关键词： 人工智能   绿色经济   高质量发展  

摘要： 随着新一轮信息科技革命的开展,以人工智能为代表的先进科技正在社会各领域得到普遍应用,在提高生产效率、推进科技创新、促进产业转型升级各方面发挥积极作用,同时也为绿色经济高质量发展提供了有力支持。面对当前人工智能与经济发展联系更加紧密的时代背景,应当格外关注人工智能的优化布局,从促进人工智能与实体经济深度结合的视角出发,在科技创新与产业发展中起到积极作用,确保人工智能时代背景下绿色经济高质量发展的需求得到满足,在坚定绿水青山就是金山银山发展理念的基础上,实现经济总量和质量的稳步提升。目前人工智能赋能绿色经济高质量发展仍然面临着一些问题,主要表现在政策支持力度不足、基础设施配置不足、技术人才储备不足、技术研发创新不足、数据安全防护不足、国际交流合作不足等具体方面。全面落实人工智能赋能绿色经济高质量发展应当与时俱进,根据目前人工智能技术发展情况以及绿色经济发展的相关需求,做到:加大政策支持力度,强化基础设施建设,完善人才培养体系,加大技术研发投入,注重数据安全防护,加强国际合作交流。

关键词： 气候模式   人工智能   气候变化  

摘要： 人类活动引起的气候变化是自然生态和人类社会面临的严峻挑战。作为应对气候变化的重要工具,气候模式为理解过去气候系统演变机理、气候服务及预估未来全球变化情景提供重要支撑。然而,气候模式在过程表达、次网格参数化及空间分辨率等方面的问题严重制约了气候模式的模拟与预测能力。随着经济社会的发展,人工智能技术得以广泛应用,其具有的整合多源数据、识别潜在信息、学习已有“经验”等优势,有望为气候研究和应用提供新的助力。在此背景下,文中首先对气候模式的发展进行简要回顾,接着在此基础上结合人工智能技术特征,阐述人工智能在气候研究和服务中的应用并分析现阶段面临的挑战。结果表明,已有观测数据与模式输出结果能够为人工智能应用提供必要数据基础,人工智能则据此对气候模式进行优化和集成,进而提升了气候模拟与预测结果的准确性。展望未来,应当聚焦人工智能与气候模式的耦合问题并拓展人工智能在应对气候变化各领域的应用,从而更有效地应对全球气候变化带来的挑战。

关键词： 胎盘植入性疾病   深度学习   核磁共振   人工智能   风险预测  

摘要： 目的探讨基于深度学习的MRI图像自动分割技术在胎盘植入性疾病(PAS)预测中的作用。方法收集2016年1月至2022年5月四川省人民医院孕晚期胎盘MRI图像。训练集:合并PAS的患者58例760张图像;未合并PAS的患者41例596张图像。测试集:合并PAS的患者18例232张图像;未合并PAS的患者11例161张图像。训练完成后分别与两名影像科主治医师及住院医师诊断结果进行对比。结果在PAS的二分类预测中:Nasnet神经网络分类模型预测PAS发生的灵敏度为100%,特异度为90.9%,准确性为96.5%,AUC为0.985。住院医师组灵敏度72%、特异度63.6%,准确率68.9%;主治医师组灵敏度88.8%,特异度81.8%,准确性86.2%。住院医师组预测准确率与分类模型对比,差异有统计学意义(P<0.05),二分类模型预测PAS的准确率远胜于住院医师组,二者灵敏度、特异度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。主治医师组预测效果与二分类模型预测效果对比,差异无统计学意义(P>0.05),但Kappa值为0.776,两者一致性较好。结论基于深度学习技术的MRI图像自动分割在预测PAS中是可行的。

关键词： 综采工作面   智能化开采   电液控系统   开机率   红柳林煤矿   煤矿开采   人工智能   设备故障率  

摘要： 为提升智能化开采高质量发展,深度融合物联网、大数据、人工智能等与煤矿开采,基于“111+2+N”的思路,以智能电液控系统为支撑,建立了采煤机智能控制监测技术、智能跟机拉架技术以及智能供液技术的智能化综采工作面,取得了25215综采工作面单班作业人员减少60%,综合开机率提高至95%,设备故障率降低30%的效果,推动了陕煤集团神木红柳林矿业有限公司智能化综采工作面建设的快速发展。

关键词： 人工智能   广播电视   内容监测系统  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,广播电视行业正面临着前所未有的挑战与机遇。为了适应新媒体环境下的监管需求,基于人工智能的广播电视内容监测系统应运而生。本文阐述了广播电视内容监测系统的基本概念,深入分析了人工智能技术在广播电视内容监测中的多样化应用,并探讨了这些技术如何共同构建高效、智能的监测系统。最后,以青岛市即墨区融媒体中心基于人工智能的广播电视内容监测系统建设为具体案例,分析了其技术应用与实际效果,旨在揭示人工智能技术在提升广播电视内容监测效率、准确性及智能化水平方面的显著优势,助力行业更加健康、有序地发展。

