关键词： 地质灾害   预测模型   动态评估   机器学习  

摘要： 降雨等地质灾害诱(触)发耦合因素是地质灾害发生的充分条件。利用2016—2022年武汉市地质灾害数据、降雨实况网格数据以及地质环境基础等资料,采用聚类分析、多元回归等方法,对武汉市地质灾害分布特点及其与强降雨的关系进行研究,并使用多源数据融合、机器学习等方法对地质灾害易发性进行动态评估。结果表明:武汉市约76.49%的地质灾害由降雨诱发,武汉地质灾害强降雨影响期为13d,在影响期内发生地质灾害的可能性高达87.69%。基于有效降雨量的武汉市地质灾害气象风险预测模型,通过引入最新的地质灾害发生情况、地质环境和雨量信息等数据,可实现地质灾害易发性分区的动态评估,24h平均准确率可达79.51%,在2022年地质灾害预测应用中识别率达90%,具有较好的地质灾害预测能力。

关键词： 人工智能   服装设计   服装生产  

摘要： 服装行业作为传统制造业的重要组成部分,通过不断融入科技与创新,呈现出多元化、个性化的发展趋势,但在发展过程中面临着消费者需求多样化、市场周期缩短及可持续发展压力等挑战,这些因素促使行业参与者不断寻求新的解决方案,以提高设计效率和生产灵活性。人工智能凭借在数据分析、自动化及个性化定制方面的优势,为服装设计与生产提供了新的可能,使企业能够准确地捕捉市场趋势和消费者偏好,实现高效的产品开发与生产管理。

关键词： 人工智能   新闻主持   融合  

摘要： 新闻主持人在传递信息、引导舆论方面发挥着关键作用。近年来,人工智能技术在新闻主持领域的应用日益广泛,从智能语音合成、虚拟主播到情感分析等方面,都展现出巨大的潜力。本文探讨了人工智能技术在新闻主持中的应用现状、挑战与发展方向。

关键词： 极限载荷   数字图像相关   激光焊接   机器学习   残余应力  

摘要： 加筋板的极限载荷是结构设计与校核中的一项重要指标,当前横向拉伸载荷作用下的研究还比较少见。为此,本文首先采用结合数字图像相关技术的拉伸试验及机器学习方法对激光焊接加筋板的极限载荷进行了系统研究,初步结果表明,机器学习方法虽然可高效预测与壳单元有限元模型吻合很好的结果,但预测结果较试验结果偏大。然后,为了探究其原因,通过考虑焊接变形、残余应力和材料性能弱化,结合试验结果并基于建立的极限载荷有限元精细分析模型,对激光焊接加筋板的失效机理进行了详细分析。研究结果表明,焊接变形和残余应力会弱化结构的承载性能,为了获得更加精确的预测结果,需在机器学习模型中考虑两者的影响。

关键词： 机器学习   径流预报   含沙量预报   黄河中游   清涧河流域  

摘要： 为分析黄河中游水沙特征及趋势,预报径流及泥沙的变化,本研究选取黄河中游清涧河流域为研究区域,选用梯度提升回归(GBR)、支持向量回归(SVR)、极端梯度提升(XGBoost)和随机森林回归(RFR)四种机器学习模型,对延川和子长水文站未来3小时的径流和泥沙进行预测。结果表明,根据流域产汇流规律对训练样本方案进行优化有助于提升预测能力。对于流量预报,XGBoost模型表现最好,子长和延川未来第1、2、3小时流量预报的平均NSE分别为0.76和0.90,MAE分别为1.53 m^(3)/s和2.64 m^(3)/s;对于含沙量预报,GBR模型表现最好,子长和延川未来第1、2、3小时含沙量预报的平均NSE分别为0.82和0.90,MAE分别为10.02 kg/m^(3)和6.83 kg/m^(3)。本研究结果可为基于机器学习算法的黄河流域中游水文泥沙预报提供参考。

