关键词： 智能制造   液压缸   农业机械  

摘要： 为了提升液压缸在智能农业机械中的应用性能,研究了液压缸智能制造工艺、关键加工技术及质量控制方法。通过智能化CAD/CAM系统设计与优化,加工过程中实现了内孔圆度误差控制在0.005 mm以内、表面粗糙度Ra达到0.4μm,活塞杆表面硬度达HRC62以上,寿命延长2.5倍。同轴度检测精度达0.002 mm,密封性能在50 MPa高压下泄漏量小于0.01 mL/min。分析认为,智能化工艺与质量控制的协同应用显著提升了液压缸的精度、耐久性和密封性能,为农业机械复杂工况下的稳定运行提供了技术支撑,推动了智能农业装备的发展。

关键词： 人工智能   教育应用   应用指南  

摘要： 人工智能(AI)技术正在深刻地改变着教育领域,然而,AI在教育中的应用也面临着诸多挑战,如技术层面的问题、伦理道德问题以及数字鸿沟等。本文基于《北京市教育领域人工智能应用指南(2024年)》,深入解读AI在教育中的应用现状、面临的挑战以及应用指南的作用,并针对“教、学、育、研、管、评”六大核心场景,详细阐述了AI应用的目标、技术、问题和未来展望,为学校、教师、学生以及相关教育机构提供清晰的指导方向和应用路径。

关键词： 人工智能   颈椎病   机器学习   深度学习   卷积神经网络  

摘要： 颈椎病是一种常见的脊柱退行性疾病,严重影响患者的生活质量,并可能导致严重的并发症。准确诊断和早期干预对于改善患者预后至关重要。然而,传统的诊断方法在精确性和效率方面存在不足,主要依赖于医生的主观判断和经验,容易导致误诊或漏诊。人工智能(AI)技术近年来在医学诊断领域展现出巨大的潜力,特别是在医学影像分析和病变识别方面。AI技术通过深度学习算法,如卷积神经网络(CNN),能够自动分割和识别影像数据中的病变区域,大幅提高了诊断的准确性和效率。本文综述了AI在颈椎病诊断中的最新研究进展,探讨了其在提高诊断精度和个性化治疗方面的应用潜力,同时分析了当前存在的挑战和未来研究方向,以推动AI技术在颈椎病诊断中的进一步发展和临床应用。

关键词： 燃气热水锅炉   低碳燃烧器技术   节能减排   人工智能   技术发展趋势  

摘要： 随着全球能源需求与环保压力的双重驱动,燃气热水锅炉以其高效环保的特性越来越受到重视。其中,低碳燃烧器技术作为一种能有效降低耗能量并减少污染物排放的关键技术,其发展现状和未来趋势备受关注。本文详细介绍了燃气热水锅炉低碳燃烧器技术的发展状况,并对其未来趋势进行展望。研究表明,现阶段低碳燃烧器技术在结构设计和控制策略上已取得了一些重要进展。然而,由于一些挑战如火焰不稳定和燃烧效率不高等,仍需进行更多的研究和优化。未来燃气热水锅炉低碳燃烧器技术的发展方向已经趋向于数字化、智能化和模块化等,尤其是人工智能在燃烧器控制策略的制定上将会有更大的空间。本研究对进一步理解低碳燃烧器技术和促进其应用具有重要意义。

关键词： 人工智能   出版产业   实践路径  

摘要： 在数字化、信息化的时代背景下,出版产业正经历着前所未有的变革。传统出版模式面临着诸多挑战,如市场需求的多样化、读者阅读习惯的改变、新兴技术的冲击等。而人工智能技术的飞速发展,为传统出版流程、内容创作与编辑、营销与服务等多个环节带来了新的发展机遇。对此,通过阐述人工智能技术的发展和出版产业的现状,进而研究探索其在内容创作与编辑中的自动化写作、智能编辑功能,出版流程与管理中的智能审稿、智能排版系统,以及营销与服务中的个性化推荐、数据分析等多元化应用路径,以期为出版产业的智能化转型提供有益的参考和指导。

