关键词： 机电一体化   智能制造   应用  

摘要： 机电一体化系统作为智能制造的核心技术,依托多学科融合显著提升了生产效率、产品质量与智能化水平。其核心技术涵盖传感器技术、执行机构、自动化控制系统及智能算法,形成高效性、精准性和智能化的综合优势。凭借高精度与可靠性、模块化架构及数据互通特性,该技术已在汽车制造、电子设备、航空航天和医疗器械等领域获得广泛应用。未来随着人工智能、5G通信与数字孪生技术的深度整合,机电一体化系统将持续驱动制造业向智能化、数字化及绿色化方向演进,为制造领域的高质量发展目标提供核心支撑。

关键词： 烟叶   产情预测   气象要素   机器学习模型  

摘要： 以宜宾市兴文县为研究区域,基于2014—2023年兴文县烟区气象、烟叶单产和均价资料,选取随机森林、决策树、极端随机树、梯度提升决策树、CatBoost 5种机器学习模型分析烟叶产情数据,并对比分析多种机器学习模型的学习效果和预测效果,力求在复杂气候条件下寻求最佳的烟叶产情预测模型。研究表明,梯度提升决策树相关系数达到0.75,平均绝对误差值为20.81,均方根误差为20.94,预测准确率93.50%,对实现烟叶生产精准化、精细化管理具有一定的指导意义。

关键词： 直流微电网   分布式能源   可再生能源   储能   人工智能(AI)   机器学习   深度学习   长短期记忆网络  

摘要： 【目的】直流微电网因低惯性和恒功率负载特性易引发大信号稳定性问题,传统基于模型的方法计算复杂、求解困难。针对上述问题,探讨了直流微电网的大信号稳定性智能化分析方法。【方法】选取常见的人工智能技术分类器对直流微电网的稳定性进行分析,并比较分析深度学习、支持向量机和决策树3类(涵盖6种)常见的人工智能技术在具体直流微电网实例中的大信号稳定性评估的应用。【结果】基于具体实例的对比分析表明,在直流微电网大信号稳定性评估中,长短期记忆网络在综合性能(准确性、实时性、适应性)上优于其他方法。【结论】长短期记忆网络分类器与直流微电网的状态空间方程具有高匹配性,比传统的机器学习分类器更适用于直流微电网大信号稳定性的分析。同时,确保分类器的工作性能需选择适当的参数值。

关键词： 心肺运动试验   机器学习   时间序列数据   多源信息融合  

摘要： 心肺运动试验是一种用于评估心肺功能、运动能力和整体健康状况的综合测试方法。心肺运动试验涉及多种复杂的生理参数时间序列数据,由于多系统生理参数的高关联性、个体差异性(如年龄和身体状况)与缺乏统一解读标准等原因,使得现有心肺运动试验技术临床应用推广困难。机器学习通过对心肺时间序列数据进行特征提取分析,最终实现疾病的诊断、运动状态识别以及各种生理指标的判断等。基于机器学习的心肺运动试验技术可辅助医生诊断,其有效性优于传统解释方法。本文综述了机器学习在心肺运动试验中的应用进展,涵盖疾病识别、生理参数预测、预后评估及通气阈值自动判定等方向,强调模型可解释性在临床中的重要性。针对当前数据异构、模型泛化性差与临床落地难等问题,提出推动数据共享、发展可解释模型与实现远程智能分析,将心肺运动试验从经验解读迈向数据驱动的智能评估新模式。

关键词： 智慧基建   钢材缺陷检测   机器学习算法   数据预处理  

摘要： 本文基于美国国家标准与技术研究所和钢铁工业协会的UCI带钢缺陷公开数据库,对智慧基建中的钢材缺陷分类问题展开研究。样本来源于北美3家钢厂2018~2021年的1941个样本,共有27类特征。选择6种算法并采取数据预处理、特征工程以及超参数调整策略来建立高效的精准钢材缺陷智能分类方案。创新点包括:搭建多种算法融合模型;设计特征分类筛选与调优方案;采用SMOTE解决不均衡样本问题;设置完整的试验评价系统。结果表明,LightGBM和神经网络的精确率和召回率均超过96%。消融实验与参数敏感性分析证明了这些方法对于特征选取和超参数的重要性。后续的研究将扩大收集的样本数量,并尝试结合深度学习和计算机视觉等新技术,使模型更具有普适性、鲁棒性和更高的检测精度,促进智慧基建更广泛的智能化发展。This paper investigates the problem of steel defects classification in smart infrastructure based on the UCI Strip Steel Defects Public Database of the National Institute of Standards and Technology and the Steel Industry Association. The samples are derived from 1941 samples from 3 North American steel mills from 2018~2021, with a total of 27 types of features. Six algorithms are selected and data preprocessing, feature engineering, and hyper-parameter tuning strategies are adopted to establish an efficient and accurate intelligent classification scheme for steel defects. The innovations include: building a fusion model of multiple algorithms;designing a feature classification screening and tuning scheme;adopting SMOTE to solve the problem of unbalanced samples;and setting up a complete experimental evaluation system. The results show that the precision and recall of LightGBM and neural network are more than 96%. Ablation experiments and parameter sensitivity analysis demonstrate the importance of these methods for feature selection and hyperparameterization. Subsequent research will expand the number of collected samples and try to combine new technologies such as deep learning and computer vision to make the model more pervasive, robust, and higher detection accuracy, and promote the intelligent development of smart infrastructure more widely.

