关键词： 人工智能   资本逻辑   劳动权   劳动逻辑  

摘要： 人工智能作为一种生产工具伴随着人类劳动而生,人工智能具有减轻人类劳动负担、提高人类劳动效率的作用。然而资本逻辑主导下的人工智能却变成了工人的竞争者,使大量工人失去了赖以谋生的工作岗位,失去了自己的劳动权。但人工智能对人类劳动权的剥夺是有限度的,这决定了人工智能不可能取代劳动者的全部工作。在人工智能社会,要维护大多数劳动者的劳动权就需把人工智能由资本逻辑推动转变为人工智能由劳动逻辑推动,人工智能的发展一旦由劳动逻辑推动,人工智能将不再是资本增殖的手段而成为服务社会的手段。

关键词： 中国工商银行   金融机构   数字化转型   集约运营   人工智能   优化资源   赋能   时空限制  

摘要： 随着新一轮数字技术革命深入推进,大数据、云计算、人工智能等新兴技术高速迭代并在金融领域深度应用。数字金融作为五篇大文章之一,具有突破金融服务时空限制、优化资源要素配置效率、降低金融服务成本、提升服务便利性和竞争力等优势,是建设金融强国的重要抓手和着力点。中国工商银行集约运营中心(佛山)坚持数字化理念,在运行管理部的领导下,以助力构建强大的金融机构为己任,一体谋划、系统推进集约运营体系数字化转型工作,抓好运营、服务、管理、风控“四个赋能”,积极培育数字化动能,增强智能化风控,为助力建设中国特色世界一流现代金融机构贡献集约运营力量。

关键词： 高分子合成   机器学习   人工智能   聚合物   生物大分子  

摘要： 聚合物为人类社会生活发展提供了不可或缺的物质基础.在研发聚合物材料的过程中,庞大的结构空间、复杂的聚合机制为建立聚合物材料的构效关系带来重大挑战.机器学习有望突破高分子合成研究的传统范式,推进新型聚合物材料的化学创制,近年来成为了高分子化学家关注的前沿领域.机器学习技术实现了反应条件、化学结构、材料性能之间潜在关联的发掘,提高了对聚合反应空间的研究效率,为反应条件优化、链结构设计提供了系统性指导.数据驱动的生物大分子结构解析是多领域关注的焦点,机器学习助力实现了蛋白质结构预测的跨越式进步,迈入了生物大分子研究的新阶段.在此基础上,结合自动化技术,发展数智化合成,进一步降低试错成本,加速聚合物材料研发,推动理论知识发展.本文对机器学习在预测聚合物性能、设计聚合物结构与合成条件、生物大分子研究中取得的重要进展进行简要介绍与讨论.目前,机器学习辅助的高分子合成研究仍面临聚合物结构表示方法有限、高质量数据稀缺、自动化技术落地合成生产困难等挑战,亟须加大研究投入,深入开展跨学科研究,发展人工智能赋能的高分子合成,推动高端材料创新.

关键词： 人工智能   中药   提取工艺   智能制造   动态矩阵控制   数字孪生  

摘要： 随着大数据和人工智能的迅速发展,智能化已成为中药制药行业的重要发展趋势。受中药制药过程复杂性的制约,其建模、实时检测和控制等方面仍处于“灰箱状态”。模型预测控制能够预测计算、实时优化,可以有效应对中药提取过程中的非线性和时变特性。提出一种基于模型预测的前馈控制方法,并以中药提取工艺为例,搭建基于动态矩阵控制算法的提取预测控制系统。研究表明,较传统的比例-积分-微分控制模型,基于动态矩阵控制算法的模型在温度设定点上的系统热冲击更小,系统更为稳健,温度控制更加准确。

关键词： Gensini积分   反向传播神经网络   随机森林   冠状动脉狭窄   机器学习  

摘要： 【目的】采用机器学习方法构建冠状动脉狭窄风险识别模型,分析影响冠状动脉狭窄的主要因素。【方法】连续纳入2013年1月至2020年5月就诊于山西省两所医院,经冠状动脉造影确诊为冠心病的患者。以患者临床资料为自变量,Gensini积分为结局变量,采用Logistic回归、反向传播神经网络(BPNN)和随机森林(RF)算法构建冠状动脉狭窄风险识别模型。通过灵敏度(TPR)、特异度(TNR)、准确率(ACC)、阳性预测值(PV+)、阴性预测值(PV-)、受试者工作特征曲线下面积(AUC)和校准曲线进行模型评价。并对最佳模型进行特征重要性排序。【结果】Logistic回归、反向传播神经网络和随机森林模型的TPR分别为75.76%、74.30%和93.70%,ACC分别为74.05%、72.30%和79.49%,AUC分别为0.7399、0.7231、0.7522,随机森林模型综合效能表现最佳。随机森林模型结果表明,胸痛症状、心电图提示ST段异常、室性早搏、合并高血压、房颤、心脏彩超提示节段性室壁运动异常、主动脉瓣关闭不全、肺动脉瓣关闭不全、心血管疾病家族史、体质量指数是冠脉狭窄的前10位重要变量。【结论】在识别冠状动脉狭窄方面,随机森林模型表现出最佳的综合性能,可较为准确地评估冠脉狭窄的程度,为临床干预提供科学依据。

