关键词： 数字化学习   认知负荷   智能化评估   机器学习   深度学习  

摘要： 随着智能技术的飞速发展，数字化学习的逐渐普及为学习者们提供了多样化的资源和途径，然而这一学习方式在丰富学习体验的同时也对学习者的认知负荷带来了复杂的挑战。传统的认知负荷测量方法存在过程性不足、动态监测缺失以及即时反馈缺乏等精准度方面的问题，因此，认知负荷智能化评估逐渐成为研究的热点。智能化评估通过结合生理指标，利用机器学习与深度学习等非侵入性技术手段，实现对学习者认知负荷的精准评估。本文系统梳理了支持向量机、随机森林、线性判别分析等传统机器学习算法，以及前馈神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络和混合模型等深度学习算法在认知负荷智能化评估中的应用，探讨数字化学习中认知负荷智能化评估的启示和发展方向，并前瞻性地探索了大语言模型在认知负荷智能化评估中的潜力，旨在为高效的数字化学习提供帮助。

关键词： 新质生产力   全民健身   高质量发展   应用场景   人工智能  

摘要： 新质生产力作为符合新发展理念的先进生产力质态,为全民健身的高质量发展提供了重要的理论引导与实践遵循。为充分激发新质生产力对全民健身的赋能效益,围绕其理论内涵、技术基座、应用场景及实践进路展开剖析。认为,新质生产力赋能的全民健身兼具“新”与“质”的深刻内涵,并呈现出高科技、高效能、高质量的主要特征;新质生产力赋能全民健身的技术基座包括5.5G、云计算、大数据、物联网、区块链及元宇宙等关键技术,并延伸出具体的应用场景,可从宏观公共治理、中观活动组织、微观个人参与三个维度予以考察。提出,应以新发展理念为航向指引、以科技创新转化为智慧赋能、以基础设施建设夯实基础、以新型体育人才供给为支撑的实践进路,以助力体育强国建设。

关键词： 智能制造   机电一体化技术   信息化   自动控制  

摘要： 中国产业智能化发展的势头越来越明显,相应的战略也在逐步推进。我国的制造业应当不断地在智能化方面进行深度探讨,把智能化技术和机械自动化技术更充分地整合到企业的生产策略中,不断地进行变革和创新,推动智能制造的实施。随着机电系统技术的不断优化和提高,智能化制造业的发展也在不断加快。机电一体化技术是一个由传感器探测、数控加工、信息网络化、智能化机器人控制在内的全自动化闭环控制系统的技术。通过对机电一体化技术在国内的应用和发展进行分析,以促进我国工业智能化的快速发展。

关键词： 人工智能   软件测试自动化   自动化测试  

摘要： 软件开发的关键环节之一为软件自动化测试,这一环节可以提高软件的测试效率,发现软件存在的早期缺陷,也能够帮助软件的持续集成和持续部署。随着人工智能技术的不断发展与升级,软件测试自动化开始将人工智能技术融入其中。文章探讨了人工智能技术在软件测试自动化中的具体应用方向,如测试用例生成、软件缺陷定位修复、自动化测试结果分析、辅助优化测试过程。并分析应用实践的具体算法,如机器学习算法、深度学习算法等。以提供更加优化的测试结果,提高测试效率。

关键词： 机电工程   智能故障诊断   传感器技术   机器学习   大数据分析  

摘要： 机电工程机械在工业生产中的普遍运用,使得故障诊断成为增强设备可靠性、降低维护花费的关键。智能故障诊断技术融合了传感器数据采集、机器学习算法和数据分析技术,能实时监测设备运转状态并精准鉴定潜在故障。通过对传感器信号的采集与分析,结合大数据洞察与模式甄别,构建一套自动化、实用的诊断体系。该技术不仅提升了故障检测的精准度,还能预先考量设备的故障隐患,为维护决策给出科学佐证,进而切实降低设备停机时长,做到资源合理分配,提高产出效率。

关键词： 大数据分析   机电设备   维护策略   故障预测   机器学习  

摘要： 随着工业4.0时代的到来,机电设备的维护管理正面临着越来越复杂的挑战。传统的维护策略往往依赖于经验或定期检修,难以有效预测设备故障,导致设备停机时间和维护成本的增加。为了提高机电设备的可靠性与运行效率,本研究基于大数据分析技术,提出了一种新的机电设备优化维护策略。通过对设备运行数据、故障数据和环境数据等多维度数据的收集与分析,构建了机电设备故障预测模型,利用数据挖掘与机器学习算法对设备健康状态进行实时监控与故障预测。研究方法包括数据预处理、特征提取、模型训练与验证,确保了预测结果的准确性与实用性。研究结果表明,通过大数据驱动的优化维护策略,相比传统定期维护方式,设备故障率降低了25%,维护成本减少了30%。同时,该策略还能够延长设备的使用寿命,提高设备的运作稳定性和生产效率。该研究为机电设备的智能化管理提供了一种新的思路,对提升工业设备管理水平具有重要意义。

