关键词： 地质灾害   救援资源需求预测   救援主体   救援装备   机器学习算法  

摘要： 地质灾害救援具有自身的特点和技术上的特殊性,灾害初期由于信息不完整,救援资源需求呈现出复杂多样、时间紧迫且不确定的多重特性,导致其需求量难以准确预估。为了预测重特大地质灾害救援资源需求,首先基于历史经验从宏观、微观、时空3个层面梳理并构建了包含22项灾情影响因素指标作为输入参数的模型框架,涵盖5类应急救援主体并整合4大类别26种核心救援装备资源作为输出参数,通过相关性分析,确定灾情数据与救援资源投入数据之间存在显著而明确的关联性;然后将基于历史经验的需求预测结果作为数据异常检测与缺失值填补的参照基准,采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、LightGBM、XGBoost和人工神经网络(ANN)5种机器学习算法构建预测模型,用于估算救援主体及装备的需求量;最后为提高机器学习模型的稳健性,对ANN、XGBoost、RF 3种机器学习算法进行了不同组合权重分配的试算。结果表明:LightGBM和SVM算法的预测效果一般,RF和XGBoost算法均能取得较好的预测效果,ANN算法的预测效果最好;对ANN、XGBoost、RF算法按照7∶2∶1的权重分配构建的联合机器学习模型展现出良好的稳健性特征,为重大地质灾害情境下救援主体及装备需求量的精准测算提供了基于多算法融合的科学解决方案。

关键词： 数智时代   人工智能   印刷包装   拔尖创新人才  

摘要： 数智时代推动印包行业深刻变革,人工智能技术作为核心驱动力,正在重塑行业的发展模式与人才需求。本文分析了数智时代印包专业人才培养面临的挑战与机遇,阐明了拔尖创新人才培养的特有价值,构建了“价值观、知识、能力”三位一体的培养目标体系。针对当前印包专业拔尖创新人才培养面临的现实困境,本文构建了课程体系、师资队伍、实践教学和产教协同“四维融合”的优化路径。本文旨在为数智时代印包专业拔尖创新人才培养模式优化提供理论参考和实践指导,助力印刷、包装产业数智化转型与高质量发展。

关键词： 公路交通   大语言模型   研究综述   智能交通   人工智能   数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM,Large Language Model)在多个领域展现出强大的应用潜力。本文综述了大语言模型在公路交通领域的研究进展及其应用实践,重点探讨了其在高速公路等交通场景中的数字化转型支持作用。通过对现有文献的分析,本文总结了大语言模型在公路交通领域的多种应用,包括交通流量预测、交通异常事件检测、出行方案推荐、桥梁病害诊断等。同时,也分析了大语言模型在交通领域应用中面临的挑战,如数据质量、模型解释性、实时性、隐私安全等问题,并提出了未来应对这些挑战的思路和展望。研究表明,大语言模型能够为公路交通领域的数字化转型提供有力支持,推动智能交通系统的可持续发展,但在实际应用中需要克服一系列技术难题。

关键词： 科技教育   人工智能   教育活动   设计与实施  

摘要： 在人工智能时代,科技教育与高职院校的紧密结合可促进高素质科技人才的“产出”。以人工智能为“宏观”主题,以“校园虚拟辅导员”聊天机器人为例,针对高职学生群体进行科技教育活动设计,提出实施思路、实施过程等,旨在助力学生认识并运用人工智能,培育未来创新技能。

关键词： 三维地质建模   机器学习   DBSCAN   SMOTEENN   随机森林  

摘要： 三维地质模型可以有效表征地下地层分布和地质构造,但受限于工程钻孔数据的稀疏性、不规则性、不平衡性,单一的机器学习方法在地质建模中往往难以达到理想精度。针对工程钻孔数据的特性,该文提出一种基于DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法改进的机器学习三维建模方法。首先根据地质资料调整算法参数以优化数据,进而创建研究区栅格单元地质属性模型,并与单一随机森林(RF)模型进行预测对比,最后进行不同数据处理方法的建模结果分析。实证结果表明,DBSCAN-SMOTEENN-RF联合算法能有效消除数据不平衡现象并提升建模效果,在数据量有限或质量不均的情况下,与单一RF模型在三维地质建模中的精度相比,该算法准确率、召回率、F 1值和精确率分别提高8.38%、11.40%、10.12%、7.37%;在栅格单元地质属性模型的地层分布展示上,DBSCAN-SMOTEENN-RF模型的预测结果更符合勘察的地质情况。

