关键词： 人工智能   大数据技术   数据分析   数据应用  

摘要： 随着信息技术不断发展,人工智能和大数据技术已经进入到人们的生活,并逐渐改变人们的日常工作和生活方式。在人工智能背景下,大数据技术已广泛应用到数据采集、数据挖掘、数据处理、数据存储中,全面提升数据管理效率。因此,文章通过对大数据关键技术进行分析,探究大数据关键技术在各行各业的应用,分析人工智能背景下大数据技术的应用前景,旨在能够借助大数据技术全面推动人工智能发展。

关键词： 低渗储层   测井曲线   施工曲线   人工智能   无阻流量预测   压裂  

摘要： 压裂设计时,如何准确为不同储层条件井匹配最优施工程序,以便最大程度释放低渗储层潜力,一直是困扰压裂工艺设计的难题。为了构建压裂施工曲线与无阻流量的关联关系,对鄂尔多斯盆地东缘的某致密气田676个压裂层测井曲线和压裂施工曲线提取了232项特征值,并进行特征参数的提取和降维,构建了压裂井的人工智能样本库,并优选了机器学习模型,采用随机森林算法,构建了测井曲线、压裂施工曲线与压裂产能之间的深度学习模型,实现了对给定的测井曲线准确计算出不同压裂方式对应的无阻流量,进而实现了压裂施工参数的优化。研究表明:采用测井和施工曲线的特征值提取方法构建的人工智能样本库,消除了人为解释的干扰,数据质量较高,模型拟合精度达到了93.3%以上;对给定压裂曲线进行定性产能预测的准确率达到86.7%以上。应用该模型能够直接为测井曲线匹配不同的压裂施工方式,并获得对应的无阻流量,减少了压裂井地质建模、油藏数值模拟和压裂施工设计等中间过程,为压裂施工参数优化提供了一种新的方法。

关键词： 生成式AI   机器学习   大型语言模型:异常检测  

摘要： 近年来,生成式人工智能(AI)技术在全球范围内备受瞩目,在很多企业中得到广泛应用。然而,在铁路运营这类需要高度专业知识和严格业务规范的领域,AI技术的应用仍需解决诸多技术难题,确保符合相关法律法规和行业标准。重点介绍东日本铁路客运公司(简称JR东日本)在生成式AI技术上的应用实践,以及正在研发的“铁路版生成式AI系统”。

关键词： 人工智能   侵权责任   归责原则   法经济分析   场景化配置  

摘要： 人工智能技术的快速发展在带来效率提升与产业变革的同时,也引发了复杂的侵权事故风险。当前,人工智能侵权责任研究视角较为单一,应在场景化配置框架的基础上实现责任平衡。人工智能侵权责任配置的核心约束在于人工智能发展过程的“不可能三角”,即使用效率、产业发展与损害救济三大社会价值目标难以同时实现最大化。依据人工智能应用的技术特性、风险形态与社会价值偏好的差异,可将其应用场景划分为损害救济优先、使用效率优先及产业发展优先三类。借助法经济学方法分析可知,在损害救济优先场景中,应对人工智能使用者采取过错责任原则,通过改进“汉德公式”界定其合理注意义务;对人工智能开发者则适用无过错责任以实现风险内化。在使用效率优先场景中,侧重通过强制责任保险机制分散风险并保障效率;在产业发展优先场景,则采取“使用者责任为主、开发者过错责任为例外”的归责原则,对开发者基于技术固有缺陷引发的风险予以责任豁免,以促进技术创新。

关键词： 人工智能   中小学信息科技   个性学习  

摘要： 当今时代,人工智能迅猛发展,对教育领域产生深刻影响。中小学信息科技教育面临诸多挑战,如教学体系不完善、教学模式单一、难以满足学生个性化需求等。国家重视教育创新与个性化发展,在此背景下,将人工智能融入中小学信息科技教育意义重大,有望解决现存问题,推动教育向更契合学生个体、更具创新性方向发展,为培养适应信息时代的人才奠定基础。

