关键词： 城市轨道交通   运行图节能优化   节能统计   机器学习  

摘要： 研究当不同时开启节能技术时,根据运行图节能优化过程,统计运行图节能效果。通过将现场实验的列车原始数据,按照运行图节能优化计算的方式进行处理,并且利用机器学习的方法,得出该原始数据的加减速模型,可对其他列车的加减速情况进行预测,根据多列车实际的加减速时间确定运行图优化的节能比例。

关键词： 人工智能   网络安全   安全防御  

摘要： 随着网络攻击手段的日益复杂化,提升网络安全防御能力已成为亟待解决的重要课题。人工智能技术凭借其卓越的数据分析、自主学习及自适应能力,迅速成为网络安全领域的研究热点。文章深入探讨了人工智能技术在网络威胁检测、自动化防御及模糊信息处理等方面的应用,揭示了人工智能技术在构建智能、高效、可靠网络安全防御体系中的关键作用。研究表明,人工智能技术不仅能实现对网络威胁的精准识别与快速响应,还能通过持续学习优化防御策略,从而有效应对复杂多变的网络攻击。人工智能技术在网络安全防御中的广泛应用,对维护网络空间安全具有深远的理论与现实意义。

关键词： 人工智能   医学免疫学   教学改革  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在基础医学教学中的应用日益广泛,为医学教育带来了诸多变革和创新。本文尝试将AI应用于医学免疫学课程教学,包括教学资源准备、教学实践过程、教学评价等教学全过程,旨在借助AI优势提高教师工作效率,优化教学策略,提升教学质量,激发学生的学习热情,为医学免疫学教学改革提供新的思路和方法,促进AI与基础医学教育教学的深度融合。

关键词： 新型电力系统   人工智能(AI)   运行模拟   机组聚合   场景聚类   冗余约束删除   算法加速   机器学习  

摘要： 【目的】随着新能源渗透率不断攀升,亟需通过精细化的时序运行模拟进行电力电量平衡分析、规划方案设计及市场机制评估。然而,由于新能源的随机性、波动性,以及电网规模的不断扩大,运行模拟面临着计算速度与精度难以兼顾的困境,而人工智能(artificial intelligence,AI)因其强大的表征、泛化及自学习能力,为解决当前难题提供了新的工具和思路。为此,系统性地分析了AI在电力系统运行模拟加速中应用的现状和必要性,并对未来发展进行了展望。【方法】首先,从数学角度将加速方法的思路划分为场景聚类、机组聚合、约束缩减及算法加速;其次,深入分析了各个方向上AI应用的必要性,回答了“为什么需要AI”这一关键问题;然后,系统性地总结了AI应用于运行模拟加速的现状及优势;最后,给出了AI在电力系统中的应用场景建议及未来展望。【结论】AI可以在多个方面为运行模拟加速提供有效支持,尤其是在处理非线性关联关系、替代专家经验、刻画模糊规则时展现出显著优势。

关键词： 口译   术语管理   大语言模型   人工智能  

摘要： 传统的口译术语管理方式存在信息孤岛凸显、及时响应滞后、管理效率低下、智能功能较弱等问题。大语言模型(LLMs)的出现为口译术语管理带来了新机遇。它具备强大的文本处理能力,能够自动提取术语、提供术语翻译、分析术语使用情况等,可提升术语翻译质量、提高术语管理效率、促进口译员的专业化发展。尽管如此,大语言模型在口译术语管理中的应用仍面临模型训练数据偏差、数据隐私安全堪忧、训练维护成本较高等诸多问题,未来研究需要进一步探索大语言模型在口译术语管理中的应用场景,优化算法与模型,提升其准确性与可靠性,并开发更加人性化和智能化的口译术语管理工具。

