关键词： 气象预报   业务   挑战   人工智能   大模型  

摘要： 以中央气象台的业务实践为例,深入剖析了气象预报业务向智能化转型进程中所面临的挑战。同时,全面回顾了近10年来人工智能技术在强对流天气、台风等灾害性天气监测预报中的应用情况,以及在气象要素(包括定量降水)、气象灾害风险预报与评估,乃至气象预报服务产品自动化制作等各业务环节中的实际应用。着重介绍了2024年发布的人工智能气象短临预报大模型“风雷”和全球中短期预报大模型“风清”。最后,对大模型等人工智能技术在气象业务中的深入应用展开了探讨。

关键词： 人工智能   机械设计制造   自动化应用  

摘要： 人工智能技术作为一项前沿科技,正日益渗透进人们的日常生活,并伴随着数字经济的蓬勃兴起,展现出与实体经济深度融合的强劲势头,该融合过程中不仅极大地推动了我国传统产业转型和升级的步伐,还涌现出诸多创新业态,使传统行业展现出新的生机与活力。人工智能技术作为驱动社会向智能化、智慧化转型的关键力量,已成为众多行业竞相探索的主要方向,它标志着各行业在数字化技术探索上的新高度与新维度,引领着技术革新与产业升级的新浪潮。近年来,伴随着机械制造及自动化的不断发展,在国民经济中的重要性也越来越突出。在该领域中合理地融合人工智能,不仅使生产效率得以极大提高,而且还确保了机械产品的质量,极大地降低了人力成本,同时保障了我国制造业朝着可持续的方向不断发展。本文结合当前国内外关于人工智能的相关研究,首先对人工智能技术进行了简单概述,然后分析了人工智能在机械设计制造及自动化中的应用优势;最后就人工智能技术在机械设计及其自动化中的具体实践应用展开了分析。

关键词： 生物炭   机器学习   二氧化碳吸附   特征重要性   部分依赖图  

摘要： CO_(2)的捕集与封存(CCS)是一种潜力巨大的减排措施。多孔生物炭含有丰富的多尺度孔隙结构,具有优异的CO_(2)吸附性能。针对传统基于试验数据建立的CO_(2)吸附预测模型存在的精度低、计算复杂等不足,采用梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度增强算法(XGB)、轻型梯度增压机算法(LGBM)等机器学习方法对生物炭吸附CO_(2)进行模型预测,并对预测结果进行对比分析。结果表明:影响CO_(2)吸附量的前3个因素依次为生物炭的比表面积、C含量、O含量。3种算法均能有效预测生物炭对CO_(2)的吸附性能。相比之下,LGBM的预测精度最高,达到94%;GBDT在异常样本数据处理方面有显著优势;而XGB对不同测试集变化的预测结果更加稳定。在设计生物炭吸附性能时,不应盲目追求过高的表面积。建议生物炭C含量优先选择83%~88%之间,O含量优先选择15%~18%之间。

关键词： 高光谱遥感   矿产勘查   岩性分类   蚀变信息   人工智能  

摘要： 近年来,随着卫星、航空和地面遥感数据源及处理技术的快速发展,国内外遥感地质找矿在技术方法与应用领域方面取得了显著进展。笔者系统梳理了目前主要的卫星遥感数据、航空高光谱遥感数据和地面数据。其中,Landsat-8、ASTER和Sentinel-2等多光谱影像应用最为广泛,GF-5、ZY1-02D等国产卫星高光谱遥感数据已覆盖全球大部分陆地范围,可满足全球矿产资源勘查数据需求,展现出巨大的应用潜力与社会经济效益;Headwall、HySpex和SSMAP等无人机高光谱传感器在矿区尺度岩性及矿物识别中潜力巨大。遥感技术在岩性分类、矿化蚀变信息提取、构造提取及遥感找矿模型方面均取得了良好的应用效果,随着人工智能技术的发展,其在遥感地质找矿中必将发挥更大的作用。目前,遥感地质找矿仍面临植被覆盖区等复杂地貌景观区示矿弱信息提取及遥感数据的尺度差异等问题,未来还需在多源遥感数据融合技术、更广阔的应用拓展及人工智能找矿应用方面进一步探索。

