关键词： 人工智能   财会专业   创新型人才   培养机制  

摘要： 随着人工智能(artif icial intelligence,AI)技术的快速发展和国家数字经济战略的深入推进,AI在财会领域的应用日益广泛,财会行业正面临前所未有的技术变革与人才需求转型。本文聚焦于AI技术与财会教育的深度融合路径,提出“技术赋能—能力进阶—创新驱动”三阶培养模型,从跨学科知识整合的路径、课程体系重构、实践教学创新、师资队伍转型等六个维度,提出了财会专业创新型人才培养机制的改革路径,以期显著提升学生的数据分析能力、跨学科协作能力及创新思维水平,为高校财会教育改革提供理论依据与实践参考。

关键词： 自动驾驶   技术创新   大数据   云计算   人工智能  

摘要： 在人工智能、云计算、大数据和自动驾驶等前沿技术迅速发展的背景下,百度凭借二十余年的技术积累和产业实践,成为中国领先、全球具有影响力的高科技企业。自2000年创立于中关村以来,百度以“用科技让复杂的世界更简单”为使命,坚持技术创新,形成从芯片。

关键词： 人工智能   外科减压术   大面积脑梗死   多模态影像融合   术中导航  

摘要： 目的观察并评价多场景医学影像人工智能(AI)系统支持下的早期精准内减压术在老年幕上大面积脑梗死(MCI)伴恶性脑水肿(MCE)治疗中的应用效果。方法回顾性分析邢台市中心医院神经外科自2022年6月—2024年9月收治的41例老年幕上MCI伴MCE行早期手术治疗的老年患者临床资料,其中在多场景AI医学影像辅助系统支持下,行精准内减压术的19例纳入观察组,行常规内减压术的22例纳入对照组。对比两组患者治疗90 d时死亡率、凹陷皮瓣综合征发生率、癫痫发生率、术后内囊后肢局部脑血流量(rCBF)、治疗有效率、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分的差异,评价多场景AI系统支持下的早期精准内减压术在老年幕上MCI伴MCE治疗中的效果。结果观察组与对照组治疗90 d时死亡率、凹陷皮瓣综合征发生率、癫痫发生率差异无统计学意义(P>0.05),而术后内囊后肢rCBF、治疗有效率、NIHSS评分差异有统计学意义(P<0.05)。结论多场景AI系统支持下的早期精准内减压术对老年幕上MCI伴MCE有良好的治疗效果。

关键词： 聚类算法   雪茄烟叶   生态适宜性   机器学习  

摘要： 为探究国内雪茄烟叶适宜种植区域,以沂水麒麟雪茄庄园为范例开展气象适宜性分析。通过采用内部指标DB Index优化聚类数k值,结合k-means++算法选择初始聚类中心点,对沂水麒麟雪茄庄园、比那尔德里奥、圣地亚哥、巴伊亚等11个国内外雪茄产区大田期的关键气象因子进行聚类分析。结果表明:11个产区被划分为4个簇,其中沂水与比那尔德里奥、圣地亚哥、巴伊亚、什邡等高品质雪茄产区同属2号簇,显示其具有相似的气象条件。进一步通过隶属函数与气象适宜性指数评价表明,沂水麒麟雪茄庄园的适宜性指数CFI达0.931,属于最适宜种植等级。田间验证显示,该庄园8个雪茄品种的农艺性状指标均符合优质雪茄烟叶标准。本研究证实沂水麒麟雪茄庄园具备优质雪茄烟叶生产的气象条件,为国内雪茄产区选择提供科学依据。

关键词： 人工智能   信任   自由裁量权   访问控制  

摘要： 人工智能的广泛应用使用户对其持有矛盾的信任态度:一方面,技术进步带来的乐观期待与人工智能的拟人特征使用户倾向于信任人工智能;另一方面,缺乏时间检验所带来的不确定性与潜在风险又令用户心存疑虑。然而,已有研究多聚焦于人工智能是否具备受信资格及其可信度的评估,而较少关注委托人(用户)自身的信任态度及其实践后果。对此,引入“自由裁量权”作为分析信任关系结构的关键线索,有助于将研究视角转向用户的托付行为,从而更有效地应对信任的二元困境。因此,建议在人工智能系统设计中,通过实施基于用户信任等级的访问控制策略,持续评估用户信任水平,并提供个性化服务以尊重和响应用户对人工智能不同程度的信任态度。

