关键词： 人工智能   碎片化学习   个性化路径   学习推荐   进度管理  

摘要： 在信息快速迭代的时代背景下,碎片化学习逐渐成为在职人员提升专业能力与拓展知识结构的重要方式。人工智能技术的兴起为个性化学习路径的构建提供了强有力的技术支撑,推动了学习模式的深度变革。文章围绕基于人工智能的个性化碎片化学习路径优化策略展开研究,以DeepSeek平台为代表,系统探讨了人工智能在学习内容推荐、学习节奏控制、实时反馈调整、多样化资源整合与目标管理中的具体应用路径。研究发现,AI不仅显著提升了学习效率,还有效增强了学习者的自主性与持久性,为在职人群构建高效灵活的终身学习机制提供了可行的技术方案。文章结合AI驱动下的学习系统功能与优化策略,提出碎片化学习环境中路径智能构建的新思路,旨在为未来智能教育的发展提供理论支持与实践指引。

关键词： 食品科学   精准营养   肠道微生物组   个性化营养   人工智能  

摘要： 精准营养作为食品科学的一个新兴领域,近年来受到了广泛关注。肠道菌群作为食品营养与宿主健康之间的中介因素,影响宿主对营养素的消化、吸收及代谢。越来越多的研究表明,肠道菌群是造成个体对食物或营养素响应差异的主要因素,且易于调控。因此,肠道微生物组可能成为食品学科实现精准营养干预的重要突破口。本文从食品科学的角度,综述了基于肠道微生物组的精准营养研究进展,包括肠道菌群调控、营养代谢与健康的关系及其在精准营养中的重要性、先进技术的融合及未来的发展趋势和挑战,以期为精准营养干预策略、未来食品开发和健康管理提供理论基础和实践指导。

关键词： 生态新范式   政府机构   区块链   人工智能  

摘要： 2025年6月21日,由中国电子商会与义乌市人民政府联合主办,中国电子商会消费电子服务专业委员会与电子商务专业委员会承办,百福东方国际物流集团协办的2025数字贸易生态创新发展大会在义乌国际博览中心酒店成功召开。作为浙江国际电子商务博览会的重要配套论坛,本次大会以“智驱未来·链通全球--AI赋能数字贸易生态新范式”为主题,汇聚了300余位来自政府机构、学术组织、跨境电商平台、国际物流企业及知名制造业代表的行业领袖,共同探讨人工智能、区块链等前沿技术如何重塑全球贸易规则,以期构建高效、智能、互信的数字贸易新生态。

关键词： 人工智能   药理学教学   教学改革   智能化实验   教学评价  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展为医学教育领域带来了前所未有的机遇,但药理学教学长期面临内容复杂、实践教学不足等困境,二者之间的矛盾亟待解决。本研究旨在探讨AI赋能药理学教学的潜力与路径,推动教学模式的创新与变革。通过梳理国内外相关文献,分析药理学教学的特点与现状,结合实际应用案例,重点研究了AI在智能教学模式、实验教学优化及学习效果评价中的应用,包括基于AI的翻转课堂、虚拟药物试验模拟平台以及大数据驱动的个性化学习分析。创新性地提出一套融合AI技术的药理学教学新路径,并针对数据隐私与师资能力等关键问题提出解决策略,以期为医学教育的改革发展提供有益参考。

关键词： 乐企直连   业财税一体   人工智能  

摘要： 在数字经济与“金税工程四期”深化落地的双重驱动下,传统财税管理模式面临业务流程割裂、涉税风险滞后、数据价值缺失等核心痛点。如何通过智能化手段构建实时、合规、敏捷的财税管理体系,已成为大型企业亟待突破的关键课题。研究以乐企直连技术为核心,提出“数据直连+规则内嵌+AI驱动”的智能业财税一体化系统架构,打通业务、财务、税务数据闭环,并集成AI工具实现部分业务自动化处理。研究构建了技术适配、业务敏捷、风险可控的“三位一体”的智能业财税系统框架,明确了标准化接口设计、动态规则引擎、私有化AI赋能的实施方法论;结合N城建案例论证系统在业务办理、风险实时监控、智能决策支持等场景的应用路径,验证了系统可减少90%的税务业务操作,风险预警响应时间缩短至分钟级。本研究为大型企业构建智能业财税系统提供了理论框架和实施路径,对推动企业数字化转型具有重要参考价值。