关键词： 海岸带遥感   水体盐度   经验统计模型   机器学习   SERT模型  

摘要： 海岸带区域地表水体的盐度信息可以反映海水侵袭、海岸线退化以及土地盐碱化等生态状况,对滨海区域的海洋和陆地生态系统的研究、保护和资源开发有重要意义,但其监测主要依赖于现场测验,技术手段较为单一。卫星遥感方法具有高效、大范围的优势,本文采用高空间分辨率的光学遥感卫星开展海岸带地表水体盐度的反演方法研究,在分析单波段反射率、波段比值及常用的光谱指数与水体盐度相关性基础上,确定了水体盐度的敏感波段,构建了经验模型、半经验模型和随机森林模型,并对盐度反演的精度和结果进行比较与分析。结果表明,随机森林模型反演结果的检验精度较高,决定系数R^(2)为0.81,RMSE为193.01μS/cm,且精度稳定;半经验辐射传输模型检验的决定系数R^(2)为0.53,RMSE为303.82μS/cm;经验统计模型检验的决定系数R^(2)为0.16,RMSE为407.46μS/cm。该研究为掌握海岸带地表水质空间特征、分析水质时间变化、评价水资源可利用性提供了重要的技术途径,对海岸带生态环境的调查监测、修复治理具有重要意义。

关键词： CHLOE 9   在线教育   在线学习需求   人工智能   定期且实质性互动   在线课程管理  

摘要： 由Quality Matters、Eduventures和EDUCAUSE联合发布的2024年《美国在线教育发展全景报告》(CHLOE 9)呈现了美国在线教育的发展现状和变化趋势。报告主题包括:在线战略与优先事项、在线课程预算与定价策略、外包在线课程管理、在线学习者支持与跟踪服务、人工智能应用与教学实践、在线课程定期且实质性互动等。报告显示,面对持续增长的在线学习需求,美国高校正逐步将在线教育融入院校长期发展战略。报告内容对我国高等院校在线教育发展具有重要借鉴意义。基于对报告的分析,本文提出以下建议:在线教育要全面融入高校长期战略,有效融合在线学习和线下学习;构建以学生为中心的在线课程管理,健全多元主体参与模式;推进人工智能应用于在线教学和行政管理,提升师生人工智能素养;满足学生个性化学习需求,提升在线学习交互性,确保在线学习质量;全方位加强在线教育学生和教师支持,体现人文关怀;平衡在线课程和线下课程费用,合理制定学费政策。

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修  

摘要： 人工智能技术的快速发展,使其在电力设备维护与维护方面的创新应用,逐渐改变了传统电力工业的面貌。利用智能传感技术和先进的数据采集技术,可以对电网中的设备运行状况进行实时监测,并对可能出现的故障进行提前预警。将深度学习算法引入到电力装备的检测中,实现对电力装备的检测,提高检测精度,提高检测效率,实现对绝缘子损伤的快速检测,防止大面积停电。在此基础上,提出了一种基于智能电网的新型控制策略。

关键词： 人工智能   设计思维   技术逻辑   教学效果   教学内容体系  

摘要： 人工智能的赋能极大地改变和拓展了思政课教学的实践场域,使高校思政课教学设计呈现出新的变革趋势和发展态势。智能时代高校思政课教学设计的难点主要体现在:技术逻辑的加持使思政课教学目标难以在工具理性和价值理性之间寻求平衡;智能技术的泛在性特征淡化了思政课教学的问题意识,教学内容更易发散;智能算法所具备的深度学习、强化学习能力使得传统思政课教学模式难以为继;智能化教学场景的构建和新交互形态的生成增大了预估思政课教学效果的难度。破解智能时代思政课教学设计的难点需要做到:深度解析思政课教学的特点,强化设计思维,全面提升思政课教师教学设计能力;转变思政课教学设计理念,科学、规范地厘定思政课教学目标;吃透教材、优化问题设置,及时更新、完善思政课教学内容体系;配置最优教学方法,变革思政课教学模式;加强理论研究和制度建设,建构科学的思政课教学评价与反思机制。

关键词： 空气污染   深度学习   残差学习   变分自编码器   机器学习  

摘要： 为提高多变量空气污染预测的准确性,提出了一种残差高斯混合嵌套因子变分自编码器(Residual Gaussian-mixture nested factorial variationalautoencoder,RNF-VAE)模型.该模型基于安徽淮南6个监测站点的空气污染数据进行实验,并通过三种统计指标评估其性能.构建RNF-VAE以处理多元空气污染数据,并与长短期记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)、双向LSTM(BiLSTM)和双向GRU(BiGRU)等主流模型进行比较.结果表明,RNF-VAE在6种污染物的预测中表现优异,RMSE降低35.12%,MAE减少29.12%,R2提升11.17%.结果显示,RNF-VAE在空气污染预测中具有更高的准确性和可靠性,能够有效应对多元空气污染的复杂性和数据不确定性,为政策制定和环境管理提供了有价值的参考.