关键词： 光伏阵列   故障诊断   电流-电压曲线   机器学习   CatBoost  

摘要： 光伏阵列在运行过程中,可能会受到多种因素的影响,导致不同类型的故障。通过机器学习算法,可以实现光伏阵列数据的实时监测、故障诊断和预测性维护,这种方法不受地理环境的限制,能够提高系统的可靠性和效率。光伏阵列的电流-电压(I-V)曲线是一项重要的指标,包含了大量关于光伏组件健康状况的信息,对于及时发现故障、评估健康状况至关重要。然而,现有方法只对来自I-V曲线的部分信息提取进行诊断分析,没有更深入地挖掘I-V曲线中的所有信息,能检测到的光伏阵列故障十分有限。针对以上问题,首先提出一种I-V曲线校正算法用于修正辐照度和温度对同一故障类型特征表现的影响,有效消除环境变量对故障特征表征的耦合效应。然后,利用CatBoost模型实现光伏阵列小样本高精度的实时故障智能诊断,并且利用麻雀搜索算法对模型的关键超参数进行优化。最后,为了进一步提升麻雀搜索算法的寻优能力,通过引入融合精英反向学习策略和柯西高斯变异策略改进麻雀搜索算法,使其在优化CatBoost模型中达到最佳效果。结果表明,利用模拟数据和现场数据分别进行模型的训练及故障诊断,测试集出现仅一个和两个误诊的样本,深度优化的集成学习模型CatBoost的分类准确率均达到99.9%。

关键词： 沉井基础   下沉速率预测   倾斜程度预测   刃脚土压力   机器学习   极限树   张靖皋长江大桥  

摘要： 沉井基础因整体刚度大，承载能力强已广泛应用于大型桥梁工程，其下沉施工的关键在于控制下沉状态的安全平稳，准确预测取土施工过程中沉井基础的下沉速率与倾斜程度对下沉控制至关重要。沉井基础在下沉过程中获取了大量的刃脚土压力实时监测数据，刃脚土压力实测数据的数据维度较高，与沉井下沉速率和倾斜程度的作用机理复杂，采用传统方法难以处理，故采用机器学习中的极限树算法建立下沉状态预测模型，模型可提取刃脚土压力监测数据的时间和空间特征，捕捉刃脚土压力与沉井基础下沉速率和倾斜程度之间的复杂关系，智能化预测沉井的下沉速率和倾斜程度，并将预测模型应用于张靖皋长江大桥北锚碇沉井基础工程中，计算模型评估参数验证模型预测精度。另外，将所选取的极限树算法与其他常用机器学习算法进行对比，并分析模型参数对所提出模型预测精度的影响规律。结果表明：所建立的分析模型预测精度高，工程应用时决定系数R2均大于0.9，可以满足工程需要，且极限树算法预测效果优于其他机器学习方法，基决策树个数的增加与最大树深度的增大有助于提高模型的预测精度。研究结果可为类似沉井工程控制下沉速率及倾斜程度提供参考。

关键词： 人机协作   人工智能   人本逻辑   资本逻辑  

摘要： 从手工工具、机械机器到智能机器的技术进步，反映了人类对自身脑体功能的持续扩展，人机协作也随之经历了萌芽、拓展到融合的发展历程。这一进程内嵌的人本逻辑，既是人机协作水平不断提升的体现，也是人类自身本质力量外化的表征——从肢体功能的延伸到体能、智能的增强。然而，资本逻辑的介入使机器从劳动资料异化为资本增殖载体，导致人机互补性扭曲和人类主体性消解。超越资本逻辑的关键在于复归人本逻辑，通过技术工具去异化、一般智力人本转向与劳动者主体性重建，推动人机协作合目的性与合规律性相统一的良性发展，从而以高水平人机协作赋能人的自由全面发展。

关键词： 量子计算   机器学习   生成对抗网络   量子耦合   多域数据  

摘要： 量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络（quantum coupled generative adversarial network，QCoGAN），QCoGAN通过结合量子计算的并行计算能力和经典生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）的学习能力，对量子生成对抗网络结构进行耦合优化，相较于普通生成对抗网络可以捕捉到更多图像细节，通过施加量子参数层之间的权重共享约束，有效控制了网络容量，提升了训练效率。首次将量子生成对抗网络用于领域适应问题，将QCoGAN应用于多个手写体数据集的联合分布学习任务，证明了其在处理多域数据时的优越性，在真实量子计算机的飞速发展下，将具有广阔的应用前景。

关键词： 高校图书馆   多模态数据融合   用户画像   人工智能  

摘要： 随着信息技术的快速发展,高校图书馆在资源管理、学术服务和用户体验方面面临新的挑战与机遇。多模态数据融合技术作为一种先进的数据分析手段,为图书馆提供了精准构建用户画像的可能。本文结合高校图书馆的实际需求,探讨了如何通过整合用户行为数据、资源访问数据、学术交流数据等多维度信息,构建多维度、精准的图书馆用户画像,并为个性化服务提供支撑。

