关键词： 人工智能   高校   思政课  

摘要： 人工智能赋能高校思政课是智能时代的新要求。国家政策的全力支持、智能技术的成熟运用和意识形态的紧密契合为高校思政课创新发展提供了可靠保障。人工智能赋能高校思政课有助于高校思政课精准教学、教学模式创新、教学评价的完善。提升高校思政课教师的人工智能素养、优化高校思政课数据要素的管理和加强高校思政课算法的运转规制是实现人工智能赋能高校思政课的主要路径。

关键词： 湿地分类   高光谱   机器学习   深度学习   白洋淀  

摘要： 水体是维持湿地的三要素之一,对其进行动态监测能够更好地保护湿地生态。传统的湿地水体监测采用实地测量或遥感图像人工解译方法,此类方法成本高、效率低,不利于连续动态监测。近年来,采用机器学习、深度学习等方法从卫星遥感图像中提取水体成为湿地水体监测的有效手段。因此,该文基于资源1号02D高光谱遥感图像,采用机器学习、神经网络和Transformer网络3类方法对白洋淀湿地水体进行分类,对比不同光谱预处理方法及训练使用不同图像邻域大小对水体分类准确率和计算效率的影响,探究湿地水体分类的最佳数据预处理方式和分类模型。结果显示,深度学习方法在分类精度和计算效率上均显著优于机器学习方法,尤其是基于光谱空间残差网络模型(spectral-spatial residual network,SSRN),在使用全谱段信息和9×9邻域大小时取得了最高分类精度(准确率达99.09%,召回率为99.62%,F_(1)-score为0.99)。此外,大气水汽吸收波段虽然信噪比较低,但仍包含重要信息,在模型训练和预测中使用该波段信息能够提升湿地水体分类精度。该研究成果有望为湿地水体分类的业务化操作提供方法支撑。

关键词： 人工智能   自动化   造纸   质量控制  

摘要： 当前人工智能技术在各行各业、各个领域得到了广泛的应用,造纸行业自动化生产水平突飞猛进。本文介绍了人工智能在造纸行业中的应用现状,分析了造纸行业自动化程度,总结了人工智能在造纸行业全流程控制管理中的优势、挑战和未来发展方向。

关键词： 秸秆禁烧   “蓝天卫士”   视频监控   云计算   图像识别   机器学习  

摘要： “蓝天卫士”平台在北方多地实现了基本农田的全覆盖,于夏季禁烧期效果显著,多地达成“零火点零通报”,有力地推动了禁烧工作的开展。为贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,提高预警准确率并降低成本,进一步转变发展方式,以云计算、图像识别、人工智能等技术为依托,按照“集约高效、共享开放、安全可靠、按需服务”的原则,以“云网合一、云数联动”为构架,建成省级“蓝天卫士”平台。该平台实现了全省前端资源的共建共用、视频监控的统一部署、数据资源的汇聚共享以及平台应用的有效协同,满足了全省统一管控需求。文中针对“蓝天卫士”平台在各地出现的实际问题,依据“一套监控、多种应用”的规划,结合成熟的信息技术,提出省级“蓝天卫士”平台的方案与设计。该方案从部署方案、平台云化、功能升级、摄像头规格、机器学习等方面进行优化改进,既能提高资源的共建共用、数据汇聚共享程度,又能节约成本、提高预警准确率。

关键词： 电子信息   现代化   人工智能   产学研融合  

摘要： 在社会数字化转型步伐不断加快,产业升级持续推进以及全球竞争愈发激烈的大背景下,电子信息工程领域对创新驱动与可持续发展的需求变得极为迫切。本文深入探究了电子信息工程现代化技术发展的必要性、核心路径以及推进策略。文中剖析了当前技术发展的核心路径,针对推动电子信息工程迈向现代化这一目标,提出了诸如加强核心技术攻关、构建安全生态、完善标准体系和深化产学研融合等一系列策略,这些策略旨在助力产业升级,推动社会进步。

