关键词： 人工智能   社会价值   人的定义   思维方式   不良体验  

摘要： 人工智能是科学技术进步中一项新的成果,意味着一场巨大的社会变革的到来,也必将改变人类的生活和社会。人工智能技术的发展提出了重新认识人自身的要求,即要求对人重新作出定义。无论是人工智能技术的发展,还是人的进化,都需要在思维方式的变革中寻找出路。目前,人工智能是在分析性思维的发展路线中取得的一项成果,人工智能的发展前景取决于人能否将相似性思维赋予它。人工智能永远都是人的工具,这种工具的应用是有益于人还是有害于人的生活和存在,并不取决于这种工具本身,而是由人决定的。人工智能的社会价值具有积极和消极的两个方面,在热烈拥抱人工智能的同时,更应关注其消极方面,以确保这项技术能够成为积极有用的工具。

关键词： 人工智能   技能劳动力   相对互补   工资差距   就业匹配  

摘要： 人工智能的广泛应用正在重构生产要素之间的匹配机制,并对工资差距产生深远影响。通过对传统的资本-技能互补假设进行扩展,从人工智能-技能相对互补的视角分析人工智能对工资差距的影响。研究发现:(1)人工智能与劳动之间总体是替代的,但在引入高、低技能劳动力后,人工智能-技能相对互补会扩大工资差距;(2)人工智能-技能相对互补通过工作稳定性、人力资本积累和机器换人成本等引致就业摩擦,改变劳动力就业匹配状态,进而扩大工资差距。研究结论有益于厘清人工智能发展对工资差距的作用机理,为推进人工智能应用和改善收入分配格局提供理论基础和现实依据。

关键词： 数字化转型   工业机器人   编程技术   智能制造   发展趋势  

摘要： 在数字化转型背景下,工业机器人编程技术正在快速发展,并在智能制造中发挥着关键作用。该文通过分析工业机器人编程的主要方式,探讨各自的优缺点。在此基础上,结合人工智能、5G、数字孪生等前沿技术,讨论当前工业机器人编程在自动化生产线、智能柔性制造及远程运维的实践应用。最后展望了工业机器人编程的发展趋势,指出未来将朝着更加智能化、低代码化、云端协作和自主学习的方向发展,以进一步提升生产效率和柔性制造能力。工业机器人编程的持续优化将推动制造业向数字化、智能化升级,为工业4.0的发展提供有力支撑。

关键词： 老年群体   诈骗被害   计算扎根   机器学习   沙普利值  

摘要： 基于2018年“中国健康与养老追踪调查”(CHARLS)数据,以8961份60岁及以上老年群体有效样本为基础,采用“计算扎根”方法构建诈骗被害的预测与解释模型,主要发现如下:(1)通过预测模型,识别了对老年群体诈骗暴露和财产损失影响最显著的关键因素。结果表明,养老金、活动频次、活动种类、情景记忆和居住地是预测诈骗暴露的5个核心因素。而在诈骗损失方面,先前受害次数、抑郁、年龄、现金资产和月支出是预测财产损失的主要变量。(2)通过解释模型,进一步揭示了各风险因素的作用机制,并归纳出4种典型模式:直线形分布、“厂”字形分布、“L”形分布和“U”形分布。研究结论不仅深化了对老年群体诈骗风险的理论认知,同时也为制定具有针对性和精准性的防范措施提供了科学依据。

关键词： 人工智能   人脸控制   深度伪造   AI换脸   美颜  

摘要： 从农业社会到工业社会,无论是绘画、雕塑还是摄影等技术都只能表现脸,却无法控制脸。步入数智社会后,以平台和流量为关键驱动力,数字技术全面实现了对脸的控制。这种基于数字平台对脸的控制利用了人的爱美本能与趋利性。一方面,数字平台“一键生成”的美丽即时性地满足了人们对数字美的欲求;另一方面,数字资本迫使平台上的人用一张美丽的脸来收获社会注意力、流量和利益。在数智社会,机器给予我们“美丽的脸”,同时给予我们“美丽的陷阱”。过度美颜、深度伪造正在削弱人脸的可识别性,削弱人类基于脸获得经验真实的能力;非法AI换脸不仅削弱了社会真实性,还冲击了社会信用体系,带来诸多社会问题。为建设一个理想而美好的数智社会,要深入探索数字技术对脸的控制这一新的“技术—社会”现象,更要科学防范和解决其所引发的社会冲击。

