关键词： 天然气压缩机组   异常状态识别   故障溯源   机器学习  

摘要： 为了提高天然气压缩机组的智能运行维护水平,减少安全生产事故的发生,基于PCA算法、机器学习模型开展了机组早期异常状态识别与故障溯源研究。基于PCA算法对预处理后的机组运行监测数据进行了特征提取,搭建了SVM机组状态识别模型来预测异常决策边界,提出了传感器故障程度判据来定量计算传感器的异常偏离程度,并基于统计分析溯源出机组异常状态的故障传感器。现场压缩机组监测数据的实例验证分析表明:PCA算法对于现场压缩机组监测数据具有较好的特征提取性能,前两维主元成分能够包含超过70%的数据特征。通过对比分析,基于非线性映射与距离量度的径向基核函数对于复杂监测数据具有更好的边界决策性能;SVM机组状态识别模型能够准确地预测出异常决策边界,识别出机组传感器发生早期故障时的异常状态,能够从数据驱动的角度为现场工程师的运行维护提供决策依据。

关键词： 人工智能   离散数学   以学为中心   教学改革  

摘要： 针对离散数学课程的重要性及教学现状,提出人工智能背景下以学为中心的离散数学课程的教学模式,阐述人工智能背景下以学为中心的离散数学教学的改革思路和改革措施,并分阶段说明这种教学模式在离散数学教学中的案例应用能够提高学生有效解决实际问题的能力。

关键词： 人才培养   文化产业管理   人工智能  

摘要： 现聚焦人工智能技术对文化产业管理人才培养体系的影响与变革路径,阐述了人工智能为文化产业管理专业带来的双刃性。在此基础上,提出了以人工智能为杠杆,重构人才培养体系,实现从知识传授到能力培养、从标准化到个性化、从封闭到开放协同的范式转型策略。研究认为,明确定义人工智能时代文化产业管理人才独特的核心能力框架是关键,并提出“数智人文”理念,旨在为文化产业管理专业在人工智能时代的转型发展提供理论依据与实践参考。

关键词： 初中物理   人工智能   项目化教学  

摘要： 项目化教学是以学生为中心,以真实问题为载体,通过真实地体验、探究和解决问题来获取知识与技能的一种教学模式。在教育数字化转型的背景下,将人工智能技术应用于项目化教学中,可以促进教师的专业发展,提升学生的物理学科核心素养。为此,文章以核心素养为导向,以“连接串联电路和并联电路”教学为例,从教学目标、核心任务、教学活动等维度,探讨了人工智能应用于项目化教学的路径,以期进一步丰富初中物理的教学内容和手段。

关键词： 人工智能   老年护理   健康促进   智能照护   综述  

摘要： 人工智能技术在老年护理领域应用的快速发展为老年护理的创新发展提供了新的契机,尤其在老年人的生活辅助、健康监测、机体康复以及心理干预等方面表现出应用潜力。该文就人工智能在老年护理中的应用进行综评,包括药物管理、机器人照护、智能家庭监控、多学科交叉等方面,以期为老年人的智慧护理服务提供参考。

关键词： 人工智能   科技管理   国有企业   数据   安全  

摘要： 随着全球科技竞争的日益激烈,国有企业作为国家科技创新的重要力量,其科技管理水平直接影响国家竞争力和可持续发展能力。通过探讨人工智能(AI)大模型深度赋能国有企业科技管理的优势,提出应用AI大模型提升国有企业科技管理水平的路径与策略,包括培养知识型员工、强化数据意识及注重安全保障工作等,以应用案例揭示AI技术在提升国有企业科技创新能力、优化管理流程、增强竞争力等方面的巨大潜力。

关键词： 人工智能   膝关节置换术   术后康复   康复训练辅助   康复护理   综述  

摘要： 对人工智能在膝关节置换术后病人康复的相关研究进行综述,包括人工智能概述、应用方式及现存的问题与建议,以期为促进我国人工智能在膝关节置换术后康复中应用的发展和实践提供参考。

关键词： 煤炭燃烧特性   多参数融合   热重分析   机器学习   燃烧动力学  

摘要： 针对传统煤炭燃烧特性检测技术参数单一、精度不足的局限,提出了基于多参数融合的燃烧特性检测方法。采用热重分析-差示扫描量热-红外光谱联用技术,构建融合温度、质量损失率、热流密度和气体浓度的燃烧特性评价模型,结合遗传算法与粒子群优化的混合机器学习算法,实现多参数权重的动态优化分配。通过褐煤、烟煤、无烟煤3种典型煤种的实验验证及燃烧动力学建模,结果表明:多参数融合模型相较单一参数方法,燃烧效率预测精度提升15%~20%(相关系数>0.96)。在600 MW超临界锅炉工程应用中,热效率提升了4.8%,NO_(x)排放量降低15.0%,年均燃料成本节约8%~12%。本研究为煤炭清洁燃烧工艺优化提供了理论支撑和关键技术路径。

关键词： 油气田开发   产量预测   机器学习   神经网络   迁移学习  

摘要： 受油气开发过程中储层物性、流体性质和工艺措施的复杂多变性影响,生产数据的分析利用程度多取决于石油科技工作者的专业经验,计算成本和时间成本高,难以满足油气藏高效开发需求,亟待发现更加高效的油气产量预测方法。近年来,以深度神经网络、随机森林算法和迁移学习为代表的机器学习方法凭借处理高维数据、捕捉时序数据长期依赖关系和提取开发数据特征等方面的独特优势,在油气产量预测中取得了显著应用效果。该文通过对常用油气产量预测机器学习方法的原理及其优缺点进行分析,阐述了机器学习方法在油气产量预测领域的应用现状,总结了应用过程中潜在的问题,同时对油气产量预测方法的发展前景进行展望。未来,一方面应加强对物理约束融入机器学习模型的研究,提高模型的可解释性,避免过于理想化的预测结果;另一方面要开发适合小样本情况下的算法和迁移学习技术,充分利用历史生产数据,为油气产量预测提供更好的数据分析技术支持。该研究对油气产量的智能预测技术完善具有理论指导意义。

关键词： 人工智能   自动化行政   行政执法   执法优化  

摘要： 随着科学技术的不断发展,我国正在逐步走进人工智能时代,科学技术运用在实践生活中,促进了生活的变迁。在我国建设数字政府法治化的背景下,人工智能在政府行政执法过程中的参与程度也在快速提升。实践中,自动化行政执法在提高行政执法的效率和公正性的同时,也带来算法系统控制权力异化、算法“黑箱”减损正当程序、裁量标准机械化影响个案正义、算法决策扩大数字鸿沟和算法滥用侵犯公民隐私和信息安全等执法风险。通过提出提升算法规则合法性、完善自动化执法正当程序规则、细化自动化行政裁量基准、消除数字鸿沟、保障公民隐私和个人信息权利等对策方案,以期在人工智能时代提升自动化行政执法质量和效能。