关键词： 柔性管道接头   地震断层作用   易损性分析   模型试验   有限元数值模拟   机器学习  

摘要： 埋地柔性管道对于周围土体的变形非常敏感,在地震断层作用下极易发生变形破坏。现有理论和计算方法多针对于连续管道,而管道接头作为结构受力的薄弱环节,其在断层作用下的力学响应尚不明确。采用以模型试验为基础,有限元数值模拟和机器学习相结合的方法,对承插式HDPE双壁波纹管道接头在地震断层作用下的易损性进行研究。研究结果表明:深埋管道比浅埋管道更容易受到地震断层作用的影响,管道埋置越深,管道接头的失效概率越大;管道直径越大,其接头的失效概率也随之增大。当管道周围土体的摩擦角较大时,其接头在断层作用下更容易发生破坏。因此,减小管道直径、埋深和周围土体的内摩擦角有利于降低管道接头的失效概率。

关键词： 烟花装配质量检测系统   机器视觉   深度学习算法   智能制造   生产安全  

摘要： 针对烟花装配质量检测中人工方法效率低、误差率高等问题,研究提出一种基于机器视觉的在线检测系统。通过集成高分辨工业相机、多光谱照明装置及深度卷积神经网络,该系统实现了烟花装配关键质量指标的实时检测,错误检出率控制在0.3%以下,检测准确率达98.2%,平均响应时间为1 s,显著提高了检测效率与可靠性。研究突破传统检测方法的局限,能够为烟花制造业智能化升级提供技术支撑。

关键词： 人工智能   高速公路   人才管理   无人值守   复合型人才  

摘要： 人工智能在高速公路运营管理中的应用日益深入,尤其在收费站无人值守、车道维护、养护巡查及应急管理等领域,推动了人才管理模式的智能化转型。本文探讨了人工智能如何赋能高速公路企业优化人才结构、培养复合型人才,并应对管理流程中的新挑战。同时,分析了伦理风险、人才结构性失衡及实施成本等问题,提出通过科技引领理念、流程再造、数据治理及生态体系建设等策略,实现人才管理的创新发展。

关键词： 卫生保健提供   医疗健康   大语言模型   文献计量分析   CiteSpace   人工智能  

摘要： 背景由于其强大的语言处理能力和广泛的应用潜力,以ChatGPT为代表的大语言模型引领了医疗领域自然语言处理的新趋势。目的本研究通过文献计量分析揭示2017年以来医疗大语言模型的研究热点、主题分布及未来发展方向。方法通过Web of Science、中国知网、万方数据知识服务平台和维普网数据库,系统检索和筛选2017年1月-2024年6月关于医疗大语言模型的文献。利用CiteSpace软件提取文献中的主题关键词等信息,分析并对比国内外研究的演进、热点和趋势。结果共纳入1071篇相关文献,结果显示国外研究集中于人工智能、大语言模型、深度学习、知识图谱等技术在医学中的应用,而国内研究则相对较少,侧重于中文医学问答系统构建和医疗数据非结构化问题处理。结论深化医疗数据挖掘,拓展多场景应用,并借鉴国际大语言模型的微调和应用评估经验,促进我国医疗大语言模型技术的发展和医学领域应用。

关键词： 微塑料   图像识别   计算机视觉   人工智能  

摘要： 深入分析对比了决策树、随机森林等机器学习模型与卷积神经网络等深度学习模型技术在图像识别检测微塑料中的研究和应用进展,发现上述算法面临着数据稀缺、泛化能力弱及场景适应性差等瓶颈问题.针对这些问题,融合计算机视觉与传统分析技术,建立协同分析框架、构建多介质标准化图像数据库,突破数据壁垒,以及开发轻量化自适应算法,提升野外部署效能,以期成为未来该领域重要的发展方向.从而为微塑料智能监测技术的实用化转型提供理论支撑与关键技术路径.