关键词： 工程地质一体化   地面工程技术   超稠油油藏   非常规油藏   固井工艺技术   钻采技术   人工智能   节能技术  

摘要： 1征稿重点(1)含油气盆地非常规油藏开发理论及技术。(2)超稠油油藏有效开发技术。(3)工程地质一体化。(4)深井超深井钻采技术、固井工艺技术。(5)水平井体积压裂技术。(6)井筒管柱技术。(7)人工智能工程技术。(8)地面工程技术。(9)安全环保、节能技术。

关键词： 微型计算机系统   中国计算机学会   数据库理论   网络与信息安全   人工智能   《科学文摘》   中文核心期刊   征订启事  

摘要： 《小型微型计算机系统》创刊于1980年,由中国科学院主管,中国科学院沈阳计算技术研究所主办,中国计算机学会会刊(月刊),国内外公开发行.《小型微型计算机系统》内容涵盖计算机学科各领域,包括:计算机科学理论、体系结构、数据库理论、计算机网络与信息安全、人工智能与算法、服务计算、计算机图形与图像等.收录情况:中文核心期刊;中国学术期刊文摘(中英文版);中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊;英国《科学文摘》(INSPEC);美国《剑桥科学文摘(自然科学)》CSA(NS);Cambridge Scientific Abstracts(Natural Science)等.

关键词： 地震工程   机器学习   18WCEE   响应预测   损伤评估  

摘要： 随着计算机技术的进步,机器学习在多个领域的应用日益广泛。在地震工程领域,如何有效利用机器学习以解决实际问题,已成为地震工程专家关注的焦点。本文立足于18届世界地震工程大会中的会议论文,以近年来国内外相关研究文献作为补充,对基于机器学习的结构地震响应预测和损伤评估的相关研究进行了总结和评述。首先,从算法的角度分别梳理了机器学习和深度学习在结构地震响应预测方面的研究现状,介绍了现有研究中的常用算法及其适用性;其次,按照数据类型将数据分为时序数据和图像数据,针对每一类数据,分别总结评述了其基于机器学习的结构地震损伤评估的研究现状,包括数据来源、研究流程以及优缺点;最后,针对目前存在的数据质量不高或分布不均衡、参数选择困难和模型泛化性能较差等问题,讨论了未来的研究方向,旨在推动机器学习在地震工程领域的深入应用和进一步发展。

关键词： 云平台   风险防控   人工智能   基层社会治理   法律咨询   北京市门头沟区   创新成果   门头沟  

摘要： 回答法律咨询70余次,为重点企业提供智能化风险防控建议……自2024年11月初投入试运行以来,“数智枫景”法治地图云平台交出的首份答卷振奋人心。这是北京市门头沟区人民法院(以下简称门头沟法院)依托辖区人工智能产业优势,拓展人工智能司法应用场景,以科技赋能基层社会治理的又一创新成果。

关键词： 葡萄育种   中国农业科学院   遗传潜力   基因组选择   育种专家   育种效率   育种材料   机器学习算法  

摘要： 葡萄因独特的风味和口感,深受人们喜爱。中国农业科学院深圳基因研究所利用人工智能进行葡萄育种,大幅缩短了葡萄育种周期,且对葡萄发育的预测准确度高达85%o相比传统方法,育种效率可提高400%o研究团队在葡萄育种时引入了机器学习算法,构建了首个葡萄基因组选择模型。他们将基因数据划分为3个集合:训练集、验证集和测试集,利用机器学习算法拆解数据间的复杂关系,不断调整模型参数进行验证,对模型进行优化,评估最终模型的性能。通过这一模型,育种专家可以快速准确地评估大量育种材料的遗传潜力,从中选择更好的品种进行大规模培育。

