关键词： 人工智能   工业机器人   人才培养   机器人  

摘要： 人工智能背景下,社会对技术人才需求发生了变化,高校的人才培养迎来了新的挑战。以工业机器人专业建设为例,提出构建良好的教学关系、系统增强职业核心能力及提升学生核心素养等举措,对工业机器人专业的人才培养模式进行改革创新,以期为相关专业人才培养提供参考和借鉴。

关键词： 人工智能   网络信息处理   数据分析   闭环系统  

摘要： 本研究探讨了人工智能技术如何有效地整合网络信息处理与数据分析流程,并构建智能化闭环系统。通过分析深度学习、图神经网络和自注意力机制等先进技术在处理多源异构网络数据中的应用,提出端到端学习框架和五层系统架构,实现从数据获取到价值挖掘的全流程智能化处理。实验结果表明,所提的闭环系统架构(CLOPS)相比传统流水线架构,在一致性、分析准确性和系统效率方面均有显著提升,在动态性较高的应用场景中优势更为明显,解决了传统方法面临的信息损失和优化断层问题,为网络信息处理与数据分析的深度融合提供了新的技术路径和系统框架。

关键词： 机器学习   随机森林算法   水力压裂   套管变形   芦草沟组   二叠系   吉木萨尔凹陷  

摘要： 以吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组12口套管变形水平井为研究对象,基于三维地震属性数据,分析地质因素诱发的套管变形位置与天然裂缝发育位置及储层岩性和力学特性的非均质变化边界之间的对应关系,并对随机森林算法在水力压裂套管变形预测中的应用进行了详细研究。研究结果表明:①套管变形位置出现在天然裂缝带发育位置和储层非均质性变化的边界位置,且二者之间表现为非线性相关关系;②采用网格搜索和5折交叉验证的方式优选随机森林套管变形风险预测模型中决策树的数量和节点分裂的特征值个数,综合考虑计算精度和效率,选定节点分裂的特征值个数为2,决策树个数为100。③随机森林算法在吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组致密油储层水力压裂套管变形井段位置的预测精度可达87.85%,模型输出的套管变形风险预测结果可为压裂设计优化和施工参数的调整提供指导。

关键词： 科学教育   中学物理   教学融合   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正经历着深刻变革。为深入探讨AI技术与中学物理(科学)教学的融合路径,分享创新教学经验与研究成果,推动中学物理(科学)教育的高质量发展,陕西师范大学出版总社中学物理教学参考编辑部、陕西师范大学物理学与信息技术学院特举办“第二届中学物理(科学)特色课堂教学论文大赛”。

关键词： 数字化转型   新质生产力   钢铁工业互联网   人工智能  

摘要： 钢铁工业作为我国的传统支柱产业,其新质生产力的发展对于推动行业技术创新和实现节能降碳目标至关重要。数字化转型作为推动钢铁行业向高端化、智能化、绿色化转型的关键力量,已成为加速培育新质生产力的重要途径。近年来,随着国家对钢铁行业数字化转型的高度重视、新一代信息化技术的深入应用,钢铁行业在数字化转型方面取得了显著成效。基于此,探讨了钢铁行业通过搭建工业互联网平台、深化人工智能应用场景、实施质量数字化追溯以及加强低碳数字化管控和数字化人才培养等举措,打造新质生产力发展路径,旨在为钢铁企业提供培育新质生产力的参考。

关键词： 山水林田湖草生态系统   GF影像   熵值法   机器学习   综合评价  

摘要： 基于山水林田湖草生态系统理论,分层次构建黄河流域济源段山水林田湖草生命共同体健康评价指标体系,通过对NDVI、NDWI、TGSI、SWI等多指数和地形Slope参数合成影像,应用随机森林机器学习分类算法提取研究区主要生态参数,采用熵值法多要素综合评价研究区的生态健康状态。结果表明,2020年、2021年、2022年、2023年综合健康指数分别为0.313、0.540、0.575、0.557,研究区处于不健康、亚健康、健康、健康状态,整体呈变好趋势,指标权重贡献表现为灌木及草地指标>乔木林地指标>不透水面指标>植被覆盖度指标>种植耕地指标>裸地指标>水体指标,建议开展林草地绿化以提升城市生态系统健康水平。

关键词： 民族音乐分类   文化遗产   抢救性保护   音乐信息检索   人工智能  

摘要： 民族音乐是中华民族文化宝库中的瑰宝,有其独到的音乐形态与文化特色。然而,在长期文化交流和“口传心授”的传统传播方式影响下,一些民族音乐面临着失传的风险。亟待在策略和手段上创新,以满足其抢救性保护的需求。随着科技发展带动人工智能在民族音乐分类领域的广泛应用,音乐自动分类技术对加速民族音乐的保护和传承工作发挥着重要作用,成为音乐信息检索的关键技术。针对该领域现有研究评析的不足,文章系统梳理了中国和世界民族音乐自动分类研究在特征提取和模型构建方面的进展,从技术框架、特征工程和数据集等方面剖析了民族音乐分类研究的现状,并对其未来发展趋势和潜在研究方向进行了前瞻性展望,旨在为民族音乐的保护、传承和发展提供新的视角和思路。

关键词： 草果   化学计量学   机器学习   二维相关光谱   地理来源  

摘要： 该研究采用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)、衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)及二维相关光谱(2DCOS)技术,结合化学计量学与深度学习建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和残差卷积神经网络(ResNet)判别模型,对7个主产区(221份)的草果样本进行快速、准确溯源。结果表明:ATR-FTIR光谱数据经二阶导数(2nd)+标准正态变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型性能最好(95.31%),但FT-NIR光谱数据的最佳预处理为2nd。基于FT-NIR和ATR-FTIR的同步2DCOS图像建立的ResNet模型不需要筛选最佳预处理和复杂的数据转换,即可达到100%的准确率。其中,基于FT-NIR数据转化的同步2DCOS图像建立的ResNet模型的迭代次数最少、耗时最短、成本最低。该研究为鉴别不同地理来源的草果提供了一种快速、准确的新方法,为草果质量等级评价体系的进一步研究奠定了基础。

关键词： 人工智能   电力设备   状态监测   故障诊断   预测性维护  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,将其应用于电力设备运维检修领域具有重要意义。文章以人工智能技术在电力设备运维检修中的应用为研究对象,深入分析了人工智能在设备状态监测、故障诊断和预测性维护等方面的应用现状及关键技术。提出了基于深度学习的状态识别、基于知识图谱推理的故障诊断、考虑不确定性的维护决策优化等创新方法,并探讨了面向电力设备全生命周期的一体化智能运维平台和云边端融合的分层智能运维系统架构,为提升电力设备运维效率和可靠性提供了新思路与实践参考。

关键词： 智能电网   用电检查技术   能源管理   故障预测   人工智能  

摘要： 本文综合分析了智能电网与智能化用电检查技术的融合,从而优化电力系统的管理和效率。文章通过概述智能电网的基本概念和组成要素,以及用电检查技术的发展和应用,提出智能化用电检查技术在城市电网、远程地区电网、工业用电、实时监控与故障预测等方面的具体应用。最后研究基于人工智能的故障诊断系统在用电检查中的实际效果,通过系统的实时监测、自动识别故障和大数据分析等功能,可以显著提升电力系统的可靠性和能效。