关键词： 大数据   人工智能   电子信息存储   实时存储  

摘要： 电子信息资源被普遍以数字化的形态储存于诸如计算机等媒介之内,给电子信息的安全保障带来了挑战。为了改善这一现状,提出了一种在大数据背景下融合人工智能技术的电子信息资源即时存储策略。此策略依据电子信息资源的内在逻辑关联与分布特性,设计出一套资源存储与检索的方案,并借助人工智能深度学习对该方案进行深度优化与调整。实验验证结果显示,该策略在极端情况下能达到95%的优异存储效率,显著提升了电子信息资源的实时存储效能与稳定性。

关键词： 数字仲裁   在线仲裁   人工智能   仲裁规则  

摘要： 仲裁数字化变革是全球范围内的必然趋势。数字仲裁发展在理论上呈现出三重递进面向,分别是传统仲裁线上化、数字技术自主化和仲裁审理智能化。我国数字仲裁实践已有与各个发展阶段相对应的应用和呈现,但在整体上仍存在机构间发展不均衡、数字服务建设各自为政、显著滞后于数字诉讼的现实困境。未来应当在尊重仲裁自身特性的前提下,以经济投入作为基本的人力、物质和技术支撑,致力于打造和推广相对统一的数字仲裁规则,鼓励和引导当事人更多地选择数字仲裁产品,坚持走中国本土式的数字仲裁发展之路。

关键词： 钢筋混凝土结构   抗火性能   机器学习   耐火极限计算公式  

摘要： 随着建筑火灾的频繁发生,钢筋混凝土结构发生火灾的情况也日益增多。在火灾中建筑材料的力学性能降低将导致钢筋混凝土结构发生破坏甚至倒塌。前期人们对钢筋混凝土梁、柱和节点的抗火性能进行了试验研究。由于试验条件不同,其耐火极限计算公式在不同试验条件下的计算精度较低。因此,文章综述了钢筋混凝土梁、柱、节点和框架抗火性能等方面的研究并进行了梳理,考虑了混凝土保护层厚度、荷载比和配筋率等试验参数对耐火极限的影响,回顾了杆系模型、Rankine方法和刚度法等理论分析方法的研究进展,总结了有限元分析和耐火极限计算公式的研究进展。结果表明:钢筋混凝土梁的耐火极限受荷载比、混凝土保护层厚度和配筋率等参数的影响较大,钢筋混凝土柱的耐火极限受荷载比和荷载偏心率等参数的影响较大,钢筋混凝土节点的耐火极限则取决于节点周边钢筋混凝土梁、柱的耐火极限。此外,还收集了129篇文献的试验数据并归纳了荷载比、混凝土保护层厚度和配筋率等试验参数对耐火极限的影响规律,对不同条件的试验结果进行了统一化规制并对其耐火极限进行了参数相关性分析,选取了相关性大于0.1的参数作为影响耐火极限的重要参数。通过机器学习和非线性回归分析方法,提出了钢筋混凝土梁和柱的耐火极限计算公式,其R2分别为0.935和0.895,计算结果与实验结果吻合较好,表现出较高的准确性,为钢筋混凝土结构的抗火设计提供可靠参考。

关键词： 传统法律体系   机遇   挑战   科技伦理   AI时代   人工智能  

摘要： 2025年7月8日,复旦大学教授、博士生导师赵立行以“AI时代的法律与科技伦理”为题为法学院师生作学术讲座,众多师生前来聆听。讲座中,赵立行深人剖析了AI时代法律与科技伦理面临的诸多挑战与机遇。他指出,随着人工智能技术的飞速发展,其在各个领域的广泛应用给传统法律体系带来了前所未有的冲击。

