关键词： 人工智能   高校思政   教育融合   创新实践  

摘要： 本文探讨了人工智能与高校思政教育融合的实践样态.在个性化教学模式中,通过大数据分析为学生定制学习方案、智能推荐学习资源,满足不同学生的需求.互动式教学场景下,智能问答机器人与学生互动,虚拟课堂中的小组讨论促进交流与合作.精准化教育管理方面,利用人工智能实现学生思想动态预警与干预,以及教学效果评估与反馈.这些实践样态为高校思政教育带来了新的机遇和挑战,有助于提高教学质量和效果,促进学生的全面发展.

关键词： 新型电力系统   故障诊断   研究进展   机器学习   大语言模型  

摘要： 随着新型电力系统规模的扩大与运行方式的复杂化，高效精准的故障诊断技术对保障系统安全稳定运行至关重要。近年来，机器学习和大语言模型技术的快速发展，为新型电力系统的故障诊断提供了新的理论与方法支撑。本文系统综述了机器学习和大语言模型技术在新型电力系统故障诊断中的研究进展，对比分析了相关方法的应用特点，总结了相应的技术挑战，并且梳理了未来研究方向。本文通过系统性的技术分析和梳理，旨在为新型电力系统构建高效、鲁棒、可解释的智能故障诊断体系提供理论参考与技术路径。

关键词： 工业机器人   智能制造   机器人感知   多机器人规划   集群机器人协同   柔性作业  

摘要： 加强国家工业制造能力、优化高端制造的质量与服务水平事关国家经济社会发展和国家综合实力提升，以工业机器人、人工智能、工业互联网为核心要素的智能制造技术体系快速发展并成为工业制造新质生产力的重要组成。本文全面梳理了智能制造工业机器人的应用背景，包括智能视觉检测、高效磨抛、柔性精密装配、工件抓取转运在内的工业机器人作业类型，航空航天装备、海洋船舶、轨道交通装备、新能源汽车、电子信息产品等代表性制造场景；从环境理解与状态感知、全尺寸三维检测等视觉感知，机器人多任务调度、复杂场景无干涉协同规划等决策规划，多机器人协同控制、机器人柔顺控制等运动控制以及灵巧机构设计等方面，深入分析了相关共性技术的研究进展；进一步论述了大范围动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同、数字孪生等智能制造工业机器人技术的发展趋势。相关内容可为深化工业机器人技术研究、精准推进智能制造发展、培养转化新质生产力等提供基础参考。

关键词： 人工智能   化学教育   化学教学   教学评价  

摘要： 人工智能(ArtificialIntelligence，AI)的出现正在极大地改变人类社会发展的进程，教育不可能置之度外。本文结合作者最近一次跟随ChatGPT-4进行学习的经历浅议AI对教育的可能作用，以及AI赋能教育背景下学会学习的极端重要性。在此基础上，对AI赋能教育，特别是AI赋能化学教育提出建议。

关键词： 杰文斯悖论   回弹效应   双碳目标   人工智能   新质生产力  

摘要： 数字经济时代的杰文斯悖论与蒸汽及电力时代的杰文斯悖论在形成机理、表现形式和治理方式上都有所不同。在煤炭、电力主导的工业时代，技术效率提升引发的能源消耗回弹效应本质上是单向的。数字经济时代的特殊性在于信息生产过程是能源消耗的过程，但信息本身又是物质能量调度的规则：一方面，信息生产涉及的数据采集、存储、计算必然带来能源回弹；另一方面，数字技术通过减少不确定性，又能在交通、制造、建筑、电网等领域实现节能效应。当前人工智能的算力竞争所带来的能源压力对中国实现“双碳”目标提出了严峻的挑战，应对这些挑战的关键不仅需要能源结构的清洁化转型，而且要通过技术创新降低单位算力能耗，同时通过制度创新完善算力资源配置机制。据此，本文从在智算中心发展上做好技术选型、在智算中心规划上回应分层需求、在算力布局上因地制宜、在算力市场上谋划布局四个方面提出对策建议。

关键词： 人工智能   初中化学   智慧课堂   问题与策略  

摘要： 人工智能在提升教学品质和培育创新人才方面扮演着至关重要的角色,而在人工智能飞速发展的今天,智慧课堂引入初中化学课堂同样具有不可估量的价值.当前,初中化学教学仍然存在教师专业素养不足、学生缺乏学习积极性、实验设备不足等问题,有必要借助人工智能构建化学智慧课堂.以此,利用人工智能提供的个性化学习方案辅助教师工作、优化资源配置、激发学习兴趣,从而提高教学效率,促进教育公平.对此,首先加强教师培训提高其设计智慧课堂的能力,同时利用智慧课堂激发学生学习兴趣,以促进初中化学智慧课堂的有效构建,推动教育教学智慧化发展.