关键词： 人工智能   符号主义   联结主义   模拟游戏  

摘要： 就认知而言,人工智能是对人类智能的模拟,其实现方式主要有符号主义和联结主义两种主导范式,二者分别映射了近代唯理论和经验论的认识论哲学。这两种主导范式都获得了一定程度的成功,但是它们目前都存在某种预设,具有一定的缺陷。从图灵的模拟游戏角度来看,两种范式所实现的智能都是功能性的,都属于物理主义,与人类智能之间存在鸿沟。

关键词： 科艺融合   人工智能   3D打印   首饰设计   智能制造  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,科技与艺术的深度融合为首饰设计领域带来了全新的可能性。AI技术改变了传统的设计方法,在创意生成、结构优化、个性化定制、智能制造等方面发挥着重要作用。基于“科艺融合”的视角,探讨AI技术在首饰设计中的应用现状与发展趋势,并通过实践案例详细阐述AI技术在首饰设计中的具体应用模式。

关键词： 车祸检测与驾驶员状态实时分析   传感技术   人工智能  

摘要： 本研究致力于提高车祸检测与驾驶员状态实时分析的智能化水平,采用基于人工智能和传感器技术的方法。该研究利用驾驶员佩戴的微型心率检测设备,挡风玻璃上的摄像头设备以及手机APP显示软件,通过多种传感器实时检测驾驶员的生理状态和精神状态,识别驾驶员的困意信号,分析驾驶员的驾驶状态。通过采集摄像头的图像信息,研究者进行了算法实验测试,结果显示,该方法能够智能监测驾驶员行进间的驾驶状态。根据监测结果,可以通过提醒等方式来帮助驾驶员采取相应的措施。这个系统不仅有助于预警疲劳驾驶,还为减少道路交通事故提供有效的解决方案。通过智能化检测,驾驶员可以更早发现疲劳驾驶,提升道路交通安全水平。

关键词： 磁共振成像   心脏电影   人工智能   深度学习重组  

摘要： 目的通过与常规心脏电影成像对比,评估基于深度学习重组(DLR)的加速电影成像图像质量及左心室功能。方法纳入75例心脏磁共振检查的患者,分别进行常规电影序列及DLR加速序列成像。两名放射诊断医师盲法对两组图像整体质量、运动伪影及内膜清晰度进行主观评分,同时测量心肌和血池信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)及左心室功能参数。使用配对样本t检验或秩和检验对比两组图像质量评分,使用组内相关系数(ICC)评估观察者之间左心室参数测量结果的一致性,使用Bland-Altman分析常规图像与DLR图像在左心室参数定量中的一致性。结果DLR图像整体质量及内膜清晰度优于常规序列(P<0.05),且心肌-血池SNR及CNR均高于常规序列(P<0.001)。两名医师左心室功能测量结果有较高的一致性(ICC均>0.85),且常规序列和DLR序列测量结果也有很好的一致性。结论DLR能在保证心脏电影图像质量及功能定量一致性的前提下,显著缩短扫描时间,这有助于优化心脏检查流程。

关键词： 人工智能   两个课堂   思政教育  

摘要： 随着人工智能深度融入思想政治教育,高校“两个课堂”教育变革与生态重构刻不容缓。马克思的“现实的个人”、人的全面发展理论、人的主体性理论为人工智能赋能高校“两个课堂”思政教育筑牢了哲学根基。然而,这一融合也面临诸多风险,如技术异化冲击人文情怀、工具理性挑战价值理性、智能科技影响师生关系、数据资本威胁社会价值等。为此,需从内生引领、人机共教、话语主导、彰显主体、强化监管等路径出发,应对人工智能融入高校“两个课堂”思政教育过程中遭遇的风险挑战,提升协同育人效能,落实立德树人根本任务,促使思想政治教育回归本质。

关键词： 人工智能   药品应用技术   中医药专业   教学改革  

摘要： 人工智能的发展正在推动中医药专业领域的转型与升级。培养复合型的,应用型的并具有数字素养的,能够适应人工智能技术赋能岗位工作情景的医药专业领域高素质技能型人才是职业教育肩负的重任。因此,探索人工智能与《药品应用技术》课程交叉融合的新形态课程建设。课程通过模块优化搭建人工智能融入载体,学生校内外实习实训打通人工智能工作场景实践路径等方式,强化以产教融合为特征的课程改革。通过实践,提升了学生适应医药产业数字化转型所需的岗位核心能力,实现了学生的全面发展。引入人工智能技术赋能工作场景的《药品应用技术》课程教学改革与实践,为职业院校同类课程建设与改革提供了新模式。