关键词： CMA-WSP2.0   机器学习   总辐照度   分区建模  

摘要： 使用2022年河南省23个辐射观测站总辐照度数据和CMA-WSP2.0模式产品,通过LASSO回归选取特征变量,建立训练数据集和测试数据集,采用机器学习方法(随机森林、XGBoost、LightGBM)对训练数据集进行模型训练,订正河南省CMA-WSP2.0模式预报的总辐照度,并对订正结果分站点、分区域、分季节、总辐照度分级检验,结论如下:随机森林、XG-Boost、LightGBM三种机器学习方法订正效果良好,相较于CMA-WSP2.O预报结果,平均绝对误差和均方根误差显著降低,24h的准确率和合格率显著提升。其中LightGBM订正效果最优,平均绝对误差相较于CMA-WSP2.0预报减小了18.32~32.91W·m^(-2),减小比例在38%~56%,均方根误差减小比例在36%~52%;24h的平均准确率和平均合格率较CMA-WSP2.0分别提升了7.3%、5.7%。区域统计与站点统计结果较为一致,对于5个区域而言,豫西区域订正效果最好。三种机器学习方法订正后的偏差范围相比CMA-WSP2.0预报集中范围更窄,偏差分布在零值附近的概率更大。在各季节检验结果中三种方法对于冬季订正效果更为显著。对于不同的总辐照度等级,三种机器学习方法均有效改善了CMA-WSP2.0预报,随着总辐照度等级的增加,订正效果总体呈逐渐减弱的趋势。研究结果可为提高河南省总辐照度预报能力提供有益参考。

关键词： 人工智能   公共图书馆   风险防范   应用场景  

摘要： 新一代人工智能凭借多模态感知、深度推理和自主学习等特性,正在重构公共图书馆的运营模式。聚焦新一代人工智能技术在公共图书馆资源建设与管理领域的应用场景,分析了人工智能应用所面临的技术、伦理、社会、法律等风险并提出多重应对策略。

关键词： 人工智能   农业保险   广东省   发展现状   数字化转型  

摘要： 人工智能与农业保险的深度融合已成为推动农业保险现代化转型的重要趋势,在定价、承保、风控、理赔等多个关键环节均发挥了举足轻重的作用。作为全国农业保险保费收入第一大省,广东省(不含深圳)在农业保险的发展上仍蕴含着巨大的潜力,亟需人工智能技术为其发展赋能。本文在分析广东省农业保险现状及面临的主要问题上,进一步探究人工智能在该领域赋能的现状与存在障碍,并提出六点具有针对性的对策建议,为农业保险高质量发展提供理论支持。

关键词： 人工智能   媒体融合   应用   挑战与风险   未来趋势  

摘要： 利用人工智能技术,媒体机构不仅能够提升内容生产的效率,还能通过个性化推荐和精准分发,改善用户体验。这种技术的革新使媒体融合从浅层次的形式整合,走向了深层次的内容、技术与生态整合。基于此,本文主要分析人工智能如何在内容生产、分发、用户交互和媒体运营中发挥作用,评估其对媒体融合的积极推动作用和潜在挑战,并展望人工智能技术未来在媒体领域的应用前景。

关键词： 智能制造   一带一路   常州   新质生产力   国际资本市场   国际人文交流  

摘要： 高质量共建“一带一路”有利于全球经济的稳定增长,有益于国际关系的和谐发展,强化全球命运共同体建设。常州智能制造行业基础厚实,在出海合作与打造国际品牌的过程中,通过跨国上市、项目落地、优势互补与技术吸收能力的提升,在开发与建设数字人文交流平台的基础上多措并举、深化国际交流与合作。

关键词： 机器学习   脑影像基因组学   关联分析   智能诊断   脑疾病  

摘要： 脑影像基因组学是一个新兴的数据科学领域。在该领域中通过对脑影像数据与基因组数据(通常还结合其他生物标志物、临床数据及环境数据)进行综合分析,可以深入探究大脑的表型、遗传及分子特征,以及这些特征对正常和异常脑功能及行为的影响。鉴于机器学习在生物医学领域的作用日益重要,且脑影像基因组学相关文献迅速增长,本文对脑影像基因组学中机器学习方法进行了最新且全面的综述。本文首先回顾了脑影像基因组学的相关背景和基础工作;然后展示了基于多变量机器学习的脑影像基因组学关联研究的主要思想和建模,并提出了联合关联分析和结果预测的方法;最后对今后的工作进行了展望。