关键词： 人工智能教育   机器学习   项目式学习  

摘要： 随着人工智能技术的迅速崛起,人才培养正迎来一场深刻的变革,人工智能教育迎来了前所未有的发展机遇。机器学习作为人工智能教育课程的核心内容,对学生的知识广度、深度和实际应用能力要求较高,如何将其化繁为简,使其能够让学生“看得见”“够得着”,成为教育教学的一大难题。基于此,本文构建了基于机器学习技术的项目式学习框架,并以“法眼鉴智:AI伦理洞察”为例,系统阐述了如何通过项目式学习实现机器学习知识的教与学融合,为人工智能课堂教学的开展提供了可操作的实践范式。

关键词： 人工智能   针灸   学科交叉   智能化  

摘要： 文章探讨了人工智能(artifical intelligence,AI)在中医针灸领域的应用及其带来的变革。AI技术通过分析大量医疗数据,显著提升了疾病诊断的准确性和效率。AI通过分析大量针灸临床数据,辅助优化穴位选择、针刺手法及治疗方案,提升了个性化治疗的精准度。例如,机器学习算法可结合患者体质、病症特征及历史疗效数据,推荐最佳针灸方案,提高临床效果。此外,AI在针灸机理研究中也发挥重要作用,如利用大数据分析经络与疾病的关联,或通过图像识别技术辅助定位穴位,减少人为误差。未来,需加强中医理论与AI技术的深度融合,推动针灸智能化发展,同时确保其符合中医整体观和个体化治疗原则。AI与针灸的结合,有望推动中医药的国际化与科学化进程。

关键词： 围岩变形   机器学习   SVM   优化算法  

摘要： 针对机器学习方法在围岩大变形预测评估方面缺乏系统性的问题,选取主流SVM优化算法,通过量化分析获取优化算法,以更好地预测围岩大变形。通过收集围岩大变形案例,选取合理的预测指标,采用不同的SVM优化算法及大变形分级方案,研究了不同优化算法在隧道(洞)大变形等级预测中的性能。结果表明:SVM以其强大的泛化能力和非线性建模能力,在解决隧道(洞)大变形等级预测问题上具有显著优势。通过14种优化算法可以进一步提升SVM的预测精度,大部分测试准确度能达到90%以上,不同分级方案下的预测性能也表现出一定的差异性;PIO_SVM,SCSO_SVM,SOA_SVM及SSA_SVM对5种大变形分级方案下的变形等级预测性能表现最好。此外,预测模型的事后解释分析采用SHAP法可以提高模型的可解释性和可信度。

关键词： 人工智能   人的主体性   危机产生   危机消解  

摘要： 千百年来,从人类主导知识的创造与发展,到如今人工智能技术与人类携手开创知识生产新纪元,智能机器开始侵蚀人类所特有的知识生产权,并逐步向其他领域拓展。人工智能技术的迭代发展使得人被迫沦为复杂、多元、高效智能社会系统的“附庸”,人的“主体丧失”迫在眉睫。人工智能时代人的主体性危机表现为:人的自由意志遭遇削减、人的自我异化倾向加剧、人的隐私安全不复存在。对此,以自我意识、技术标准和治理体系等方面的变革为切入点,提出三条消解路径:(1)提升自我意识,强化人的主体性建设;(2)规范技术标准,把握人工智能发展方向;(3)完善治理体系,开辟科学监管新路径。由此,人工智能技术将回归正确的发展轨道,为实现人的自由全面发展提供支持。

关键词： 人工智能   AIGC   知识服务   智慧档案馆  

摘要： AIGC的快速发展给档案馆智慧服务带来新的机遇和挑战。在馆位职责、技术变革以及时代要求三者共同构筑的发展语境下,阐释AIGC赋能档案馆智慧服务的现实逻辑。从算据、算法、算力底层基础出发,分析赋能的作用原理,发掘AIGC与档案馆智慧服务在数据处理、信息组织与知识服务三方面存在的价值耦合,进而赋能具体的应用场景,即融合化资源建设的组织场景、智慧化互动咨询的体验场景和专业化知识生产的内容场景。回顾现实应用,深入分析AIGC赋能在数据安全、内容质量以及服务质效上面临的挑战,提出完善规范化法制,加强协同化规制以及打造合理化建制的对策,为数智环境下档案馆智慧服务的实现与持续发展提供新的思路。

