关键词： 防汛决策   预报调度   暴雨洪水   智慧化   人工智能   勘测规划设计   并行计算   大数据  

摘要： 数学模型是实现“智慧化模拟、精准化决策”的核心,在防汛决策中发挥着重要作用。为了提升“四预”能力,围绕预报调度耦合及正反算能力、暴雨洪水泥沙过程相似性分析、大场景分布式预报模型并行计算等开展深入研究,构建了基于人工智能、大数据、语音识别等新技术的智慧防汛系统。该系统不仅提升了模型算法的算力,而且智能化、智慧化程度提高,从而保障了防汛决策的效率和精准度。

关键词： 智能制造   算法模型   技术融合   人才培养策略  

摘要： 文章探讨了智能制造中的技术融合和人才需求,分析了算法模型、数据平台及其应用对制造业的推动作用,并重点讨论了虚拟实验室和模拟训练系统在人才培养中的应用。文章提出,随着智能制造技术的快速发展,操作人员的技能需求正向多学科、数据分析和创新决策等方向转变。为此,企业应制订有效的人才培养策略,通过跨学科培训、实战演练、创新能力培养等方式,提升操作人员的综合能力,确保他们能够适应智能制造环境中的技术挑战,推动智能制造产业的持续发展。

关键词： Sora   思想政治教育   人工智能   风险  

摘要： 新一代人工智能技术Sora的问世将为高校思想政治教育带来新机遇和新挑战。文生视频模型Sora以其强大的信息整合和对物理世界的模拟,加速了思想政治教育各要素的动态联结,提升思想政治教育效能,满足思想政治教育对象智慧化的需求。然而,Sora也蕴含着巨大的“破坏性效应”,其技术缺陷会导致传播内容低质化、遮蔽人的主体性、消解主流意识形态等风险。为适应Sora对思想政治教育带来的变革,促进二者深度融合发展,需要规范生成内容,增强技术批判能力;矫正技术导向,规避技术越位风险;凝聚价值共识,增强情感价值认同。

关键词： 人工智能   产业变革   战略性技术   深度融合   习近平总书记   审时度势   学习贯彻   生产力  

摘要： 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。习近平总书记高瞻远瞩、审时度势,就加快发展人工智能作出一系列重要论述,为我们深刻认识发展人工智能的重要意义、促进人工智能与产业发展深度融合、加快形成以人工智能为引擎的新质生产力指明了方向。

关键词： 数字化转型   管理会计   大数据   人工智能  

摘要： 文章探讨了管理会计在数字化转型过程中面临的挑战与机遇,分析了数字技术如何提升管理会计的信息处理能力和决策支持功能。通过对海尔集团、阿里巴巴和通用电气企业的案例研究,提出了管理会计在数字化时代的发展路径,包括数据驱动决策、实时财务监控、动态预算编制以及全面风险管理等。管理会计需要强化技术能力,注重跨部门协作,以适应快速变化的商业环境和复杂多变的市场需求,企业也需要提供相应的数据管理平台,从而实现企业价值的最大化。

关键词： 人工智能   初中   教学评价体系   改革赋能  

摘要： 随着教育信息化2.0时代的全面到来,人工智能技术正深刻改变着教育教学的方式与评价模式。传统的初中教学评价体系存在评价方式单一、实时性不足、个性化程度低等问题,难以适应新时代教育改革发展的需求。将人工智能技术融入教学评价体系,通过智能化手段采集评价数据、分析学习过程、追踪学生成长,能够推动评价方式创新升级,实现评价的科学性与针对性。这不仅有助于构建更加全面、客观的教学评价新体系,更能为教师教学决策和学生个性化发展提供精准指导,最终促进教育质量的整体提升。

关键词： 赛博格   控制论   人工智能   人机结合   脑机结合   分布式认知  

摘要： 赛博格(cyborg)是生物属性与机械属性结合而成的新式有机体。不过,对赛博格丰富内核的界定,却因论者话语场的差异而产生区别。大众文化中的赛博格符合赛博格的基础含义,却包含了超越基础含义的狂想。哈拉维因处在三阶控制论思维范式下,在理解赛博格时,则在其诉求中包含了更多的政治因素和伦理因素;沃维克有着具体技术与工程相关的学术背景,他更为看重脑机结合展现的丰富潜力;而在复杂网络科学的时代,海尔斯则指出,赛博格已经不再是一个那么引人入胜且令人信服的隐喻了,它站在了人机二元论的视角上,而赛博格应该是一个共同进化的、紧密相连的复杂系统。在未来语境中,大众传媒领域仍旧会是“赛博格+N”的情形,它的核心变量是大众文化。在理论讨论领域,仍会是无数个“赛博格+1”的不断出现,此消彼长,它的核心变量是最新科技进展与哲学概念。这种“多重性”正是我们时代的核心特征。

关键词： 键合丝   退火   机器学习   拉断力   延伸率  

摘要： 目的通过机器学习方法优化键合丝的退火参数,调节其拉断力和延伸率,以适应电子封装中对键合丝性能的不同需求。方法首先通过收集键合丝的生产试验数据构建退火参数数据集。其次,采用穷举法对特征进行筛选,以识别影响拉断力和延伸率的最优特征子集。使用交叉验证与网格搜索相结合的方法对机器学习模型的超参数进行优化,以提高预测准确性。在模型选择过程中,比较了多种机器学习算法的性能。结果拉断力预测的最优特征子集包括丝径、退火前拉断力、退火温度和退火速度;而延伸率预测的最优特征子集则为丝径、退火前延伸率、退火温度和退火速度。支持向量回归(SVR)模型在拉断力预测中表现最佳,其最优超参数为{'C':400.0,'gamma':1.0},测试集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^(2))分别为1.12 mN、3.07 mN和0.982;随机森林(RF)模型在延伸率预测中表现优异,其最优超参数为{'min_samples_leaf':1,'min_samples_split':2,'n_estimators':5},测试集上的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R²)分别为0.551%、0.620%和0.972。结论通过机器学习模型的建立与优化,成功实现了对键合丝退火参数的准确预测,所构建的模型满足了预期的精度要求,满足了预期的精度要求,为进一步提高键合丝的可靠性奠定了基础。

关键词： 科学化趋向   教育数智化   人工智能   当代教育   教学方法  

摘要： 科学化趋向给当代教育发展带来了重要影响,教学方法、内容以及教育渠道等方面都发生了很大改变,教育数智化转型已成当代教育发展的必然趋势,尤其是用人工智能赋能教育事业发展思想的出现,使当代教育呈现出与以往不同的风貌。分析人工智能引入到当代教育变革进程中存在的现实问题,围绕“人”和“学生”的层面多维度探究人工智能赋能当代教育数智化发展的途径,并从保护学生个人隐私、构建个性化学习路径、促进教育公平性和引导人工智能在教育中可持续发展等方面提出了利用人工智能赋能当代教育数智化革新的建议。

关键词： 机器学习   贝叶斯优化   模型优化  

摘要： 本研究提出了一套基于贝叶斯优化算法的机器学习超LightGBM模型参数优化方案,以提升预测模型的准确性与可靠性,特别针对臭氧污染过程的预测准确率进行了优化。验证结果显示,优化后模型预测值与实测值相关系数R由0.444提高到0.633,线性关系由较弱变为适中;MAE从31.436降至28.545,模型的稳定性得到提高;MAPE从25.672%降至21.464%,RMSE从40.371降至36.588,预测过程的波动性减小,能更精确地捕捉到数据的变化特征。