关键词： 人工智能   医疗数据分析   患者隐私   隐私保护机制   伦理与法律  

摘要： 随着人工智能技术在医疗数据分析中的广泛应用，患者隐私权的保护问题愈发突出。探讨基于人工智能的医疗数据分析中患者隐私权的保护机制，分析当前隐私保护面临的挑战及不足，进而为相关领域提供理论支持与实践指导。研究首先梳理了医疗数据分析的发展趋势与现状，揭示了隐私保护中的主要困境，包括数据收集与存储过程中的风险、法律法规的不完善以及伦理问题的影响。通过综合分析，构建了一个多维度的隐私保护框架，强调多方合作的重要性，并探讨提升患者隐私教育与意识的有效路径。研究结果表明，全面加强数据匿名化技术在数据收集与存储过程中的推广、完善法律法规与行业标准确保患者隐私安全、建立多方合作的隐私保护机制实现协同治理与责任共担、提升患者隐私意识增强对隐私保护的认知与信任，能够有效促进隐私保护的协同治理与责任共担。因此，未来应进一步关注技术与伦理的融合，推动法律法规的完善，以确保患者隐私权在数字化医疗环境中的有效保障。

关键词： 人工智能   高校思政课   教育内容  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代，人工智能深度重塑各行各业，教育领域也发生了深刻变革。文章探究了人工智能赋能高校思政课的三重逻辑。在价值逻辑层面，人工智能赋能高校思政课能够创新教育方式、整合教育资源、强化效果评估；在问题逻辑层面，人工智能赋能高校思政课面临伦理困境、角色冲突、融合障碍等问题；在实践逻辑层面，要想让人工智能更好地赋能高校思政课，需要健全伦理规范、提升教师素养、丰富教育内容、完善评估体系。

关键词： 人工智能   云视频会议系统   语音处理   图像处理   自然语言处理   多模态融合  

摘要： 铁路云视频会议系统在铁路日常生产和运营中发挥着重要作用。通过对当前铁路云视频会议系统进行调研分析，发现系统存在功能单一、智能化程度低等问题。结合系统使用需求，提出了一种现实可行的技术方案，在既有铁路云视频会议系统的内部服务网络和外部服务网络分别增设业务应用服务器、存储服务器和计算服务器，在终端接入区增设全景会议相机和麦克风阵列等设备。将基于人工智能的语音处理、图像处理、自然语言处理和多模态融合等技术应用于铁路视频会议，实现实时翻译与字幕显示、发言者方位识别、自动纪要生成与分类归档等智能化功能应用。从国产自主可控和系统安全角度对系统主要设备配置提出了选型建议。本方案部署后可大幅提升会议效率和系统服务质量，为铁路云视频会议系统未来升级和高质量发展提供技术支撑。

关键词： 人工智能   小学数学教学   点播式教学模式   个性化学习   教学质量  

摘要： 文章深入探讨了人工智能促进小学数学教学提质增效的路径,着重对点播式教学模式的应用展开详细阐述.在人工智能的大背景下,点播式教学模式借助其先进技术,能够实现基于学生特征的个性化学习资源推荐,精准分析学情并高效匹配资源;运用人工智能开展智能化作业与测评,自动生成作业、完成批改评分并形成科学全面的评价;利用人工智能技术实现错题智能辅导,精准诊断归类错题并提供高度个性化的讲解训练;借助人工智能完成教学效果评估与优化,从多维度评估教学成效并据此灵活调整教学策略.该模式将人工智能的优势发挥得淋漓尽致,为学生打造了个性化的学习体验,有力地提升了小学数学教学质量,促进学生的全方位发展,对培养学生的自主学习和探究能力有着深远意义.

关键词： 激光制造   人工智能   透镜聚焦   振镜扫描   智能制造  

摘要： 激光制造技术因其非接触、高精度等优势，在高端制造领域占据重要地位，但其加工过程涉及光、热、力多物理场耦合及材料非平衡响应，工艺参数与加工效果间存在复杂非线性关联，制约了复杂工况下的应用可靠性。人工智能技术的引入为激光制造智能化提供了新路径：构建工艺参数-质量指标的映射模型，实现多目标优化；基于光谱、声发射等多源传感数据构建实时监测与反馈系统；结合机器人技术提升复杂曲面加工适应性。但是，当前研究与应用仍面临多物理场监测数据一致性不足、AI模型可解释性局限、实时性和算力约束等挑战。本文聚焦透镜聚焦与振镜扫描两类典型加工方式，总结其智能化研究进展，探讨技术瓶颈，并对未来发展趋势进行了探讨和展望。