关键词： 人工智能   企业管理   课程体系   动态重构  

摘要： 本研究聚焦人工智能背景下高职企业管理专业课程体系的动态重构路径,系统分析了技术迭代、产业升级、政策导向等多维驱动因素,揭示了当前课程体系在技术融合度、实践教学载体和师资能力等方面存在的结构性矛盾;提出“技术赋能-产教协同-动态认证”三位一体的重构框架,重构能力本位评价体系,强化职业标准与教育目标的衔接,提升人才培养与产业需求的匹配度。对深化产教融合、促进教育数字化转型具有重要参考价值。

关键词： 恶意软件检测   网络安全   机器学习   随机森林算法   Stacking模型   常春藤优化算法   SHAP模型  

摘要： 为提高恶意软件检测模型的性能和可解释性,提出一种基于数据预处理与模型优化的智能融合检测方法。该方法集成多种机器学习算法,通过随机森林算法提取关键特征,并采用常春藤优化算法(ivy optimizer algorithm,IVYA)进行参数调优,构建融合模型以提升检测效果。模型利用SHAP(shapley additive explanations)方法进行解释性分析,增强检测结果的透明度与可靠性。实验表明,该方法在多个数据集上准确率、精确率、召回率等指标均超过99%,相较于传统方法表现出明显优势,为网络安全提供了更强的防护手段和更高的可解释性。

关键词： 中国科学技术协会   农业现代化   人工智能  

摘要： 7月20日,由中国科学技术协会主办、中国农业机械学会承办的第二十七届中国科协年会—“人工智能赋能农业现代化”专题论坛在中国科技会堂热烈举办。近100位专家学者、行业代表、研发机构负责人齐聚一堂,探讨人工智能与未来农业融合的路径。

关键词： 脑机接口   虚实叠加   空间智能   传播学   人工智能  

摘要： 在人工智能与空间计算技术深度融合的智能时代,空间智能技术正以颠覆性的力量重构传播学的理论边界与实践范式。从增强现实(AR)的虚实叠加到脑机接口的神经交互,从神经辐射场(NeRF)的环境建模到预测性传播的认知协同,空间智能技术不仅革新信息传播的载体形态,更从根本上动摇传统传播学的理论根基。

关键词： 数字孪生   智能分选   物联网   机器学习  

摘要： 煤矸石(coal gangue)作为一种矿山废弃物,其识别与智能分拣成为资源回收与环境保护的重要研究方向。本文设计了一种基于深度学习(Deep Learning)的煤矸石分选图像识别与智能分拣系统,通过深入分析功能需求与性能指标,提出了一种创新的系统硬件与软件架构。目标物体识别模块采用了Mobilenetv3-SSD与YOLOv5等算法,通过构建针对性的数据集,提升煤矸石的识别准确率和实时性。在机械臂抓取控制模块中,结合深度强化学习(Deep Reinforcement Learning),利用深度确定性策略梯度网络(DDPG)算法,以优化抓取精度与响应速度。

关键词： 隧道工程   掘进参数   机器学习   循环神经网络   长短期记忆网络  

摘要： 盾构施工参数与隧道掘进过程中的稳定关联密切,为避免掘进参数完全依靠经验,并为参数动态调整提供参考及依据。依托南通地铁1号线针对刀盘推力以及刀盘扭矩,将刀盘转速等7个关键参数的历史数据作为训练集,基于循环神经网络(RNN)以及长短期记忆网络(LSTM)两种算法分别建立关于刀盘推力和刀盘扭矩的预测模型。两种模型所用数据集均基于滑动窗口插补进行预处理,RNN模型采用均方误差(MSELoss)作为损失函数,LSTM模型则采用PyTorch库中的均方误差自定义损失函数。结果表明,两种模型对于盾构总推进力的学习预测能力均优于对刀盘扭矩的预测能力,其中RNN模型对于两组参数的自适应能力均优于LSTM模型。

关键词： 人工智能   城市管理   服务平台   智能化   政务服务   交通保障  

摘要： 城市化进程不断推进使城市管理面临的挑战日益复杂,而前沿技术人工智能(Artificial Intelligence,AI)在提升城市管理效率、优化公共服务、保障安全方面有着巨大潜力。文章探讨了AI在城市运行管理服务平台中的应用,涉及智能政务、交通、环境和安全等领域,并分析了AI技术的应用效果,同时提出保障AI技术有效落地的措施,如数据基础支撑、技术研发创新、人才培养等,这些措施为AI实施提供了有力支撑,推动城市管理朝着智能化发展。

关键词： 牛乳   乳粉   品质检测   人工智能   区块链   物联网  

摘要： 该文对乳及乳粉的品质检测技术进行了系统综述,重点探讨了化学、物理及感官指标的传统检测方法,以及现代科技在检测领域的应用。传统方法如化学分析、物理测定和感官评价,虽然在检测精度上表现良好,但通常存在检测时间较长、操作复杂、对设备及人员要求较高等局限。随着科技的发展,人工智能、物联网、区块链等新兴技术逐步引入乳粉检测,推动了检测手段的智能化、自动化和数字化。这些现代检测技术通过实时监控、远程数据处理和供应链透明化,不仅提高了检测的效率和准确性,还实现了无损检测以及从生产到消费者全流程的质量追溯,显著提升了乳粉的安全性与透明度。

关键词： 分类信度   分类一致性   决策规则   认知诊断   机器学习  

摘要： 心理测验、教育测验和医学测验广泛应用于测试者分类,而内部一致性和α等信度系数并不能直接评价分类信度,如何评估标准参照测验的分类信度,成为研究者和实践者关注的重要问题。本研究从分类一致性方法视角,探究单次施测测验的分类一致性估计模式,分析各类代表性方法发展脉络及其核心思想,结合各方法相关软件包与程序,分析人格测验、学业测验、诊断测验等真实数据。结合理论分析与数据分析,总结各类方法的优劣与影响因素,提出选用各类方法的建议,讨论分类一致性区间估计等问题,推动分类测验的分类一致性的研究、应用与报告。

关键词： 人工智能   中成药   日均用量   自然语言处理(NLP)   F1值   药品价格监测  

摘要： 目的:探讨在药品价格监测工作中智能化提取和测算中成药日均用量的方法及应用,为提升药品价格监测的精细化水平和科学性提供关键数据支持。方法:以深圳药品交易平台运用人工智能(AI)技术提取中成药日均用量为实践案例,针对中成药剂型复杂、说明书文本多场景描述及日均用量传统人工提取困难等难题,平台基于DeepSeek开源框架大语言模型,构建了融合自然语言处理(NLP)、规则引擎与双重异常检测算法的智能系统。通过NLP精准提取药品说明书中的剂量、频次和单位信息,结合规则引擎实现多场景分割与精准日均用量计算,并利用双重异常检测算法反向校验并修正数据。结果:实践表明,该智能系统对1.2万条中成药用法用量数据的日均用量提取正确率达95.51%,双重异常检测算法的F1值达0.9413,说明系统具有良好的中成药用法用量语言处理和自我异常检测等综合能力,提取效率较传统人工提升12倍,且通过轻量化本地部署,保障了数据安全。结论:研究验证了AI技术在计算中成药差比价、识别隐性价格操纵、支撑药品价格动态监测及编制中成药价格指数上可实操的技术路径,为整个行业的智能化、规范化发展做了初步尝试和探索。