关键词： 人工智能   数字化   财务数字化转型  

摘要： 随着我国人工智能技术的快速兴起及广泛应用,企业财务工作模式也发生巨大变化,为谋求长远发展,企业开始积极加速推进财务数字化转型。企业开展财务工作数字化转型,即在保障财务工作效率的基础上,对具体工作模式进行持续优化,力求满足当今数字化时代的企业发展需求,全面提升企业财务工作的质量和效率。文章针对企业财务数字化转型、人工智能等新兴概念进行分析,简要阐述人工智能背景下的财务数字化转型必要性的基础上,着重总结了转型过程中存在的问题,如单据审核质量不高、信息系统连接互通不足等,并提出了健全单据审核机制、深化智能平台等促进财务数字化转型进程的对策,以加速人工智能在财务工作中的应用,助推财务数字化转型进程。

关键词： 人工智能   大语言模型   生成式人工智能   第五范式   计算再现性  

摘要： 新一代人工智能正在引领科学研究方法与知识发现逻辑的颠覆式创新,推动教育研究向人工智能驱动的第五研究范式迈进,然而,此新范式尚处于理论探索的初级阶段。通过深入剖析,研究阐明了新范式的发轫逻辑:借助深度学习算法与贝叶斯思维,人工智能在科学实践中扮演着研究设计的预判先知者、合成样本数据的智能代理者、知识自主涌现的推动者等独特角色。人工智能通过促进跨学科协作研究、推动科研组织模式变革、拓展知识生产主体范围、回归实践价值取向、促成新旧范式有机统合等,深刻影响着知识发现逻辑与科学研究核心议程。然而,新范式发展也面临着机器生成幻觉知识、挤压人类研究主体发挥空间、计算再现性困难、研究者人工智能素养普遍不高等挑战。为此,教育研究共同体需搭建适用于特定领域的开源大模型、维护人类研究的主体性与首要地位、构建适应新范式的科研伦理规范、强化知识发现核验制度建设、培育研究者算法意识与人工智能素养。

关键词： 智能施工技术   土建工程   物联网   人工智能  

摘要： 在土建工程项目规模日趋增大且管理要求持续提高的情形下,智能施工技术的应用已然成为提升项目管理效率、保障施工质量与安全的关键手段所在,本文意在探讨其于土建工程项目管理中的应用情况,剖析它在项目计划、进度控制、成本资源调配以及质量安全管理等关键环节所起的作用,通过对BIM、物联网、人工智能与大数据等技术集成应用的研究,提出智能调度、施工数据平台建设及自动化施工的具体实施方案,且经由案例分析来评估其在实际项目中所取得的成效。研究表明,智能施工技术能够有效提升管理效率、降低施工成本,优化资源配置,确保施工安全与质量,从而提高项目整体绩效。

关键词： 栅格单元   斜坡单元   数量敏感性   滑坡易发性   机器学习  

摘要： 斜坡单元能够更全面地表征地貌信息,已被广泛应用于滑坡易发性研究中。然而,针对斜坡单元数量敏感性对其影响的讨论相对较少。本研究采用自动划分斜坡单元的工具,通过地理探测器与多重共线性分析筛选滑坡影响因子。利用三种机器学习算法进行模型训练,选择表现最优的模型绘制研究区滑坡易发性图。研究结果表明,斜坡单元数量对滑坡影响因子的贡献具有显著差异,增加斜坡单元数量并不必然提升滑坡易发性图的质量。在实验中,20470个斜坡单元的滑坡易发性评估效果最佳,优于其他数量的斜坡单元和栅格单元。研究强调,通过对灾害强度指数等指标的对比分析,合理选择斜坡单元数量,有助于提升滑坡易发性评估的科学性与准确性。

关键词： 未来图书馆   大模型技术   智能体   人工智能   智慧图书馆  

摘要： “未来图书馆”已经成为承载智慧图书馆特定使命和愿景的专有名词,引起了学术界和业界的广泛讨论。文章旨在探讨图书馆应如何应用大模型技术实现智能化转型,从而保障其在智慧时代作为知识公共基础设施的核心作用。文章通过分析图书馆当前面临的困境以及大模型技术所具备的能力,深入剖析了图书馆在资源建设管理、知识组织分类、技术平台建设以及人本主义理念等方面所面临的挑战,提出相应的对策,并进一步探索大模型技术如何赋能未来图书馆的建设与服务转型,勾勒未来图书馆智慧服务的图景。