关键词： 国际传播   外语专业毕业生   扎根理论   人工智能  

摘要： 培养适应新时代国际传播需求的复合型人才,是外语专业人才培养的重要目标之一。本研究采用扎根理论研究方法,对从事国际传播工作的外语专业毕业生开展深度访谈,并结合人工智能技术对访谈数据进行处理。研究发现,外语专业学生从事国际传播工作的动因呈现多维度特征,主要受政府政策支持、高校培养引导、行业人才需求及个人职业兴趣的影响。基于受访者对外语专业学习历程与国际传播行业现况的关联性反思,并结合未来从事国际传播行业的发展趋势,本研究构建了外语专业国际传播人才培养的三个模块,即思政与通识知识模块、外语与专业能力模块、传播与社会实践模块,以赋能外语专业学生的职业发展,优化外语专业的学科培养体系,助力中国故事的国际传播。

关键词： 页岩气   机器学习   产量预测   LSTM   附加权重  

摘要： 现阶段机器学习作为页岩气产量预测的一种有效手段,在数据规模受限的开发新区却往往无法进行准确预测。针对此问题,提出了附加权重的LSTM神经网络预测应用。首先使用HS页岩气井区地质参数、工程参数和生产参数的训练数据建立标准LSTM预测模型,获得产量预测拟合公式;其次通过机器学习方法交叉分析确定影响因素对测试产量的影响权重,然后在初始LSTM模型引入附加权重来优化预测矩阵并进行产量预测,最后应用模型对区块老井与新井的各项参数进行优化。预测结果表明,附加权重后的LSTM模型预测值与真实值吻合度更高,优化结果可靠,可以很好地解决数据量受限井区的机器学习分析与优化问题。

关键词： 人工智能   大模型   数字化教育  

摘要： 数字化教育在改善教育资源分配不均衡现状的同时,也面临诸多挑战。在这一背景下,大模型技术作为加速教育数字化转型和推动传统教育体系改革的有效工具显得尤为重要。探讨大模型技术在数字化教育中的应用及其积极影响,着重分析其在缓解教育资源分配不平衡、降低教育成本、提升教育质量以及实现无障碍学习等方面的潜在价值。同时,大模型技术带来的机遇与挑战并存,当前仍然需要解决数据隐私、硬件和网络基础设施覆盖,以及模型的偏见和幻觉等问题。为此,提出一系列潜在的解决方案,以确保大模型技术展现其应有的潜力。

关键词： 智能制造   现代化产业体系   产业结构优化   人力资本结构优化  

摘要： 建设现代化产业体系是新发展格局下实现经济高质量发展的必然要求,也是全面建成社会主义现代化强国的关键一步,而智能制造作为新一轮科技革命与产业变革时代的焦点,将为现代化产业体系建设提供重要支撑。文章基于2009—2019年全国30个省(自治区、直辖市)的面板数据,实证检验了智能制造对现代化产业体系建设的影响。结果显示:智能制造的应用能够显著促进现代化产业体系水平的提升。从路径来看,智能制造通过提升创新强度、提高成本收益以及促进经济集聚间接推动现代化产业体系建设。调节效应检验表明,产业结构与人力资本结构的优化升级参与智能制造对现代化产业体系的改造,并具有正向调节作用。进一步分析发现,智能制造对现代化产业体系建设存在正向空间溢出效应,有助于实现区域协调发展。东部地区智能制造对现代化产业体系建设的促进效应更强,且智能制造在市场化水平高、产业集中度低的区域产生的促进效应更加明显。因此,应加快智能制造的推广与应用,赋能新质生产力;推动产业的智能化、绿色化与融合化发展;完善人才培养体系,助推智能制造有效落地;加强区域合作,构建资源配置合理、分工有序的现代化产业体系空间格局。

关键词： 水电能源数字化转型   运行工况模型   数据统计   机器学习   案例分析  

摘要： 传统水电检修和设备维护模式存在的缺点和问题不容忽视,且日益成为电力生产安全事故的焦点和“始作俑者”。研究物联网建设、模型系统工程和大数据分析技术实现水电设备工况分析等功能是目前水电能源行业数字化转型的重要课题。大唐彭水水电站从系统架构、设备编码、算法逻辑和数据处理等发面研究并应用了基于模型的水电设备工况及趋势预警系统,通过两个应用案例验证该系统的有效性和实现数字化转型的重要意义:管用、实用、好用是实现数字化转型和智慧电厂建设的初衷和原则。