

关键词： 广东开放大学   学术委员会委员   工学硕士学位   人工智能   计算机软件与理论   广东理工   计算机科学与技术学科   研究生学历  

摘要： 汪卫星(1974-),男,安徽望江人,广东开放大学(广东理工职业学院)教授。2003年6月毕业于重庆大学计算机软件与理论专业,获研究生学历及工学硕士学位。现为广东开放大学(广东理工职业学院)人工智能学院教授、计算机科学与技术学科带头人、学校学术委员会委员。

关键词： 深度学习   人工智能   创新实验室   自然语言处理   大学附属中学   机器学习   创客   调试程序  

摘要： 浙江大学附属中学:人工智能创新实验室2017年12月,浙江大学附属中学建成了人工智能创新实验室。学生们可以在实验室里学习人工智能的基本原理和应用场景,可以编写代码、调试程序,让机器人执行各种任务。浙江大学、中国火箭教育事业部、中国北斗科普基地等专业机构和学校联合开设了“人工智能基础”“来和pepper机器人打声招呼吧”“智能无人机”“北斗创客”“玩转AI智能小车”等近二十门课程,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。学生们在课程中不仅学习理论知识,还积极参与各种实践活动。

关键词： 大学生创新能力   预测模型   随机森林   机器学习  

摘要： 为了构建基于机器学习算法的大学生创新能力预测模型,实现对创新能力的评价和预测,通过收集大学生在课程学习、学科竞赛、论文发表和实践创新等多方面的数据,结合随机森林算法进行集成学习,综合考虑多维度数据并提取关键特征,形成了创新能力分类评价和预测模型。经过训练,该模型展现出良好的预测性能,实验结果表明其具有较高的准确性和稳定性。不仅为大学生创新能力的评价和预测提供了新的思路和方法,还有助于推动创新能力培养工作的深入发展,为高校教育创新提供有力支持。

关键词： 招标采购   业务监管   人工智能  

摘要： 本课题基于招标采购过程,分析了业务活动中的监管要点,利用人工智能和大数据等技术研究了智能监管平台的整体架构、应用架构和安全设计方案等内容,并对专家抽取异常、资格审查人数不足两个典型业务场景进行了分析,提出了招标监管平台的整体建设方案。该方案具有较好的经济和管理效益。

关键词： 人工智能   软件工程   人才培养  

摘要： 随着人工智能时代的到来,软件工程行业正面临着前所未有的机遇和挑战。为了适应这一变革,软件工程人才的培养变得尤为重要。本文旨在探讨在人工智能背景下,如何有效地培养软件工程人才。首先,分析了人工智能时代对软件工程人才的需求和挑战。其次,探讨了软件工程教育的现状和存在的问题。然后,提出了一些针对性的解决方案,包括课程体系的改革,实践教学与创新环境的营造,师资队伍的建设,以及创新能力和团队协作能力的培养。最后,结合实际情况,提出了一些具体的实施策略。本文的研究结果对于软件工程教育的发展具有一定的参考价值,也为相关政策的制定提供了理论支持。

关键词： 近红外光谱   模型迁移   机器学习   人工智能  

摘要： 近红外光谱技术因其高效、非破坏性的特性广泛应用于分析科学。然而,模型在不同仪器和样品类型间的迁移仍面临诸多挑战,特别是硬件差异、样品类型变化和环境条件对模型精度和稳定性的影响。为应对这些问题,本文提出了多种策略,包括光谱数据预处理、校准转移、多变量校正方法以及机器学习算法的应用,通过对案例的分析,研究揭示了各方法在实际应用中的实际情况。随着人工智能技术的发展,未来模型迁移的鲁棒性和适应性将显著提升,进一步推动光谱技术在更多领域中的广泛应用。