关键词： 数字政府   政府治理   机器学习   文本分析   熵值法  

摘要： 文章使用机器学习和文本分析法测度数字政府注意力,使用熵值法测度政策执行力,并基于计量分析方法,采用2015—2022年省级面板数据,验证两者之间的关系。研究发现:数字政府注意力和执行力存在相关性,且在东部地区相关较强,在其他地区相关较弱,呈现出一定程度的区域差异,在东北地区和西部地区存在一定程度的错配。主要原因是经济水平差异所致,由于数字资源和技术不足,政策关注难以有效转化和实际执行。建议数字政府建设应当脱“虚”向实,注重政策执行和落地,坚持差异化经济支持政策,促进数字政府建设的均衡发展。

关键词： 人工智能   新质生产力   高质量发展  

摘要： 人工智能从要素、结构、功能、环境四个层面系统性塑造新质生产力。促进劳动者、劳动资料、劳动对象智能化跃升,是人工智能塑造新质生产力的基础前提;推动传统产业智能化改造与升级、助力战略性新兴产业和未来产业发展、推进产业高质量协同发展,是人工智能塑造新质生产力的核心要件;全方位拉动经济增长、激发地区发展活力、推动国家治理体系智能化转型,是人工智能塑造新质生产力的目标追求;推动制度环境、政策环境以及国际环境改善,是人工智能塑造新质生产力的外部条件。加速推进人工智能塑造新质生产力,需要攻克人工智能关键核心技术、推动数实深度融合、优化人工智能市场竞争环境以及培养复合型创新人才。

关键词： 核安全级DCS   芯片   机器学习   有限元分析   布局优化  

摘要： 为降低核安全级数字化控制系统(Digital Control System,DCS)关键芯片在工作过程中的温升,提高系统的可靠性,本研究提出利用机器学习方法对核安全级DCS关键芯片进行布局优化。首先,试验测得DCS在事故工况(环境温度55℃)下的芯片稳态温度,随后结合有限元分析计算模拟试验过程。基于有限元模型生成100组随机芯片排布下的中央处理器(Central Processing Unit,CPU)和可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)稳态温度数据,利用多输出支持向量回归(Multi-output Support Vector Regression,M-SVR)算法建立温度预测模型,结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法计算出温升最小的芯片位置坐标。进一步,利用有限元分析验证该优化位置坐标下的芯片稳态温度。研究结果表明,有限元模型能较好反映试验现象,SVR-PSO算法优化得到的芯片布局使CPU和FPGA的稳态温度分别降低2.4℃和2.5℃。因此,本研究提出的算法能够实现芯片布局优化,有效降低其工作温升,提升核安全级DCS系统可靠性。

关键词： 健康云数据检测   机器学习   边缘计算   ELM   GWO  

摘要： 为提升对健康云数据的分析能力,预测分析人群的健康趋势,文中提出了一种融合机器学习(Machine Learning,ML)与边缘计算的健康云数据检测分析技术。该技术从边缘计算出发,减少了数据传输的延迟,从而提高系统的处理效率。在算法设计中,通过高维数据空间的相似性度量函数对线性判别分析技术进行改进,并且引入GWO对ELM的参数设置进行优化,构建了一种基于融合机器学习的健康检测算法。改进后的线性判别分析技术能够有效地对原始数据进行降维,而GWO的加入也提高了ELM的识别准确率。实验结果表明,所提算法在健康趋势检测中表现良好,准确率达97.86%。

关键词： 人工智能   科技赋能   非遗剪纸  

摘要： 在当今科技迅猛发展的时代下,非遗剪纸不仅要保留传统技艺和造型的精髓,亟须探索新技术带来的创新可能性。人工智能技术的出现与迅速发展,为非遗剪纸注入了新的创作方式。文章结合当前科技研究成果,深入分析了剪纸的记录、保存、创作生成方式、展示以及传播的现状,探讨如何将前沿科技手段融入非物质文化遗产剪纸艺术的传播与创新之中,推动其在新时代的创造性转化与发展。

关键词： 中国高等教育学会   新路径   人工智能  

摘要： 本期栏目围绕“人工智能时代环境学科人才培养”这一主题,邀请国家高层次人才、中国高等教育学会生态文明教育研究分会常务理事、北京师范大学环境学院党委书记、教授徐琳瑜,中国高等教育学会生态文明教育分会副秘书长、华东师范大学生态与环境科学学院环境学系主任、教授张勇,国家优秀青年科学基金获得者、南开大学环境科学与工程学院副院长、教授王鑫共同探讨这一问题。

关键词： 危重病   康复   人工智能   综述文献专题  

摘要： 随着人工智能、物联网与可穿戴设备的深度融合,智能技术正推动康复模式从“被动响应”到“主动预警”及“精准干预”的转型。该文综述了国外近年来智能技术在危重症康复领域的核心应用范围,主要包括智能监测与动态评估、远程康复及康复机器人辅助工作等领域;探讨了临床应用中所面临的问题及实际应用前景;提出构建“技术—临床—伦理”三位一体的协同创新框架以满足临床实际工作需求的建议。

关键词： 水泥回转窑   机器学习   热过程预测   节能减排  

摘要： 我国作为全球水泥生产与消费大国,其高能耗问题亟待解决,而水泥回转窑作为核心能耗设备,其热过程优化对节能减排至关重要。本文基于机器学习技术,以水泥厂DCS历史数据为基础,针对窑尾烟气温度、氮氧化物含量、氧气含量及负压等关键参数,构建了线性回归、KNN回归、梯度提升回归、CatBoost、随机森林等8种回归模型,并系统分析了其预测性能。通过递归交叉验证特征选择,筛选出如均化库喂料、煤粉喂料量、二次风室压力等核心特征变量。实验表明,梯度提升回归模型在预测窑尾烟气温度和压力时表现最优,而CatBoost模型对窑尾氧气含量和氮氧化物浓度预测精度最高。研究验证了机器学习在水泥热过程预测中的有效性,能够为优化燃烧控制、降低能耗提供数据驱动支持,并为智能决策系统的开发奠定基础。

关键词： 知识生产   学术诚信   人工智能   原创性  

摘要： 近些年,人工智能的发展为人类的知识生产和信息传播带来了全新的挑战和机遇。学术界对AIGC的相关研究发现,AI丰富了人类知识生产的方式,尤其是推动了三阶知识的生产;然而,AIGC无法回避的问题是其知识内容缺乏原创性和洞见力,无法在整体上拓宽人类的认知边界。AIGC在学术界的使用,虽然有利于提高科研工作的效率,但进一步加剧了我国本已严峻的科研诚信问题。

关键词： 人工智能   数字素养   人机共生   数智胜任力  

摘要： 人工智能的快速发展正在深刻改变高等教育的生态格局,重新定义教育数字化的内涵。在此背景下,基于人工智能应用的数字素养已经成为高校教师的职业必备能力。面对人工智能介入形成的数智化教育场景,高校教师要以提升“人机对话”能力为核心,培养和极理性的数字化意识,深刻理解人工智能运行的算法逻辑,强化基于人工智能的专业发展,不断提升自身“数智胜任力”。