关键词： 中药药效物质   靶标发现   关键技术   人工智能   新药创制  

摘要： 中药药效物质研究是中药药理、中药质量控制及新药研发的基础，也是中药现代化研究领域近年来最受关注的方向之一。中药化学成分多样，成分—效应间关系复杂，往往需要综合运用化学、生物、信息科学等多学科技术手段来揭示其药效物质及作用靶标。本文从技术变迁的角度回顾过去30年间中药药效物质研究在研究发现策略与技术手段上取得的创新突破进展，重点探讨人工智能带来科研范式转变下中药药效物质研究新方向，以期推动相关领域研究向更精准、更高效、更智能的方向迈进，为新形势下中药药效物质研究提供创新思路。

关键词： 机器学习   水供给服务   XGBoost-SHAP模型   驱动机制  

摘要： 厘清水供给服务的时空变化及驱动机制对四川省水资源可持续管理和生态系统可持续发展具有重要的指导意义。利用InVEST模型产水模块描绘四川省2000、2005、2010、2015及2020年产水量的时空分布，选取年降水量、年度潜在蒸散发量、年均气温、土壤类型、土地利用类型、归一化植被指数、数字高程模型、坡度及国内生产总值共9个驱动因子，结合全局空间自相关和XGBoost-SHAP模型，对四川省产水量的时空变化及驱动要素进行识别。结果表明：2000—2020年间，四川省年均产水量呈现出上升-下降-上升的“N”型动态变化趋势，在2020年达到峰值(5.75×105m3)。研究区产水量表现出明显的东高西低格局，高值区主要集中在成都西南部、雅安东部、眉山和乐山等地，且随时间变化，高值区逐渐覆盖四川省的东南部。年降水量对四川地区产水量变化具有最大贡献度；年降水量与年度潜在蒸散发量交互作用直接决定了产水量的产生和变化，是研究区最重要的交互主导因子。本研究证实了XGBoost-SHAP模型在揭示驱动因子对产水量的非线性影响方面的有效性，能够更直接、清晰地识别关键驱动因子。

关键词： 学校体育   数字化转型   人才培养   教育数字化   人工智能  

摘要： 在教育数字化战略深入推进的背景下,学校体育数字化转型已成为落实“健康第一”理念、促进学生全面发展的重要议题。本研究运用文献资料法、深度访谈法、逻辑分析法,探讨教育数字化战略下学校体育数字化转型的内在逻辑,系统梳理学校体育数字化转型的阻力、动力,并提出实践路径。研究认为,环境、组织、技术等相互作用和融合共同推动学校体育数字化转型。当前,学校体育数字化转型的现实阻力主要是传统体育教学惯性与管理体制僵化、技术的快速迭代与基础设施建设滞后、数字化人才短缺与培养体系不健全;动力主要是政策保障的支撑力、技术创新的引领力、产业融合的推动力、多元场景应用的拓展力、学生全面发展的驱动力。据此提出实践路径:改善传统体育教学惯性,制定完善的数字化管理制度;强化数字化设备更新,加强校园数字化基础设施建设;加强数字化人才培养,创新数字化体育人才教学实践。

关键词： 生物多样性保护   前沿技术   高分辨率遥感   基因组学   人工智能  

摘要： 生物多样性是维持生态系统结构与功能的基础,但当前正面临气候变化、环境污染与人类活动等多重压力的持续威胁。近年来,高分辨率遥感、人工智能、大数据和基因组学等前沿技术快速发展,为全球生物多样性监测与保护开辟了新路径。本文系统综述了近十年前沿技术在生物多样性保护领域中的应用进展,重点探讨了其在生态系统监测、物种识别、遗传多样性评估和栖息地管理等关键领域的作用。同时,结合中国与国际典型案例,深入剖析了当前应用中存在的数据标准化不足、技术成本高昂以及全球协作机制不完善等问题。这些技术在提高监测精度、支持保护决策、推动种群恢复和栖息地管理方面具有显著优势,未来需加强标准化数据体系建设、提升技术适用性与可及性,深化国际合作,推动构建智能化、集成化的生物多样性保护技术体系,全面提升生物多样性保护成效。