关键词： 人工智能   网络舆情   数据分析   舆情治理   清渠AI  

摘要： 人工智能的广泛应用极大提高了内容生产效率,丰富了网络信息生态,但也加剧了网络传播和舆情治理的复杂程度。在舆情监测、研判、处置和引导各环节中,人工智能可成为高效辅助工具,发挥独特作用,但同时存在数字污染、算法偏见及复杂情感理解准确率不足等局限。本文基于半岛都市报清渠AI在舆情产业中的应用实践,探讨人工智能在舆情治理中的可行性和想象空间。

关键词： 电力消耗   机器学习   时间滚动关联   XCO_(2)   减污降碳  

摘要： 随着全球气候变化的加剧,减污降碳已成为全球应对环境危机的关键任务。针对当前各行业在减污降碳方面缺乏系统化、精细化技术指导的问题,提出一种城市行业电力消耗与XCO_(2)的滚动关联挖掘方法。通过结合堆叠融合随机森林、支持向量机(SVM)和极端梯度提升(XGBoost)构建高精度关联模型,进而引入时间滚动分析技术揭示不同行业电力消耗与对应XCO_(2)的动态关系。实验分析表明,关联模型性能表现优异,能为制定更精准的减排策略和能源管理措施提供支持。

关键词： 课程资源开发   课程思政   知识图谱   实验室设备   综合实验   创新实践   机器学习   人工智能  

摘要： 食品安全是关乎社会稳定、人民健康的大事,为了保障食品安全,必须加强食品检测人才的培养。AI技术的发展为食品安全检测带来了变革,机器学习、计算机视觉等技术在多环节展现出了优势。然而,当前高校食品安全检测综合实验教学仍存在教学内容滞后、思政与专业脱节、跨学科创新能力培养不足等问题。本研究创新性地构建了一个由人工智能推动的食品安全检测综合实验教学体系框架,通过课程思政建设、融入AI技术的课程资源开发、知识图谱混合式教学模式重构、智能化评价、实验室设备智能化升级及虚拟仿真实验平台建设等途径,形成了“价值引领-技术赋能-实践创新”三位一体的教学改革方案。该方案旨在为新工科背景下交叉学科人才培养模式的创新提供实证支持,并推动食品安全检测教育从“技术训练”向“价值引领型创新实践”转变。

关键词： 边坡工程   滑坡易发性   不完整滑坡编录   机器学习   SBAS-InSAR技术   潜在滑坡识别  

摘要： 滑坡样本数据是构建易发性模型的基础,而滑坡样本缺失会影响易发性建模和预测结果的准确性。为了揭示滑坡样本缺失下易发性规律并提出潜在滑坡识别方法,以江西省寻乌县为例,基于野外地质调查的滑坡编录数据(假设为理想工况),通过随机均匀选取并剔除10%,20%,30%,40%,50%比例和研究区南部滑坡样本模拟不同滑坡样本缺失工况及聚集性缺失工况,分别选取随机森林和支持向量机模型构建不同滑坡样本缺失工况易发性模型,分析滑坡样本缺失对易发性预测结果的影响规律。同时,结合SBAS-InSAR技术和易发性预测结果构建易发性-InSAR多源信息法,进行滑坡样本缺失地区潜在滑坡识别。最后,在滑坡样本聚集性缺失工况的基础上,将识别的潜在滑坡作为扩充样本构建滑坡易发性模型,并进行精度评价。结果表明:(1)滑坡样本缺失的比例越大,滑坡易发性评价结果的不确定性越强,且聚集性缺失工况下滑坡易发性预测精度下降明显;(2)易发性-InSAR多源信息法可以准确识别潜在滑坡,为滑坡样本缺失地区扩充滑坡样本提供有效方法;(3)相较于滑坡样本聚集性缺失的工况,滑坡样本扩充工况下的滑坡易发性结果具有更高的精度和更低的不确定性,表明潜在滑坡识别可有效改善滑坡聚集性缺失这一严肃问题。

关键词： 煤矿   智能开采   大数据   人工智能  

摘要： 随着煤矿智能化发展,我国煤矿开采技术得到极大提升,智能制造技术和大数据技术的广泛应用,带动煤矿向数字化、自动化和智能化方向发展。本文在对煤矿智能化开采技术现状进行研究的基础上,提出煤矿智能化开采技术创新与发展趋势。

关键词： 初创企业   人工智能   一夜成名   求索   科技  

摘要： 在2025年春节前夕,凭借着DeepSeek大模型的优异表现和极低的训练成本,深度求索这家位于杭州的初创企业一夜成名,成为引领全球人工智能风向的科技公司。深度求索在通用人工智能技术上所取得的突破,打破了长久以来很多人所认为的中美科技对比——美国重创新,中国重应用的观点,也为国内的科技创新带来更多自信。

关键词： 人工智能   人力资源管理   信息化   应用  

摘要： 人工智能技术的飞速发展为企业人力资源管理带来了新的机遇和挑战。本文探讨了人工智能在企业人力资源信息化中的应用现状、优势及面临的问题,并提出相应的对策建议。本文指出,人工智能技术可以有效提升人力资源管理效率,优化人才招聘、培训、绩效考核等流程,同时存在伦理风险、数据安全等问题。企业应积极引入人工智能技术,加强风险管控,确保人工智能在人力资源领域的合理应用。

关键词： 《全球数字契约》   数字治理   数字技术   人工智能   数字化转型  

摘要： 《全球数字契约》的正式签署为解决全球数字治理、数据管理和数字技术的道德使用等关键问题提供了一个具有全面性、包容性和前瞻性的战略框架,充分体现了联合国在数字治理领域将开展系列行动的勃勃雄心,深刻影响着各成员国及利益攸关方的未来行动。本文采用“问题—政策—政治”的分析路径,梳理《全球数字契约》的形成背景,强调其作为全球数字治理里程碑式变革承诺的重要意义;从目标层、框架层、实践层和保障层系统总结契约的核心内容,突显其作为全球包容性数字治理框架的适用性与可操作性;从政治、经济和社会3个维度分析《全球数字契约》的深远影响,探讨其在提升国家数字治理能力、推动产业数字化转型、促进智慧社会建设中的前瞻性作用。

关键词： 防腐涂料   研发效率   机器学习   人工智能模型   耐老化性  

摘要： 针对现有防腐涂料研发成本高、研发效率低的问题,通过数据输入、特征选择、测试集比例选择、机器学习算法种类选择、模型训练/评估等步骤,训练出可进行耐老化性能预测的人工智能(AI)模型。研究了不同模型参数对AI模型预测效果的影响,得到了适宜的模型参数。在AI模型复用及验证的过程中,创新性地采用“AI预测+正交设计”的方法进行新型防腐配方优化设计和验证,相较基于经验试错法、正交试验法,采用新方法所需的实验量分别减少93%、78%,显著提升新型涂料研发效率,降低研发成本,有助于解决材料智能研发面临的“小样本”难题。

关键词： 异构集成   多模态融合   人工智能   物联网   新型半导体   多参量   系统集成   高度集成化  

摘要： 作为物联网与人工智能领域的核心技术,感知传感与微纳系统集成是推动上述领域微型化、智能化、高度集成化的关键。以微纳机电系统(MEMS/NEMS)为代表的微电子学、集成电路等学科方向的深入发展,为上述技术的创新提供了重要支撑。但该领域的进一步深入发展和应用,仍亟需解决异质异构集成、多模态融合感知、多参量单片集成、传感功能一体化等关键技术难点,需要在新型半导体材料、新型异质异构集成、新型复合集成机理、新型微纳跨尺度制造等方向推陈出新。