关键词： 全球博物馆馆长论坛   人工智能   博物馆   国际会议  

摘要： 全球博物馆馆长论坛是由中国国家博物馆发起的品牌项目之一,致力于从决策者层面为博物馆管理者提供交流平台,引领博物馆发展向更高层次迈进。2024年6月19日至20日,中国国家博物馆以“人工智能时代与博物馆的文化使命”为主题在京举办第三届全球博物馆馆长论坛,参会代表围绕“人工智能在博物馆的应用”“博物馆文化功能的演变”“观众与博物馆”三个分议题,共同探讨在人工智能时代中,博物馆如何抓住机遇、拥抱挑战、善加利用,发挥自身功能服务好观众,更好地践行博物馆的文化使命。

关键词： 浮游生物   机器学习   声学观测   光谱观测   图像识别  

摘要： 【背景】海洋生物多样性观测是海洋生态系统结构和功能研究的基础,但是传统的观测方法效率低、成本高,难以实现连续观测。【目的】推动新技术的应用,提升海洋生物观测能力。【进展】本文介绍了基于声学和光学原理研发的海洋生物观测新技术,包括被动声学观测、基于光谱吸收的光学浮游植物探测器和基于光学成像的浮游生物分析仪。根据成像原理不同,基于光学成像的观测可分为流式成像、剪影成像、暗场成像和全息成像等。被动声学观测传感器能够揭示重要的鱼类栖息地,具有非侵扰性、高时空分辨率、性价比高、运行成本低等优势。光学浮游植物探测器不仅能有效识别水体中的赤潮生物,也能观测浮游植物群落结构。流式成像仪采集散射和叶绿素等荧光信号,可观测微微型和微型浮游生物;剪影成像利用逆光原理形成高反差影像,其分辨率低,观测通量大,通常被用于研究浮游动物;暗场成像通过目标的散射、反射和折射进行成像,可观测小型浮游生物;全息成像利用相干光照明,采集目标的干涉图像,再进行图像重建,具有高分辨率和大景深的优势,可被用于观测微型浮游生物。基于多种观测技术获取的图像数据,利用卷积神经网络进行分类,准确率已达到90%以上。【展望】随着人工智能技术的迅速发展,这些海洋生物观测新技术有望得到更多更广泛的应用,将极大地提高海洋生物观测效率。

关键词： 齿轮传动装置   声音信号   故障诊断   机器学习  

摘要： 齿轮传动装置是很多机械装备的关键核心部件,其健康状态事关工业生产的各个方面。因此,齿轮传动装置的健康状态监测与故障诊断有着十分重要的意义。对基于声音信号故障诊断的技术优势和可行性进行深入分析,总结了基于声音信号故障诊断的流程和方法;归纳了声音信号降噪、特征提取以及机器学习应用方法的原理、优缺点和应用效果;最后,指出基于声音信号的故障诊断在旋转机械领域的研究焦点和难点,并对未来的研究方向做出展望。

关键词： 产量分离   时间序列   机器学习   旱地   春小麦   产量预测  

摘要： 为探究机器学习算法与时间序列结合预测春小麦产量的可行性,使用HP滤波算法,将1971-2021年甘肃省定西市安定区和2014-2021年定西市渭源县的产量数据分离为气象产量和趋势产量,利用研究区的气象数据,分别基于随机森林(random forest,RF)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)5种机器学习算法实现春小麦气象产量的预测对比;构建了ARIMA时间序列模型,探究旱地春小麦趋势产量的最佳预测模型。结果表明,旱地春小麦产量中气象产量占比大,趋势产量占比小,且气象产量的变化趋势基本与总产量一致。LSTM模型对研究区内气象产量的模拟效果最佳。通过参数率定,获得最优的趋势产量预测模型为ARIMA(4,1,2)模型,其残差基本为白噪声,符合正态分布。利用LSTM和ARIMA(4,1,2)模型组合,对2014-2021年渭源县的春小麦产量进行预测,并与研究区的实际产量数据比较,预测结果与实际值接近,模型精度较高,其R^(2)为0.96,MAPE为1.22%,MAE为32.12 kg·hm^(-2),RMSE为35.32 kg·hm^(-2)。在本研究条件下,LSTM和ARIMA(4,1,2)组合模型具有良好的预测精度,可实现旱地春小麦产量的预测。