关键词： 物理学   计算机科学   人工智能  

摘要： 从字面意义上看,人工智能和物理学是两个完全不同的学科。实际上,人工智能的另外一个名称是“机器智能”,其中的“机器”是指电子计算机。1946年,电子计算机成功脱胎于能够表达逻辑代数的电路系统(物理学),具有了媲美甚至超越人类计算和记忆(存储)的能力,逐渐发展出一个新的学科——计算机科学。本文从计算机科学的视角,通过概述计算机诞生以来近80年的发展历程,来解读2024年诺贝尔物理学奖颁给人工智能学者的原因。

关键词： 油气管道   漏磁检测   缺陷深度量化   机器学习  

摘要： 为提升管道漏磁检测管道缺陷深度的量化精度,对长输管道外腐蚀状态进行准确把控,搭建管道漏磁信号采集实验平台,开展管道漏磁内检测牵拉实验,提取120组管道内外部缺陷的三轴漏磁信号。建立基于AOA-XGBOOST的管道漏磁检测缺陷深度预测模型,使用BPNN、SVR、XGBOOST模型作为对照组进行验证计算。研究结果表明:AOA-XGBOOST模型对漏磁内检测信号量化精度具有更好的准确性和优越性,可解决漏磁内检测信号的管道缺陷深度量化难题,有效提升管体状态检测精度。研究结果可为管道漏磁检测信号的智能分析提供技术参考。

关键词： 煤矿   综采设备   故障预测   健康管理   大数据   机器学习  

摘要： 煤矿综采设备作为煤矿生产的关键设备,其稳定运行对于整个煤矿生产和经济效益至关重要。但由于复杂的工作环境和高强度的工作条件,综采设备容易发生故障,给生产带来严重影响。因此开展煤矿综采设备故障预测与健康管理技术研究具有重要意义。本文从设备故障机理分析、大数据健康状态监测、机器学习故障预测算法和全生命周期健康管理四个方面深入探讨了相关关键技术。通过对设备故障机理的深入分析,建立基于大数据的设备健康状态感知和监测技术,开发基于机器学习的故障预测算法模型,最终实现设备全生命周期的智能健康管理。这些研究成果为提高煤矿综采设备的可靠性和安全性提供了有效技术支撑。

关键词： 人类学习   机器学习   语言   生成式人工智能   人机共学  

摘要： 语言提供了超越对话的审视机器学习与人类学习的更高维度,是生成式人工智能时代从机器学习走向人机共学的桥梁。基于已有文献,本研究从语言视域比较人类学习和机器学习的同一性与差异性,以把握二者的本质。本研究认为,人类学习与其镜像机器学习之同一性表现为二者均是对我与世界的解码与编码,是我与我、我与他者的交互,是创建知识链接与脑的重塑,是多模态转换的输入与输出。人机学习的差异性在于人类“为己之学”对机器“为人之学”的超越、人类“大写之学”对机器“小写之学”的超越、人类“具身学习”对机器“离身学习”的超越、人类“德性学习”对机器“无德学习”的超越。鉴于此,本研究提出建构应然样态的人机学习未来:从语言生活中人机共存到人机共学、从我与他者的人机对话到人机共智、从人类文明的语言规约到人机共善。本研究可为人类学习与机器学习提供语言视域下的新理解与新阐释,对推动机器与人类的共同发展与进化、构建和谐的人机关系具有启示意义。

关键词： 人工智能   产教融合   人才培养模式   高职模式  

摘要： 人工智能驱动产教融合人才培养模式变革具有“技术赋能→认知重构→知识生态重塑”“虚实交融→场景重构→学习范式转变”“智能协同→边界模糊→生态共生”三条逻辑链,这三条逻辑链揭示了人工智能驱动产教融合变革的内在机理。在实践上,有搭建智能化产教对接桥梁、打造复合型课程新体系、推广智能化混合式教学新模式、建立多元化智能评价新体系、构建产教融合新生态、打造产教融合新范式等路径。