关键词： “自由人联合体”   人工智能   数字时代   数字劳动  

摘要： “自由人联合体”是马克思对人的终极解放形式构想,在理想的社会图景中,人类将处于无私、共享和全面自由的状态。在现代科技飞速发展、人机协同领域拓宽的背景下,作为当今社会发展的重要动力,人工智能正在赋能“自由人联合体”的实现,推动其迎接新的历史机遇。AI技术的广泛应用使得“自由人联合体”能够在全球化、数字化的背景下更有效地进行组织与协作,促进跨界融合和创新。然而,现实中也存在诸多挑战与困境,如数据隐私保护、伦理道德问题以及技术发展带来的社会不平等等。面对未来,需要通过加强法律法规建设、推动技术创新与社会包容,实现AI技术在“自由人联合体”中的可持续发展和公平应用。

关键词： 可穿戴   热舒适度   个体差异   机器学习   预测模型  

摘要： 热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一,是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据,同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求.目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用,可构建人体的健康大数据.但由于存在个体差异因素,不同个体对相同热环境所表现的生理热反应不同,基于单一个人的热舒适模型难以对群体热状态实现有效地预测.考虑到以往研究样本量相对较小、模型复杂难以部署等局限性,本文建立人工气候室,利用环境传感器和可穿戴设备收集了60名受试者的热舒适数据,采用机器学习实现人体热舒适度建模与预测.研究考虑身高、体重、性别等个体差异因素,采用XGBoost、随机森林和SVC共3种机器学习算法,得到了基于人体生理参数的增强型预测热态模型并对热舒适度进行分类.结果表明:对皮肤温度及其梯度进行归一化处理发现,归一化过程能够将冷不舒适、舒适、热不舒适3种状态拉开,有利于SVC算法在高维空间寻找最优超平面,对特征进行分类.对比归一化前后随机森林模型的特征重要性发现,归一化过程降低了体重、身高、性别等个体差异对模型预测效果的影响程度;在XGBoost、随机森林和SVC这3种机器学习算法中,SVC在测试集上的准确率和3种热状态的AUC值都高于XGBoost和随机森林,其分类效果和泛化能力最好.

关键词： 开放大学   英语课程   人工智能   教学创新  

摘要： 信息时代背景下,人工智能技术不断进步,正在逐步成为推动教育领域创新的重要技术动力。在开放大学英语课程中应用人工智能,可以为学生提供个性化的学习支持、丰富的教学资源,实现英语课程教学过程的智能化管理。新形势下,开放大学需要通过构建个性化的英语课程教学模式、加强英语课程教学资源及环境建设、加强英语课程教学方法的创新以及完善英语课程教学评估及反馈机制等多种途径推进英语课程教学模式的不断创新,进而促进开放大学英语课程教学质量的不断提升。

关键词： 算法教学   分层教学   编程验证   螺旋式教学   人工智能   数字化技术  

摘要： 义务教育信息科技课程中的算法学习存在难度差异问题。从“用不用编程”和“用到何种程度”两个维度进行教学设计,采用分层教学方案和螺旋式上升的教学模式,可以满足多样化的教学需求。分层教学方案有效地适应了不同地区和学校的教学条件,帮助学生理解算法原理,并培养了他们的算法思维能力和问题解决能力。同时,通过灵活变通的编程实现方式和人工智能工具的应用,进一步提升了教学效果。该教学方案能够有效地解决义务教育信息科技课程中算法学习存在的问题,帮助学生掌握算法知识,培养他们的信息素养和创新能力,为未来学习和发展奠定基础。

关键词： 遗忘现象   人机协作   人工智能   科技伦理教育  

摘要： 当前小学信息科技教学面临学生前课遗忘、设备配置低、科技伦理教育缺失等问题,限制了教学效果和学生核心素养的培养。由数字化工具支持的信息科技教学模式包括复用数字资源唤醒前课记忆、善用数字化工具赋能新知学习、利用数字化评测鼓励人机协作、乐用新工具转变学习方式等环节。以“初识人工智能”为例,该模式可有效提升学生的学习兴趣和参与度,帮助学生全面认识人工智能的利弊,并初步学会利用人工智能工具解决问题。数字化工具与信息科技教学深度融合,能够有效提升教学效果,培养学生的数字化学习与创新能力,并帮助他们建立正确的科技伦理观。