关键词： 人工智能   电子技术   创新路径   发展策略  

摘要： 随着人工智能技术的不断突破,电子技术作为其重要支撑,也迎来前所未有的创新机遇。文章围绕人工智能时代下电子技术的创新路径与发展策略进行深入探讨,分析了当前电子技术创新的必要性及其面临的挑战,并提出了针对性的发展策略。通过理论分析和策略构建,旨在为相关领域的研究与实践提供有益参考,推动电子技术与人工智能的深度融合与共进发展。

关键词： 人工智能   工业机器人   专业群   实践教学   智能制造   数字孪生元宇宙   实训管理云平台  

摘要： 针对工业机器人专业群实践教学存在的问题,探索运用“元宇宙+”实践创新平台、“云平台+”实训管理系统、“AIGC+”教学辅助三种数字化技术,构建工业机器人专业群实践教学生态,以提升工业机器人专业群的人才培养质量,促进人才培养适应产业发展需求。

关键词： 人工智能   民事主体   侵权责任  

摘要： 生成式人工智能是基于模型、算法等技术自主生成文本、图片、视频等的软件系统,其拥有海量数据收集能力、多模态融合能力、深度学习-反馈能力、“类人化”表达能力。但生成式人工智能在训练和使用的过程中会带来对个人信息、知识产权、人格权等权利的侵权行为。对于生成式人工智能侵权责任的理解具有不同的维度。侵权的主体具有复杂性,主要指生成式人工智能服务的提供者、使用者和其他主体。面对侵权,应当采取规范引导、用户划分、训练优化、适用过错原则进行侵权责任认定等措施,当服务提供者和使用者履行相关法律规定的义务后,应认定其无过错。

关键词： ChatGPT   思想政治教育   人工智能   数字化   应对策略  

摘要： “生成式预训练转换器”ChatGPT拥有高效的内容整合和互动问答能力,可在文本生成和聊天对话两个功能层面上赋能高校思想政治教育,促使这一领域步入“人机协同、要素联动、高效反馈”的崭新阶段。然而,作为还处于发展初期的事物,ChatGPT易引发主流意识形态偏差、主体性缺失、隐私泄露、学术伦理和人际淡化等风险。为有效规避风险,需要从教师、学生、高校和社会四方面着手,推动高校思想政治教育高质量发展。

关键词： 人工智能   机械设计制造   自动化   知识图谱   专家系统  

摘要： 人工智能科技的快速进步,赋予其在机械设计制造以及自动化工艺中无穷无尽的应用可能。通过整合各种人工智能技术,比如神经网络、机器学习、知识图谱以及专家系统,我们能够极大地优化和提升机械设计的效应和品质,同时也成为了妥善应对制造过程中的困难问题和自动化控制问题的有力工具。文章阐述人工智能在各个领域的详细应用,并且通过案例分析验证了其成效。人工智能的崛起赋能了机械设备的智能化设计和制作,进一步提升生产过程中的自动化和智能程度,生产效益和产品品质就会因此而得到提升,生产成本也将得以降低,进而推动企业走往可持续发展的道路。此外,人工智能也能够在机械设计制造自动化中发挥重要的决策支持作用,帮助企业及时应对市场变化,提高竞争优势。人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用已经取得了显著的成果,未来有望在该领域发挥更大的作用。

关键词： 人工智能   法律普及   技术赋权   司法平等  

摘要： 人工智能已经成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,在未来有着更为广阔的应用前景。在数字时代,人工智能应用正逐渐成为推动法律工作现代化的关键力量,也成为推动法律普及和实现司法平等的重要力量。人工智能技术不仅局限于信息检索与文档处理,更是逐步渗透到法律咨询、案件管理、智能合约等方面。但自然语言处理(NLP)技术的不成熟、数据安全与隐私保护问题凸显、法律法规与政策监管有待完善、用户接受度不高等问题,明显制约着人工智能驱动的法律普及。文章结合具体案例,以促进技术赋权和司法平等为目的,就人工智能如何推动法律工作现代化,如何提高法律服务的可及性和易得性等提出了具体改进建议。