关键词： 智能笼养系统   物联网   大数据   人工智能   家禽饲养   自动化  

摘要： 随着家禽饲养业的不断发展,传统饲养模式面临着环境控制不精确、劳动成本高、生产效率低等问题。因此,智能笼养系统应运而生,成为提高生产效率和动物福利的重要手段。本文分析了智能笼养系统的核心技术及其应用领域,重点探讨了物联网、大数据和人工智能技术在家禽饲养中的融合应用。通过实时监控和智能调节,智能笼养系统实现了在粪污清理、精准饲喂、禽蛋收集等方面的自动化,提高了饲养管理的精度和效率,并能有效应对环境变化和疾病预防。然而,智能笼养系统在技术集成、设备标准化、数据安全等方面仍面临挑战。本文还展望了智能笼养系统未来的发展趋势,强调跨学科技术的深度融合以及系统成本的降低将是推动其普及的关键因素,以期为进一步提高家禽智能笼养水平提供一定的参考。

关键词： 税收征管   人工智能   多模态   大语言模型  

摘要： 多模态大语言模型(MultiModal Large Language Models,MM-LLMs)作为生成式人工智能发展的新方向,正在快速变革税收征管领域,其所具备的跨模态、专业化、高效化等优势,可显著提升税务数据分析与预测精准度、税收风险识别与管理水平、税务咨询与服务质量等。税务部门须顺应新趋势,探索如何推进MM-LLMs在税收征管领域的深度实践应用,从而推动税收征管现代化。基于MM-LLMs在税收征管中的可行性和关键技术,构建和提出税收征管领域专用MM-LLMs架构和具体实现路径,并以自然人办税服务平台的优化升级为例,分析该模型架构在税收征管中的应用场景,以期能够为MM-LLMs在税收征管领域的应用提供参考。

关键词： DeepSeek   大模型   数字化转型   服务范式   人工智能   学术伦理  

摘要： 近期DeepSeek公司开源发布了一系列具有自主知识产权的大模型,成为全球人工智能领域的焦点。本文解读了DeepSeek的核心技术和工程层面的创新点,剖析了技术创新在支撑计算效率提升和成本控制方面的优势。以数据融合、人机协同和智能反馈为核心的新型知识服务体系为目标,探讨了大模型在高校图书馆的资源管理革新、空间功能扩展和服务模式创新等场景的落地应用的必要性和可行路径,及其对图书馆服务范式重构的推动。提出了高校图书馆在大模型支撑下的数智化转型面临的挑战和应对策略。指出智能化时代背景下,寻求技术效能与人文价值之间的平衡,是高校图书馆在智能时代面临的重要挑战和使命。

关键词： 机器学习   智能优化   人工智能技术   迁移学习   数据模式   强化学习   模型融合   深度学习  

摘要： 专刊介绍:随着新一代人工智能技术的发展,机器学习已成为破解复杂调度优化难题的新途径.通过挖掘数据模式和深度解析特征,机器学习有助于构建灵活的优化策略,有助于提升智能优化算法的求解质量与速度,并改善面向不确定与动态场景的鲁棒性与适应性.在深度学习、强化学习、迁移学习与联邦学习等新方法的赋能下,智能优化与调度正迈向知识与群智协同、数据与模型融合的新范式.本专刊旨在汇聚学术界与工业界专家学者的智慧,重点展示机器学习赋能的智能优化与调度前沿研究与创新实践,包括机器学习赋能的智能优化理论与分析、算法设计与对比、案例验证与应用.通过多视角与多领域的汇聚,推动智能优化与调度理论、方法与应用的发展.

关键词： 智能制造   中国石油集团   征稿函   石油管材   科技期刊   增材制造技术   无损检测   焊管行业  

摘要： 《焊管》是由中国石油天然气集团有限公司主管、中国石油集团宝石管业有限公司主办的我国焊管行业唯一公开发行的科技期刊。自1978年创刊以来,主要刊载油气管材研究、开发、应用等方面的技术成果,包括管道新材料、先进焊接与成形技术、管道腐蚀与防护、管道力学、管道完整性评价、无损检测、管材智能制造等方面的研究成果,在我国石油管材研究领域具有重要影响力。