关键词： PLC控制   计算机信息技术   智能制造   系统集成  

摘要： 本文围绕可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)与计算机信息技术的融合,构建了智能制造系统的整体架构,涵盖设备控制、数据采集、信息处理与人机交互等核心环节。系统采用西门子S7-1200PLC与WinCC平台,实现了各模块间的高效协同与稳定运行。通过性能测试,系统在响应速度、数据完整性和故障恢复方面表现良好,具备较强的实用性与扩展性,可为智能制造系统的设计与部署提供参考。

关键词： 人工智能   人机关系   系统思维   技术伦理  

摘要： 针对“AI不会取代你,但会用AI的人会取代你”这一流行论断,批判性分析了其过度简化的本质。该论断将人工智能(AI)的影响框定在个体技能竞争的狭窄视角内,未能充分审视其引发的深层结构性变革。首先,它忽视了AI的技术中介性:AI并非纯粹工具,它在重塑人类感知、认知与技能的同时,也挑战着传统的主体性观念;其次,它缺乏必要的系统思维:AI正驱动工作体系、组织形态与价值分配逻辑的根本性重构,个体努力可能因系统变迁而错位;最后,它悬置了关键的伦理考量:AI被视为中性工具,掩盖了其内嵌偏见、权力影响及广泛的社会伦理责任。理解AI的真实影响,必须超越这种“赋能竞争”叙事,转向对技术与社会互动、价值重构及伦理意涵的系统性反思。

关键词： 卢德主义   技术进步   就业增长   收入分配   人工智能  

摘要： 卢德主义对技术进步与就业关系的认识存在局限性,忽视了技术进步对就业的长期、整体及动态影响。现实数据表明,长期而言,技术进步促进了就业增长,但这需满足产业链上下游的有效协同、充分发挥最终需求的关键作用、合宜的市场规制等条件。研究认为,尽管卢德主义者的认识存在局限,但是部分微观个体的就业损失真实存在,必须重视微观层面劳动者的诉求,并采取有效的再分配政策,确保技术进步的红利惠及所有劳动者。在人工智能时代,劳动节约型技术的基本属性未变,仍具有节约劳动特征,但分析不应仅停留于表面的岗位替代效应,而应深入探讨其对工作任务与技能需求的结构性重塑。技术进步通过分解与重组工作任务,改变工作任务边界与分配方式,引发技能需求的深刻变化,对此,需建立以任务与技能为导向的技能培训体系。人工智能时代的就业前景取决于如何塑造技术发展方向、管理转型过程并公平分配技术红利,技术进步本身并不决定社会经济结果,关键在于围绕技术发展所作出的制度选择和政策安排,应通过前瞻性的政策设计,引导人工智能技术成为推动经济繁荣和增进社会福祉的动力,而非就业的威胁。

关键词： 高职教育   个性化人才培养   人工智能   学习路径规划  

摘要： 文章深入分析了高职教育与个性化人才培养的现状,指出当前高职教育在个性化人才培养方面存在的挑战与不足。随着人工智能技术的快速发展,构建基于人工智能的个性化人才培养模式成为提升高职教育质量的关键。该研究详细阐述了构建该模式的重要性,并提出了包括智能评估与诊断系统、个性化学习路径规划、智能辅助教学系统以及持续监测与反馈机制在内的四大构建要素。这些要素共同作用于人才培养的全过程,旨在实现教育资源的优化配置,提升学生的学习效果和满意度,培养具有创新精神和实践能力的高素质技能型人才。

关键词： 电力现货交易   人工智能   辅助决策系统   多源数据  

摘要： 为解决电力现货交易中信息不对称、决策复杂等问题,本文设计了一种基于人工智能的辅助决策系统。系统通过四层架构整合多源异构数据,结合短期负荷预测、概率化出力预测和纳什均衡求解等人工智能技术,实现精准的策略推荐与辅助决策支持。实验结果表明,该系统在预测精度、市场效率和计算效率等方面显著优于传统方法,为提升电力现货交易效率提供了重要参考。