关键词： 教师培训   人工智能   跨界融合   拼图教学法   以评促学   英语教学  

摘要： 随着人工智能(AI)技术在教育领域的渗透,提升英语教师AI融合教学能力成为重要议题,而传统培训模式面临参与度低、学用脱节等挑战。本文介绍并分析了一次针对新东方成熟英语教师的AI辅助教学培训创新实践。该培训以“跨界融合”为核心设计理念,通过两大核心实践——将拼图教学法创新应用于师训视频学习以打破信息线性壁垒,以及将标准化考试(如托福)的测评逻辑融入过程性评估以实现“以评促学”——并强调教育理论与AI技术的深度结合(即“用教学法驯服AI”)。实践获得了参训教师的高度认可,显著提升了参与度、知识保持率与高阶思维能力。本文旨在详细解析此次培训的Crossover设计亮点(如拼图教学法视频化、以评促学题目设计、非线性信息流、理论技术融合)、理论依据及实践成效,为AI时代的教师专业发展提供一种高参与、高认知、高实践的“双核驱动”融合培训新模式的参考。With the growing integration of AI in education, enhancing English teachers’ ability to apply AI in teaching has become critical. Traditional training models, however, often suffer from low engagement and poor transfer of learning to practice. This paper presents an innovative AI-assisted teacher training program designed for experienced English teachers in New Oriental. Centered on the concept of “Crossover”, the model features two core components: 1) The innovative use of the jigsaw method in video-based learning to break down linear information flow;2) The integration of standardized assessment logic (e.g., TOEFL) into the formative evaluation to promote learning through assessment (“assessment-driven learning”). The design emphasizes the deep fusion of pedagogy and AI technology—“taming AI with pedagogy.” Results showed high participant satisfaction and significant improvements in engagement, knowledge retention, and higher-order thinking. This study unpacks the key design elements (e.g., video-integrated jigsaw learning, non-linear information structure, theory-technology synergy), theoretical foundations, and practical outcomes, offering insights into a dual-driven fusion model for teacher professional development in the AI era.

关键词： 人工智能   新闻媒体   伦理指导   多元内容  

摘要： 本文对新闻媒体在人工智能技术应用中的创新发展进行了探讨。先是分析了人工智能在新闻媒体中的具体应用,包括自动新闻生成、数据新闻和智能推荐等,并讨论了这些技术的广泛应用带来的问题。随后提出了创新发展对策,包括均衡自动化与人工参与,加强舆论引导与保障信息安全,建立伦理指导原则,实现多元化内容推荐等。实施这些对策,新闻媒体可以更好地适应人工智能时代的变革,提高新闻报道的质量和公信力。

关键词： DeepSeek   中学化学   教学   人工智能   应用   个性化   价值   命题规律  

摘要： 在人工智能飞速发展的当下,AI工具不断涌现,DeepSeek便是其中备受瞩目的一颗新星,中学化学教学也因为DeepSeek的出现加快了教学信息化的进程。在中学化学教学中,合理运用DeepSeek,将其与化学教学相互联系,不仅能够丰富教学资源和手段,也能够带给学生全新的认知体验。文章简述了DeepSeek使用方法,分析了中学化学教学中DeepSeek的应用价值,并从教师教、学生学、命题规律等多个方面进行分析,旨在发挥新兴人工智能的力量,拓展教师知识视野,赋予学生学习动能,提供教学建议。

关键词： 机器学习   土木工程结构损伤   损伤特征提取  

摘要： 为精确识别、评估土木工程结构在自然灾害与长期负荷下的损伤情况,本研究采用基于机器学习的技术方法,以震后建筑结构损伤检测为例,设计并实现了完整的损伤识别模型。该模型涵盖从数据预处理、特征工程到损伤特征提取的整个分析流程,进行了超参数的调整与优化。研究结果表明,该机器学习模型在提高损伤识别的准确性、效率方面表现优越,能支持结构健康监测与紧急响应决策,研究成果充分展示了机器学习技术在土木工程损伤识别领域的应用潜力。

关键词： 液态食品装备   数字化转型   智能制造   绿色制造   六精协同   全生命周期管理  

摘要： 随着国家高质量发展战略和“双碳”目标的持续推进,液态食品装备制造业正迎来数字化、智能化与绿色化融合发展的关键时期。中辰轻机作为该行业的代表性企业,通过构建以“六精”协同为核心的数字化体系,推动了从研发设计、制造执行、供应链管理到售后服务的全链条数字化升级,显著提升了企业运营效率和产品竞争力。本文围绕中辰轻机的数字化实践,系统阐述其在智能化装备联动、绿色工艺优化、远程服务体系建设等方面的探索成果,旨在为行业提供具有可借鉴性的转型路径与实践范式。