关键词： 机器学习   传感器   智能传感系统  

摘要： 随着机器学习的飞速发展,机器学习算法创建的智能模型正逐步成为新型传感器数据分析的核心部分。首先介绍了支持机器学习的智能传感器背景,对智能模型的构建和数据集的生成、验证、测试过程进行简述,随后列举了基于机器学习的智能传感器的应用,最后指出了基于机器学习的智能传感器目前面临的问题和挑战并提出了具有可行性的解决方法,为相关研究人员提供有价值的学术参考。

关键词： 人工智能   电气工程学科   交叉课程体系   改革探索  

摘要： 文章探讨了一种融合人工智能与电气工程学科的交叉课程体系建设改革方案。当前的课程体系局限于学生在课堂上专注听课的狭义范畴,缺乏充分调动用人单位、学校和班级等力量机制。因此,文章从3个方面探讨了交叉课程体系建设的改革思路:一是构建点到线、线成面的交叉理论课程体系;二是构建个人到团体、团体到社会的交叉实训课程体系;三是构建以成果为导向的交叉课程教学效果评价机制。该改革方案旨在培养具备电气工程和人工智能双重技能的复合型人才,推动技术创新与应用,促进学科交叉与合作。

关键词： 智能运维   服务器   多维异构数据   机器学习   预测性维护  

摘要： 随着云计算、大数据和人工智能技术的快速发展,数据中心的服务器规模不断扩大,运维管理面临诸多挑战。传统的运维方法已难以应对服务器数量和复杂度的不断增加,因此迫切需要一种基于多维异构数据的智能运维方法。文章提出了一种通过采集、清洗、融合和分析服务器运行数据,可结合机器学习算法实现智能故障检测、性能优化和预测性维护的智能运维方法。实验结果表明,该方法能够有效提高服务器的运维效率,降低故障率和运维成本,为智能运维实践提供了有力支持。

关键词： 煤矿综采   机电设备   健康管理系统   机器学习   聚类分析  

摘要： 随着煤炭工业的快速发展,煤矿综采机电设备的稳定性和安全性成为提升生产效率和保障矿工安全的关键因素。本文旨在设计一套基于电气设备运行数据的煤矿综采机电设备健康管理系统,利用机器学习和聚类分析对设备状态进行实时监测、故障预警和性能评估,以实现设备的智能化管理。该系统通过分析设备运行数据,预测设备故障,减少意外停机时间,提高煤矿生产的连续性和可靠性。

关键词： 人工智能   小学数学教学   课堂教学效率   个性化教学   互动式学习  

摘要： 本文以当前日益普及的人工智能技术为入口,探讨了其在小学数学课堂教学中的运用,从而提高课堂教学效率。首先,对照人工智能与传统教学模式,分析了应用人工智能技术在课堂教学的优势,如个性化教学、互动式学习、实时评估等。随后,结合真实校园环境,设计了一系列基于人工智能的数学课堂教学案例,研究其在提高学生学习积极性、提升课堂互动性、优化教师授课策略等方面的应用效果。结果表明,人工智能助力下的课堂教学,可以明显提高教学效果和学生的学习效率。教师亦可借助这一技术,提供更精准的指导,优化教学进程。更重要的是,人工智能对于课堂教学的辅助和提升,具有很好的可持续性。教育者和学者应积极研究和探索更多这样的可能,使得课堂教学更加高效。

关键词： 大数据   人工智能   生态环境治理   水质监测   深度数据分析  

摘要： 大数据和人工智能技术的飞速发展,为生态环境监测与治理带来了全新的解决方案。以水质治理为例,通过大数据收集并分析与水质相关的多维度信息,结合人工智能深度学习技术进行模型构建与预测。结果 显示,该方案能高效检测并预测水质变化趋势,显著提高了环境治理的准确性与时效性。此外,它还能对废水排放、水源保护等关键问题进行深度数据分析,为相关政策制定提供科学依据。实证研究表明,大数据与人工智能在水质治理中展现出极高的实用价值及广泛的应用前景。这种技术与策略的结合,不仅适用于水质治理,还可拓展至整个生态环境管理领域,推动实现环境的可持续治理。

关键词： 人才培养水平   产教融合   科研成果   有效促进   专业师资   智能制造   软件技术   电子信息  

摘要： 分析引企入校工作推进中的优势和劣势,深挖企业需求和利益点,依托实训大楼的场地和四个研发中心的科研成果,面向中型以上企业和研发型小微企业,采用深度融合的方式,建成了集“智能制造”、“人工智能”、“电子信息”、“软件技术”为一体的开放式电子信息人才培养基地,有效促进办学模式的优化、人才培养水平的提高、专业师资能力的培养、区域经济服务能力的增强。

关键词： 时空组学   时空数据库   数据存储   数据分析   人工智能  

摘要： 时空组学作为生物学和医学研究的新兴领域,推动了生物信息学研究的深入和拓展。与传统组学技术相比,时空组学能够在单细胞和亚细胞水平上捕获生物分子分布的空间异质性,追踪其随时间的变化过程。随着时空组学技术的快速发展,数据量指数级增长,对时空组学数据的有效存储、管理和分析提出了更高的要求。基于时空数据库的发展,时空组学数据库的存储容量和数据读取速度持续提升,提供了更高效的生物和医学数据的处理能力。旨在概述时空组学从早期探索到现代应用的发展历程,介绍数据库和生物信息学工具在数据整合与分析中的核心作用。深入探讨该领域在当前研究中的前景和突破方向。特别地,关注时空组学数据库多模式生物数据的采集、处理和存储等关键技术,以及如何将当前最新人工智能和大数据技术与时空组学技术相结合。对时空组学技术及其在数据库中应用的未来研究进行了展望。

关键词： FasterR-CNN   墙体裂缝   人工智能   质量检测  

摘要： 为解决当前建筑墙体材料质量检测速度慢、精度不高等局限问题,从实践入手,分析了人工智能技术运用的必要性与现状,并结合目标检测需求调整深度学习算法,旨在为行业智能化发展建设提供一些理论依据。结果表明,运用现有科技成果,如FPN特征金字塔模块技术、优化特征提取以及调整骨干网络数值等方法,可达到质量检测技术运用目标。

关键词： 人工智能   刹车失灵   交通事故   刹车系统   非法改装   监测方法   货运   违法行为  

摘要： 基于人工智能的货运源头监测方法能够实现远距离、高准确度的货运源头监测,显著提高监测效率。随着经济发展,“百吨王”、非法改装和超标准装载等违法行为也层出不穷。超载货车由于重量过大,刹车系统负荷增加,容易导致刹车失灵,从而引发交通事故。