关键词： 智能制造   知识管理   知识目录   知识标签   知识图谱   知识库  

摘要： 智能制造是推动制造企业高质量发展的必由之路,知识管理是实施智能制造的关键抓手。基于知识构建的业务决策模型可进一步促进制造企业智能化提升。本研究通过搭建制造企业知识管理的框架,梳理制造企业的知识目录体系,为企业的知识赋予统一标签,规范化企业知识管理的过程,建立统一的知识库,应用知识图谱能力,构建出业务和技术融合的体系化知识管理模式,规范了制造企业知识管理从识别到应用的全过程,进一步指导知识管理的设计及落地,促进知识服务化、业务智能化提升。

关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   精准教育   人机协同  

摘要： 文章阐述了人工智能赋能高校思想政治教育在提升教育内容适配性、构建全天候教育场景、增强互动性与强化跟踪评估等方面的价值意蕴,分析了当前实践中存在的技术应用与教育本质矛盾、师生互动弱化、隐私保护困境及评估机制单一化等问题,并提出了构建人机协同模式、重塑师生互动生态、建立数据防护体系及多维评价系统等创新路径。

关键词： 市政道路养护   维修技术   大数据技术   机器学习  

摘要： 随着城市建设的步伐不断加快,市政道路作为城市运输网络的重要组成部分,其保养和维护技术正越来越受到重视。研究基于此前提,深入探讨了市政道路养护与维修技术的发展与应用。首先,结合实际案例,文章详细研究了市政道路养护的关键技术和设备,如路面修补、排水系统维护、地下管线检修等,为日常运行提供科学依据。其次,针对各种路况,设计了一套完整的道路养护与维修方案,并通过大数据技术,实现了道路信息的精准收集、分析和管理。然后,依托机器学习和物联网技术,实现了城市道路养护维修的智能化和精细化。研究结果表明,此套系统不仅提高了道路养护维修的效率,降低了成本,还优化了道路服务质量,提高了公众的出行体验。最后,结合当前城市建设的需求,探索了市政道路养护与维修技术的未来发展趋势。

关键词： 人工智能   问责制   技术伦理   过错责任   多元共治  

摘要： 传统人工智能治理研究多聚焦技术伦理或法律规制的单一路径,未能有效回应算法自主性、系统复杂性和社会渗透性引发的规制困境,尤其在责任归属认定、因果关系追溯等核心内容上存在理论供给与实践需求的断裂。面对数字权力重构与社会风险扩散的双重挑战,有必要系统探讨“问责制”在人工智能治理中的法理构造与制度回应,构建适应技术风险特征的责任分配框架。通过法理界定的理论考察,可厘清问责制作为复合型治理工具的本质,并从发展逻辑维度揭示问责制的演进方向。在制度构建层面,归责原则需实现从过错责任到能力本位责任的模式转换,通过技术标准的法律化重构权责匹配机制。主体结构应构建穿透技术黑箱的多元共治框架,强化政府监管、行业自律与社会监督的协同效应。同时,推动可解释人工智能、区块链存证等技术工具与法律规则的深度融合,形成覆盖算法全生命周期的动态规制体系。

关键词： 人工智能   全面发展   算法   认知弹性  

摘要： 在人工智能深度重构社会运行逻辑的时代浪潮中,教育领域正经历深刻的范式变革。以ChatGPT为代表的人工智能系统,凭借其强大的自然语言处理、知识图谱构建与个性化服务能力,为培育全面发展的人才带来全新机遇。然而,这一变革也伴随诸多风险与挑战:技术理性对主体意识的深层侵蚀、算法霸权引发的思维异化困局以及媒介技术导致的情感异化危机,都在冲击着传统的教育理念与实践。为此,亟需构建人机协同的具身认知教育范式,重塑教育主体性;搭建跨域协同的认知生态体系,突破信息茧房的桎梏;打造情感计算与人文关怀相融合的育人模式,重塑学习者的情感能力,以此回应人工智能时代对培育全面发展人才的时代诉求。

关键词： 计算批评   人工智能   AI文学   范式转型  

摘要： AI计算工具在文学研究领域的运用,给文学创作与批评带来全新变化:文学分析从文本细读转向图谱解析,为文学研究提供新的视角和证据,促进文学与其他学科的融合;文学批评从主观判断向客观计算的范式转型,推动文学理解从阐释循环到证据驱动的范式革新,进而建构全新的文学计算分析批评;在AI文学生成过程中,创作文学的作者被生成文学的AI置换,人工智能挑战作者的主体地位,传统文学作品形态向多模态转型;文学研究方法论在研究范畴、分析维度和知识生产模式上实现三重突破。AI文学的出现及AI工具在文学研究中的深度介入,将推动以计算分析为基础的文学理论的重构,助力人类摆脱既有理论体系束缚,站在科技拓展的认知前沿,反思并重构文学批评的理论基石,建立融合智能计算与人文精神的全新理论体系。

关键词： 人工智能   拟人化炒作   技术认知偏差   伦理谬误  

摘要： 人工智能拟人化有其特定的动因和效用,但在资本、传媒和科幻叙事的过度渲染和吹捧下,拟人化也会演变为一种人工智能的炒作手段。人工智能的拟人化炒作歪曲或夸大了人工智能的总体能力和性能,模糊了人工智能实体与人类的本体差异和伦理界限。它不仅会误导人们对人工智能的技术本质与实际功能形成错误的认知和预期,而且还会导致人们对人工智能实体形成不当的道德判断和规范性反应,从而产生诸如道德地位的迷误、道德责任的洗白和道德信任的误置等伦理谬误。从加强行业自律、健全技术监管、规范传媒行为和提高公众人工智能素养等层面构建协同规制框架,可以有效遏制拟人化炒作乱象,并能为人工智能的技术创新与人工智能产业的健康发展创造良好的舆论环境和发展空间。

关键词： 人工智能   多维数据   融合   自然语言处理  

摘要： 本文利用人工智能融合技术优化多维数据分析,包括数据预处理、特征选择和模型构建,以提升效率和准确性。研究选取公开数据集Kaggle上的“Rossmann Store Sales”的销售数据,通过预处理、特征选择等步骤,构建了综合性特征集;设计了集成多种机器学习模型的综合算法(MDFA),整合了多源数据并引入了自然语言处理技术。实验表明,特征组合丰富时,模型预测准确性提高;MDFA在测试集上表现最优,均方误差、均方根误差和平均绝对误差均最低。本文提出的人工智能融合技术能有效提升多维数据分析的效率和准确性,为企业销售预测等任务提供技术支持。

关键词： DeepSeek   AI大模型   人工智能   高端装备制造业   智能化转型  

摘要： 简要梳理了DeepSeek大模型的发展概况和优势,分析了DeepSeek大模型在制造企业办公、科研、生产等环节的典型应用方向;基于以DeepSeek为代表的国产AI大模型,围绕高端装备制造业,分析了人工智能带来的机遇和挑战,研究了AI大模型赋能的主要路径,提出了“AI+机器人”等应用场景设想。

关键词： 人工智能   数字江西   创新应用  

摘要： 文章聚焦当前人工智能热点,分析人工智能演进趋势和主流智能大模型的优缺点,结合江西实际,探究人工智能在数字江西建设中的应用场景、面临的困难和挑战,并从统筹布局、示范试点、发展环境等方面,提出在江西发展人工智能应采取的对策措施,以便为科学决策提供支撑服务。