关键词： 人工智能   中学语文   “师-机-生”一体交互协同   教学范式  

摘要： 聚焦人工智能与中学语文教学深度融合的实践场景,以“扬雄赋蜀都,学子鉴成都”课例为载体,开展“师-机-生”协同教学的实践探索与实证研究,为智能时代语文教育如何实现“技术为用,人文为本”提供可迁移的经验参照。研究通过课堂观察、作品分析及数据追踪验证协同效果,利用AI技术赋能复杂文本解读、文化场景重构与创意写作等教学环节,系统验证人机协同在提升学生语言建构能力、批判性思维及文化传承意识方面的实践价值,同时揭示AI技术应用的局限与教学中须注意的问题。

关键词： 人工智能   职业技能提升   影响分析  

摘要： 人工智能技术的广泛应用正在深刻影响着职业技能提升的方向与内容。通过文献研究和实证分析,深入探讨人工智能对职业技能提升产生的直接影响与间接影响。人工智能技术改变了职业技能的学习路径,重塑了技能提升的评价标准,加快了知识更新迭代速度。职业技能提升在人工智能背景下表现出学习过程智能化、技能内容综合化和提升方式个性化等特征。

关键词： 人工智能   传统优势工科   特色专业   教学改革   数字素养  

摘要： 在工业4.0与智能制造背景下,传统工科教育面临技术迭代加速、行业需求升级的双重压力,亟需通过人工智能技术重构人才培养范式。本文以湖南工业大学印刷工程、包装工程等传统优势特色工科专业为研究对象,系统探讨人工智能赋能传统工科专业的教学改革路径。针对工业4.0背景下传统工科课程体系僵化、实践场景滞后与师资数字素养不足三大痛点,探索构建“三阶递进式”课程体系、虚实融合的智能教学场景、项目驱动的产教协同机制和三维度教师发展支持体系等改革路径,显著提升人才培养质量与产学研融合效能。本文可为传统工科专业智能化转型提供理论框架与实践范式,对深化产教融合、服务国家智能制造战略具有重要参考价值。

关键词： 人工智能   道德约束   设计者路径   学习者路径   道德底线  

摘要： 人工智能发展引发的担忧恐惧根源于人类存在受到威胁,其极端化是人类毁灭(生物上或者文化上)。人工智能道德化是解决人工智能威胁的目标,没有最高纲领但有最低纲领。实现人类的完美道德不是可欲的最高纲领,而最低纲领则是实现人类和人工智能共存发展的道德框架。实现目标有两条路径:自上而下的设计者路径试图将人工智能纳入人类道德之中;自下而上的学习者路径则试图让人工智能学习道德并建设一个包含非人类主体的道德社会。无论设计者路径还是学习者路径,最低纲领都是必须捍卫的道德底线。这一底线在人类社会中是道德金律,而在包括非人类道德主体的社会中必须扩展包含相互理解原则的道德金律。

关键词： 人工智能   计算机辅助设计   DeepSeek   课程架构   教学模式  

摘要： DeepSeek作为一种先进的人工智能技术,在教育领域展现出巨大的潜力。人工智能如何赋能课程教学模式改革,是目前高等教育研究热点。目前,利用人工智能来优化课程知识、技能目标、架构模式、评价体系等仍缺少大量实践支撑,需要进行更深入的实践应用研究。本研究以印刷美术设计专业“计算机辅助设计”课程为例,通过DeepSeek来赋能课程架构设计,优化教学模式。利用DeepSeek来强化课程学习评价体系和学生个性化学习需求,最终对课程教学改革的成效进行数据统计分析。结果表明,在DeepSeek赋能下,学生对课程的学习动机和学习兴趣、学习效率和质量、自我管理能力和团队协作能力、信息获取、分析和利用能力、课程学习满意度均有了较大提升。该教学架构模式的设计应用对计算机辅助设计类课程的教学改革探索具有一定参考和借鉴意义。