关键词： 人工智能   初中英语   改革创新  

摘要： 在"人工智能"时代背景下,初中英语教师在执行教学任务时必须创新传统教学理念.因此,教师应依据学生的实际需求,合理运用"人工智能"技术,有效融合传统教学经验与先进智能技术.这将有助于打破传统教学模式的局限,以更加个性化和多元化的教学方法传授英语知识,提供及时的学习反馈,让学生能够迅速了解自身不足,并在后续学习中针对性地加以改进,从而真正实现英语学习能力的显著提升.

关键词： 人工智能   英语教学   教育技术   教学研究  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,将其应用于教育领域正如火如荼.本文结合当前高中英语教育面临的挑战,分析了人工智能技术的发展现状及其在高中英语教学中的巨大潜力,并从高中英语教学的辅助备课、互动学习与智能辅导、辅助组卷与批改、辅助个性化学习等方面进行了具体的应用分析,也提供了相关的人工智能实践案例.最后,文章还分析了人工智能技术在高中英语教学中的应用所面临的困难及其应对措施.

关键词： 多源降水融合   机器学习   贝叶斯模型平均   赣江流域   影响因素  

摘要： 【目的】降水输入误差是洪水预报误差的主要来源，融合多源降水信息是降低降水输入误差的重要手段。高时空分辨率卫星降水产品能够更好地捕捉降水事件的时空分布信息，但因其点估计误差较大导致其应用受限。提出一种基于机器学习和贝叶斯模型平均的多源降水融合方法，以提高降水数据在时空尺度上的精度。【方法】首先采用双线性插值方法将3种卫星降水产品（GSMaP、IMERG和PERSIANN）进行空间降尺度，再利用轻量梯度增强机（LGBM）算法进行降水偏差校正，最后基于季节尺度贝叶斯模型平均（BMA）融合校正后的降水产品，得到精度更高的降水数据。【结果】选择赣江上游峡山站以上流域进行实例验证，结果表明：（1）融合后降水在6个评价指标上均明显优于原始卫星产品（均方根误差为4.73 mm、相关系数为0.92、误报率为0.28）；（2）与原始卫星产品相比，融合后降水空间分布的准确性显著提高，与地面观测站的一致性更好；（3）单卫星降水校正的结果和多卫星降水融合后的结果在小雨、中雨、大雨、暴雨和大暴雨等5种量级下的均方根误差值均显著低于原始卫星产品。【结论】总体上，多卫星降水融合数据综合了各校正降水产品的优势，在不同降水量级方面均表现较好，成果可为水文模拟和预报提供准确降雨输入数据支撑。

关键词： 红层软岩   尺寸效应模型   高径比   机器学习   预测模型  

摘要： 构建精准的尺寸效应预测模型，对使用室内试验单元强度设计大尺度构件结构具有重要的工程意义。对不同高径比红层软岩试样进行无侧限单轴压缩试验，并评价现有尺寸效应模型对本文数据的可靠性。提出参数离散度，表达为每组试样的多个力学特征参数变异系数的均值，对试验结果的离散性进行分析。最后采用决策树回归、支持向量回归、多层感知机、随机森林回归、极限梯度提升回归五种机器学习模型预测不同尺寸红层软岩及其他岩类的单轴抗压强度，并引入SHAP（Shapley Additive Explanations）方法揭示特征对预测结果的影响及贡献。结果表明：随着试样高径比的降低，单轴抗压强度σP，峰值轴应变εP均逐渐增加，应力-应变曲线会由脆性向延性模式转换；胡麻岭红层软岩很难适应于现有基于硬质岩提出的尺寸效应模型；高径比对试样离散度影响显著，离散度会随着高径比增加，先增加然后迅速降低；极限梯度提升回归模型对红层软岩抗压强度的预测精度最高，测试集R2为0.989，而多层感知机模型能够预测非标准尺寸煤岩、贫矿、大理岩的峰值应力，误差小于20%；特征权重和岩石结构均会对MLP预测结果造成影响。