关键词： 支持向量机   垃圾分类   机器学习   高准确率  

摘要： 随着人们生活水平不断提高,日常垃圾也急剧增加,绝大部分垃圾都是可以通过回收再重新利用的,避免资源的浪费。针对垃圾分类难的问题,本文基于支持向量机(Support vector machine,SVM)技术设计开发垃圾分类系统,系统训练模型使用常见的25种共八万张垃圾图片,通过SVM神经网络实现数据集和图预处理,设计相关SVM分类器。然后通过测试过程所用的计算机环境配置以及网络模型部分参数设置,研究实验过程的实时优化。结果表明,该模型具有很好的鲁棒性,无害垃圾和有害垃圾的识别准确率达到99%以上。

关键词： 生成式人工智能   人工智能   治理  

摘要： 生成式人工智能作为极具影响力的新兴技术,正深刻影响和形塑着人类的政治、经济和社会发展等诸多领域,并在全球各界掀起广泛关注与普遍探讨。当前,关于生成式人工智能的全球研究焦点已从单纯的技术规制升维至文明形态重构,这种立场分野本质上是数字文明时代生产关系的全球性调适,既折射出国际权力结构的深刻变迁,更预示着人机共生社会新型治理范式的孕育需求。国内外学界基于“风险-成因-对策”三重进路建构了生成式人工智能的治理方案,这就需要对既有研究作归纳比较,进一步寻找未来生成式人工智能的治理之道,以平衡定性与定量的落差、关注理念与道路的撕裂、链接实践与理论的时差、填补设计与落实的断层、弥合域内与域外的隔离。

关键词： 人工智能   自适应   英语学习  

摘要： 基于人工智能的自适应英语学习创新了英语教育的模式。自适应英语学习系统能够提供个性化的学习路径,实时调整教学内容,并提供智能评估及反馈,使构建大规模个性化的英语教学范式成为可能,在一定程度上促进了教育公平。

关键词： 负责任创新   智能思政   数字化   人工智能   风险  

摘要： 在智能时代背景下,思想政治教育走向数字化、智能化转型是其发展的必然趋势。人工智能技术在契合思想政治教育发展的同时,也带来了一系列挑战和潜在风险。如何利用人工智能的创新优势,以智能技术推动思政课高质量发展,是新时代思想政治教育面临的重大课题。基于此,应将负责任创新理念融入智能思政的各个环节中,从预期、反思、包容、反馈四个维度出发,探究主客体与智能媒介方面的潜在风险,以规范创新主体、创新活动、创新制度为实践进路,规避其可能出现的伦理僭越问题,多维度降低人工智能对思想政治教育应用中的负面影响,更好地为新时代思想政治教育发展赋能。

关键词： 工业机器人   智能制造   应用研究  

摘要： 智能制造对工业生产提出了新的挑战,其中一项重要的研究方向是工业机器人的高效应用。本研究针对工业机器人在智能制造中的应用问题,进行了深入的研究和分析,采用实证研究的方式,搜集并分析了一系列工业机器人在智能制造中的应用案例。结果表明,工业机器人在生产线自动化、产品质量控制、人机协作等多个智能制造环节中都展现出了显著的效益。更具体的,我们发现工业机器人能够显著提高生产效率,降低人工成本,并且在保证产品质量的同时,显著降低了生产线事故率。此外,工业机器人还有助于制造业向数字化、网络化、智能化方向的转型,进一步推动智能制造的发展。本研究结果为我国工业机器人在智能制造中的应用提供了参考,从实际操作方面为我国工业4.0战略实施提供支持。

关键词： 人工智能   数字教材   免疫系统   医防融合   数字化教学  

摘要： 随着人工智能(AI)技术飞速发展,AI正在重塑教育领域新生态。在AI推进下,AI数字教材将进一步清晰地呈现知识脉络,构建数字教材的新范式和新形态。在大健康背景下,医防融合已成为医疗卫生领域的重要趋势。但目前医防融合资源欠缺,单一纸质教材亦无法实现医防融合知识体系的深度及广度,难以适应AI赋能教育的发展趋势。因此,利用AI技术开发医防融合的拓展数字教材资源,实现资源贯通迫在眉睫。免疫系统是机体抵御疾病的重要防线,与医防融合间存在紧密联系,本文旨在探讨利用AI技术开发数字教材资源在医学教育中的应用路径。将医防融合理念贯穿于AI教材中,强化从“以治病为中心”向“以健康为中心”的理念转变。以免疫系统为例进行深入分析,通过整合医学知识、预防策略与AI技术进行开发与共享数字教材资源,为医学教育提供新的思路和方法。

关键词： 人工智能   数学教育   斐波那契数列  

摘要： 本文以斐波那契数列为研究对象,探讨人工智能技术在数学教学场景中的创新应用。通过构建学生主动观察发现问题、提出问题、解决问题的研究路径,研究了如何设计合理的课堂活动,帮助学生在人工智能辅助下自主研究问题,也为今后探索人工智能如何赋能数学教育提供一些参考。

关键词： 智能制造   柔性生产线   机电一体化  

摘要： 机电一体化控制系统作为柔性生产线的核心,其设计水平直接影响生产线的柔性和智能化程度。本文围绕智能制造环境下柔性生产线的机电一体化控制系统展开研究,构建了感知层、控制层和决策层相结合的多层架构,并设计了柔性工位自动切换、生产过程智能监控和产品质量在线检测等关键功能。结合汽车零部件加工案例,通过实验验证了控制系统在产品切换效率、加工质量稳定性和设备利用率方面的优化效果。

关键词： 机器学习   因果推断   双重机器学习   去偏机器学习  

摘要： 双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能捕捉变量间的复杂非线性关系,同时在发现和刻画影响方式异质性、估计因果效应随时间变化的动态趋势等方面有独特优势。此外,该框架可以与因果中介分析、面板数据分析及非结构化数据处理相结合,展现出广泛的应用潜力。本文旨在系统地介绍双重机器学习方法,审视其所带来的机遇及其面临的挑战,并通过一个关于“父母学业期望”对“子女学业表现”影响的研究案例来对双重机器学习的分析过程进行实证演示。

关键词： 人工智能   新闻传播   自动化   个性化推荐  

摘要： 随着人工智能技术的不断进步,新闻传播领域正经历前所未有的变革。人工智能的应用提升了新闻采集、制作、传播的效率和准确性,在数据分析、内容创作和个性化推荐等方面发挥了重要作用。然而,这种技术的应用也带来了伦理、法律和职业影响等一系列问题。本文旨在探讨人工智能在新闻传播领域中的多重应用,分析其优势与挑战,并展望未来发展趋势。