关键词： 机器学习   眼位测定仪   视线跟踪   误差补偿   BP神经网络  

摘要： 眼球具有高速、高精度的运动能力,不同的眼球运动模式会导致视线轨迹和注视位置的变化,这会改变眼球相对于测量仪器的位置和角度,在面对迅速变化或遮挡等特殊情况时,传统方法缺乏对眼动规律的全面把握,无法准确测定角膜中心与瞳孔间的真实连接方向,这导致了补偿效果的准确性和稳定性受限。为此,提出基于机器学习的视线跟踪误差自动复合补偿方法。基于眼位测定仪结构,建立眼部视线的方向映射模块;基于眼动规律,测定角膜中心与瞳孔间真实连接方向,在3D空间体系内完成眼位测定仪视线中心跟踪定位。利用三维空间体系建立测量坐标,通过三维视线方向,计算眼位测定仪视线跟踪误差。将误差输入BP神经网络,在机器学习导向下根据各层感知器的反馈输出,建立激活函数计算输出层总误差,通过损失函数实现视觉跟踪误差自动复合补偿。经实验证明,所提方法能有效补偿不同视线移动条件和眨眼情况下的眼位测定仪产生的视线跟踪误差,具备一定的实用性。

关键词： 智能劳动   智能资本   人工智能   异化  

摘要： 在人工智能资本化的过程中,智能生产并非智能劳工直接生成数据的劳动智像化过程,而变成人工智能应用的自主生产过程。智能劳动在人脑中的经验成规逐渐与智能生产相分离,主观抽象成独立的人工智能研发。人工智能的源动力要素就是把原先智能劳工的有限劳动力支出转变为能够无限利用的算力,使得原先在创造中的算力变成智能社会劳动要素。智能生产的数据抽象在人工智能中变成一般智力,进而转变为智能资本操控力。智能劳动的原创模式再次对象化到智能生产中时,就生成了智能劳动生产创造的“自乘效应”。智能生产作为深度的智能劳动异化,致使智能劳工受到人工智能的监控和智能资本的压迫。

关键词： 电子电离质谱(EI-MS)   新精神活性物质   机器学习   分类预测模型  

摘要： 新精神活性物质的结构变化快速,给基于标准物质和质谱数据库筛选和鉴定这些新物质带来了挑战。本研究使用机器学习方法为未知新精神活性物质的结构鉴定提供新策略。基于871个质谱数据集构建了最近邻、支持向量机、随机森林和人工神经网络算法用于新精神活性物质的结构分类预测,采用5倍交叉验证的网格搜索对模型的超参数进行优化,使用混淆矩阵、准确度、精密度、召回率和f-分数评估4种分类预测模型的性能。结果表明,随机森林模型的预测能力最优,整体准确度可达89.27%,可以很好地对未知化合物结构类别进行预测,从而为未知化合物的结构鉴定提供依据。

关键词： 数字诗   青年诗人   数字化平台   《诗刊》   新媒体平台   互联网平台   人工智能   诗歌写作  

摘要： 如何面对全媒体时代所生产的海量诗歌?如何促进传统纸刊与新媒介的优势互补?如何面对人工智能对诗歌写作机制的挑战?这是当下诗歌在发展进程中不容回避的重要问题。近年来,《诗刊》致力于融媒体平台建设,注重在各种数字化平台发现优秀作品。我们在整合原有的“中国诗歌网精选”的基础上推出“数字诗界”栏目,旨在进一步推进媒体融合及创新发展,进一步从互联网平台尤其是备受大众欢迎的新媒体平台发现更多优秀的网络诗人、基层诗人、青年诗人以及无名诗人。

关键词： 算法   智能投顾   人工智能  

摘要： 因智能投顾成本较低且更为便携,传统金融机构纷纷开展智能投顾业务。发展前景广阔,结合实践经验探求如何应对智能投顾的法律风险具有重要意义。然而智能投顾的变革给传统的金融监管模式带来冲击,算法自身存在技术性风险,且算法“黑箱”的存在使得利益冲突更为隐蔽,难以明确责任承担主体。针对智能投顾在实践中存在的法律风险,应当贯彻公平、透明、适当的原则,通过采取沙盒监管模式,完善信息披露模式,明确责任承担机制。Due to the low cost and portability of intelligent investment consulting, traditional financial institutions have carried out intelligent investment consulting business. It has broad development prospects, and it is of great significance to explore how to deal with the legal risks of intelligent investment consultants in combination with practical experience. However, the change of intelligent investment advisory poses challenges to the traditional financial supervision mode. The algorithm itself has technical risks, and the existence of the algorithm “black box” makes the conflict of interest more hidden, and it is difficult to clarify the subject of responsibility. In view of the legal risks that exist in the practice of intelligent investment consultants, we should implement the principles of fairness, transparency, and appropriateness by adopting the sandbox supervision mode, improving the information disclosure mode and clarifying the responsibility mechanism.