关键词： 刺槐   叶水势   无人机   多光谱   机器学习  

摘要： 以半干旱区陕西省米脂县刺槐和半湿润区陕西省长武县刺槐为对象,通过地面实测刺槐正午叶水势,同步获取无人机多光谱影像并提取其波段反射率,从而构建植被指数。分析两地正午叶水势差异,探讨光谱指数与地面实测数据的相关性;以5波段组、5波段-10个植被指数、全子集筛选3种组合变量,分别构建随机森林、支持向量机和径向基神经网络模型。结果表明:植被指数与正午叶水势相关性良好,其中红绿比值指数和改进增强型植被指数与正午叶水势的相关性最高,相关系数分别为0.39和-0.51。全子集筛选变量后归一化植被指数、非线性指数、红绿比值指数、改进增强型植被指数为反演的最优组合。随机森林方法为最优模型构建方法,模型验证集的R2为0.76,RMSE为0.27 MPa。

关键词： 人工智能   高校财务风险   风险预警   财务管理   高等教育  

摘要： 高校财务风险管理是高等教育可持续发展的重要环节,面对复杂多变的外部环境和内部管理挑战,构建科学有效的风险预警机制具有重要意义。人工智能技术的飞速发展为高校财务风险管理注入了新的动力,通过数据挖掘、智能分析和实时监控等技术手段,可以更准确地识别风险信号,提升财务管理的效率与科学性。文章通过阐述高校财务风险的内涵与特点,分析当前风险管理中面临的主要挑战,探讨人工智能在高校财务风险预警中的应用可能性与实践路径,以期构建基于人工智能的财务风险预警体系,高校能够更好地应对财务风险,实现资金管理的规范化与现代化。

关键词： 智能制造   卷材切割   下料优化   钢铁企业   资源效率  

摘要： 中国钢铁企业面临技术创新、产品竞争力和绿色低碳发展等挑战,智能制造成为推动企业转型升级的关键.通过对钢铁企业智能制造概念、内涵、体系架构进行深入分析,聚焦智能制造全流程优化这一特征,从钢铁企业订单加工的关键工序入手,提出一种两阶段卷材切割算法对下料方案进行优化,可规定切割卷材宽度范围,并同时考虑板料及卷料订单的需求进行排样,以最小化切割损耗为目标,提高钢铁企业卷材加工的利用率、连贯性和灵活性.通过随机仿真实验和文献实验算例验证了算法的有效性,随机实验结果显示优化后的下料利用率均在97%以上,显著优于传统人工计算方法,大幅缩短了排样时间,同时在文献算例上的实验结果也高于对比算法且切割操作成本更低.借助应用卷材切割智能优化,有助于推动整个钢铁行业的技术进步和产业升级.

关键词： AI算法   人工智能   物流路径优化  

摘要： 基于AI算法的物流路径优化研究目的,在于通过引入先进的人工智能技术,提高物流系统的效率和灵活性。随着电子商务的迅猛发展和物流需求的日益复杂化,传统路径优化方法已难以满足实际需求。当前研究主要集中在机器学习、深度学习和强化学习等算法的应用上,以实现路径优化的智能化。现有研究多集中于理论模型构建和算法设计,实际应用案例和效果评估相对较少。文章通过实证分析,探索AI算法在不同物流场景下的应用效果,并提出优化路径设计的新方法,以期为物流行业提供实用的技术支持和决策依据。

关键词： 标准数字化   人工智能   标准应用   数字化转型   机器可读标准  

摘要： 随着人工智能技术的发展,工程建设领域正面临全面的数字化转型。工程建设标准作为基础性技术文件,传统的模式已经难以满足行业数字化发展的需要。研究通过对当前工程建设标准数字化相关概念、分级模型等现状的分析,并梳理与之相关的人工智能技术情况。随后从标准的编制、管理和使用三个方面分析数字化应用场景,并提出相应的讨论与建议,以期为后续研究提供参考。