关键词： 人工智能   高校档案   档案编研  

摘要： 探索人工智能技术服务于高校档案编研,有助于挖掘档案内在价值、提升高校档案编研效率。通过分析高校现有大规模数据馆藏、智能化管理、数据挖掘技术等编研基础,探索基于人工智能的高校档案编研路径,结合具体应用案例指导决策。利用人工智能技术推动高校档案编研,需要从元数据、语义关联、线上展示等方面寻求切入点,推动编研工作创新。

关键词： 云计算   智能制造   人文交互设计   用户界面优化   用户体验提升  

摘要： 在智能制造快速发展的背景下,现有智能制造信息系统普遍存在界面复杂、交互不便、缺乏个性化等问题,制约了系统的智能化与用户满意度的提升。基于云计算技术的弹性扩展、高效计算与大数据分析能力,本文提出了针对智能制造信息系统的人文交互优化设计方案,重点从用户界面布局优化、多模式交互集成、跨平台一致性设计等方面展开研究,开发了原型系统并在智能制造车间中进行了验证。结果表明:系统响应时间平均为120 ms,数据准确率达到99%,资源利用率为86.2%,显著提升了用户操作效率和系统稳定性。方案的有效性和可用性验证结果显示,该设计推动了智能制造信息系统的智能化与人性化转型,为制造业的数字化升级提供了高效的解决方案。

关键词： 信息技术   会计转型   大数据   人工智能   财务管理  

摘要： 信息技术的快速发展正引领会计行业经历一场深刻的变革。云计算、大数据和人工智能等技术的应用,不仅提升了会计工作的效率和准确性,还为企业决策提供了更精准的数据分析。这些技术正在改变传统会计流程,增强财务报告的实时性和透明度。同时,会计人员需要适应新技术,强调了持续学习的重要性。尽管面临数据安全、成本和员工抵触等挑战,但通过学习成功案例,可以总结出有效策略,推动会计行业的创新与变革,助力企业实现更高效的财务管理。未来,信息技术将继续推动会计行业的转型升级。

关键词： 拉曼光谱   印油分类   机器学习   特征选择   法庭科学  

摘要： 本研究采用拉曼光谱技术对印文色料进行分类鉴别,比较不同预处理方法、建模方法及算法优化的结果,确定对印文色料种类进行鉴别的最优分类模型。提出了一种基于拉曼光谱结合逻辑回归(LR)与粒子群优化(PSO)算法的分类模型,用于区分11种不同品牌及种类的印油和印泥(包括光敏印油、原子印油、水性印油、油性印油、印泥等)。实验制作11种不同品牌及种类印油印泥在复印纸张上盖印形成印文,采集655个拉曼光谱图数据,通过LASSO方法对每张谱图的1024个数据点筛选50个关键特征进行特征选择,对比逻辑回归(LR)、线性判别器(LDA)、支持向量机(SVM)以及对三种算法分别采取粒子群优化(PSO)、网格搜索(GS)优化后的模型性能。结果表明,LR结合PSO算法在测试集上分类正确率达93.5%,精度、召回率及F1得分分别为94.4%、94.2%和0.94,显著优于其他模型。本研究为机器学习算法在印文色料分类鉴别领域应用提供方案,对提升法庭科学检验效率具有实际应用价值。

关键词： 新媒体技术   沧州博物馆   宣传教育   人工智能  

摘要： 聚焦新媒体技术与博物馆宣教活动的融合,以沧州博物馆为研究对象,采用文献查阅、实地走访及比较研究等方法,从线下技术运维与线上平台运营两方面,剖析地方博物馆智慧化建设的现状与问题。研究发现,沧州博物馆线下存在体验设备开放率低、互动形式单一等不足,线上平台面临官网学术性不足、短视频运营碎片化等问题。基于此,提出实体博物馆智慧化升级策略,包括增强沉浸式体验、引入人工智能技术、构建展览运营监测系统;同时优化虚拟博物馆生态,涵盖官网科研功能强化、公众号精准化运营及多平台短视频直播联动等方向,旨在为新时代博物馆文化传播与社会教育提供实践路径参考,助力其实现资源可持续利用与社会职能拓展。