关键词： 航空发动机   故障诊断   机器学习  

摘要： 航空发动机作为航空器的核心部件,其可靠性直接影响飞行安全。随着航空技术的发展,传统的故障诊断方法已难以满足复杂工况下实时性和准确性的要求。本文基于大数据和机器学习技术,探讨航空发动机故障诊断的关键技术与应用策略。通过分析航空发动机运行中的大数据特性,构建了以支持向量机为核心的智能诊断模型。

关键词： 人工智能   地下水   数值模拟   污染物  

摘要： 地下水是维系生态安全与可持续发展的关键资源,正面临水量波动与水质污染的双重挑战。基于行为过程的数值模型虽可刻画地下水渗流与污染物运移过程,但对参数精度依赖高、计算复杂,难以适应复杂异质环境下的动态模拟需求。人工智能(AI)技术在非线性建模、预测优化与高维特征提取方面展现出独特优势,为突破复杂系统建模瓶颈提供新手段。文章系统综述了AI在地下水模拟中的研究进展,涵盖水位预测、污染迁移模拟与修复优化等关键应用。结果表明,AI模型在动态预测、污染识别与修复方案优化等方面表现良好,混合模型方法在复杂变量交互建模中表现出较强鲁棒性,而深度学习框架在时空特征提取方面具有显著优势。然而,AI模型仍存在泛化能力弱、缺乏物理一致性等问题。未来,应重点聚焦以下几方面的研究:(1)构建多尺度数据融合与尺度迁移机制,增强模型稳定性与适应性;(2)提升同尺度模型的可迁移性与复用性,降低对目标场地数据的依赖;(3)推动从“大数据”向“有效数据”范式转变,强化小样本条件下的建模能力;(4)通过嵌入物理约束提升替代模型的可信性与物理一致性;(5)构建集成物联网与边缘计算的智能系统,实现地下水的高效感知、模拟与实时决策,助力地下水管理迈向智能化新时代。

关键词： ChatGPT   人工智能   智能辅助写作  

摘要： 我们真正进入了一个科技日新月异的新时代。可能很少有人会想到,人工智能(AI)今天会以如此前所未有的速度和深度改变着我们的生活和工作方式。如果说,以ChatGPT为代表的大语言模型的登场“吹皱一池春水”的话,那么,DeepSeek(深度求索)的横空出世则“搅得周天寒彻”,把中国带入AI新纪元。从最初的简单工具到如今的智能助手,AI已经从幕后走到台前,成为当今语言生活的重要组成部分。面对这一伟大的变革,人们的反应各种各样:恐惧者有之,抵触者有之,拥抱者更是有之;当然,不闻不问者亦有之。

关键词： 耐撞性   薄壁管   理论预测   机器学习  

摘要： 为实现薄壁管耐撞性指标的快速准确预测,基于简化超折叠单元理论建立了一种仿生梯度圆形多胞(BGCM)薄壁管在轴向压缩条件下的平均碰撞力预测模型,并搭建了长短期记忆(LSTM)网络模型预测不同几何参数下BGCM薄壁管的耐撞性指标。结果表明:理论预测与仿真结果误差小于6%,理论模型具有可靠性;LSTM网络模型在验证集上对薄壁管的吸能量(EA)和初始峰值力(IPF)的预测误差小于2%,在测试集上的预测误差小于5%,具有优异的预测精度和泛化能力。

关键词： 大模型   政务公文   人工智能   数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,大模型在政务公文领域的应用逐渐成为提升政务效率和质量的重要手段。本文深入探讨大模型在政务公文领域的应用现状、技术原理、优势以及面临的挑战与应对策略。通过分析相关案例,阐述大模型如何助力公文起草、校对、审核、检索与管理等环节,为政务工作带来变革。同时,针对数据安全、模型准确性等问题提出解决方案,展望大模型在政务公文领域的未来发展趋势,旨在为推动政务数字化转型和提升政务服务水平提供理论支持和实践指导。