关键词： 汉字优势   汉字维度   人工智能   双主体   双向训练  

摘要： 汉字能延续5000年并将继续辉煌,“维度优势”是其内因之一。DS-R1较全面地总结了既有数据中的“汉字优势”,但尚未能自主创造出有关“汉字优势”的新数据和新实践。作为自然智能主体,我们可以学习人工智能“端到端神经视觉网络”的训练方法,返回“从主体到对象世界”的原初场景,模拟汉字创制、显现、抽象、还原的全过程:汉字通过2维的简帛纸屏、3维的甲骨金石,表达4维的意义时空;感性显现的2维或3维,可拓展为具有逻辑抽象性的、从0维到4维的“全集”。汉字在各个维度体现出自由想象、多样稳定性、叙事较高效率、较多阐释路径等优势。汉字维度优势研究,在“六书”“反训”等既有数据之外,以创新的概念范畴系统和阐释路径,为人工智能提供具有中国特色的数据训练和实践训练例证。

关键词： 人工智能   精准思政   教育数字化  

摘要： 在教育数字化背景下,人工智能在识别、分析、供给和评估四个精准思政核心环节中发挥了重要作用,推动精准思政朝着系统化、个性化、数字化和智能化方向不断发展。然而,这一过程中产生的矛盾同样不容忽视,主要表现为:技术资本逻辑与价值引领性之间的矛盾,技术依赖与教育双方主体性之间的矛盾,虚拟空间与现实空间之间的二元对立。因此,兼顾技术发展与价值引导,统筹技术赋能与主体性增能,构建虚实相融的育人空间,成为精准思政走出现实困境的必经之路,并以此保持精准思政的人文性与价值底蕴,实现技术与育人目标的内在契合。

关键词： 资本驱动   人工智能   殖民风险  

摘要： 人工智能是资本的物质载体,承载着资本逐利的逻辑与扩张的需求,在技术层面不断突破边界,为资本开辟新的价值增殖的殖民路径。资本驱动下人工智能延续了世界发达国家与发展中国家之间的权力不平等,对资本驱动下的人工智能殖民风险进行分析,有助于认识其中的剥削实质,并找到去殖民化的路径。首先,提出殖民性扩张是资本主义发展人工智能的必然趋势,揭示资本驱动下人工智能的殖民本质。其次,探讨资本驱动下人工智能的殖民表现,即劳动力剥削、资源掠夺、高科技人才掠夺和道德倾销,进而从经济、政治、文化、社会等领域探讨了人工智能殖民主义所带来的消极影响。最后,提出人工智能去殖民化的中国使命,以推动全球人工智能发展更加公平、普惠。

关键词： 人工智能   基础医学   数据分析   模型  

摘要： 近年来,人工智能技术迅猛发展,在基础医学数据分析中的应用日益广泛。人工智能经历从专家规则系统到数据驱动深度学习和多模态模型的快速演进,为基因组学、蛋白质结构预测、单细胞转录组研究、生物序列分析及微生物组学等领域的研究带来突破性进展。然而,这些技术也面临诸如数据隐私、资源限制和可解释性不足等瓶颈。本文主要探讨人工智能技术在基础医学数据分析中的应用现状、关键方法、面临的挑战及发展趋势。

关键词： 人工智能   水下目标检测   深度学习   YOLOv8   注意力机制   特征金字塔  

摘要： 针对水下目标检测任务中小目标特征信息少和受水下环境影响导致检测精度低的问题,提出一种基于自注意力机制和改进金字塔的水下小目标检测算法,记为SF-Bi-YOLOv8.以YOLOv8为框架,设计一种加强全局特征提取能力的Swin-Fa模块对YOLOv8的骨干网络最后一个C2f层进行改进,提高了模型的小目标检测能力;将特征融合网络的特征金字塔结构替换为简化型加权双向特征金字塔结构(weighted bidirectional feature pyramid network,BiFPN)以更好地学习多尺度特征;采用线性区间映射Focaler-IoU的方式重构检测头的损失函数,从而关注难易样本,加速边界框回归.实验结果表明,在水下检测目标(detecting underwater objects,DUO)数据集上,SF-Bi-YOLOv8算法交并比(intersection over union,IoU)阈值为0.50时的平均精度达到0.862,较原YOLOv8提高了0.023,IoU阈值从0.50到0.95时的平均精度提高了0.036.研究结果可为水下目标检测任务提供参考.