关键词： 专门学校   中学地理   跨学科实践教学   STEAM课程   人工智能  

摘要： 在“双新”“双减”背景下,专门学校的地理学科教学面临新机遇与新挑战。本文结合专门学校的特殊学情,从学生熟悉的生活情境出发,以“校园植物研究”为主题,引入STEAM课程理念,渗透课程核心素养。本文通过任务导向的项目课程,使用人工智能工具辅助地理跨学科实践探究,以期提升专门学校学生的综合能力与自我效能感。

关键词： 公路桥   连续梁桥   地震响应   设计特征参数   机器学习   可解释技术   人工神经网络模型   预测精度  

摘要： 为提高桥梁地震响应预测效率,提出一种基于可解释机器学习的连续梁桥地震预测方法。该方法以公路网典型四跨连续梁桥结构特性和地震动参数为基础,首先构建桥梁设计特征参数和地震响应的数据集;然后运用决策树、支持向量机、随机森林及人工神经网络等机器学习模型对数据集进行训练和测试,采用决定系数R2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和均方误差MSE等指标评估模型的预测精度;最后基于可解释技术对最优模型中影响桥梁抗震性能的主要设计参数进行分析,并将最优模型与传统精确模拟进行对比。结果表明:人工神经网络模型对连续梁桥地震响应预测的适用性最高,其R2达到0.98,且RMSE、MAE和MSE均较小;地震动峰值加速度和桥墩直径是影响预测结果的主导因素,地震动峰值加速度、墩高、跨径与预测结果呈正相关,桥墩直径与其呈负相关;人工神经网络模型预测结果与传统精确模拟的误差在2.5%以下,且计算效率提高了500多倍。

关键词： 辅导员   智能体   数字思政   人工智能  

摘要： 近年来,随着人工智能技术的快速迭代发展,由大语言模型驱动,能够规划和执行多轮行动以实现给定任务目标的智能体在高校辅导员工作领域进行了初始性探索。当前,高校辅导员智能体可依据功能模块、部署模式、技术应用等划分为不同类型,整体呈现快速增长态势。高校辅导员智能体发展需要辩证审视其面临的机遇和挑战,既要在创新实践中防控风险,又要在彰显辅导员育人主体的基础上发挥智能体的辅助作用,还要在防范数据风险中推动共治共享。各级教育主管部门和高校要通过强化顶层设计促进资源统筹协调,推动智能技术与辅导员工作的深度耦合,制定应对潜在风险的智能体应用规范等,有序推进辅导员智能体的创新发展。

关键词： 5G网络   资源分配   人工智能   动态分配  

摘要： 5G网络的高速率、低时延和大容量特性对资源分配机制提出了新的挑战。传统资源分配算法难以有效应对5G网络复杂多变的业务场景和海量终端设备的接入需求。为此,提出一种基于人工智能(AI)的5G网络智能资源分配算法,基于AI强大的机器学习与决策能力,该算法能够实时感知网络状态并准确预测业务需求,从而实现网络资源的动态优化配置。仿真实验结果表明,与现有算法相比,该算法在网络吞吐量提升、时延降低以及资源利用率优化等方面均展现出显著优势,为5G网络的性能优化和可持续发展提供了有效的技术解决方案。

关键词： 冬小麦   蒸散发   模型   机器学习   可解释性   贝叶斯优化算法  

摘要： 【目的】降低南京地区冬小麦蒸散发(ETc)估算的不确定性并提高农业水资源管理水平。【方法】采用机器学习方法优化冬小麦ETc的估算,并与大型蒸渗仪实测数据进行对比分析。研究基于2011—2018年南京地区大型称重式蒸渗仪实测冬小麦ETc及相关气象数据,利用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)算法优化Lasso回归、自适应增强(AdaBoost)、随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)4种机器学习模型的参数。通过决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和SHAP可解释性分析等评估各个模型在ETc估算中的精度及ETc估算的关键决定因素。【结果】GBDT模型和RF模型的估算效果最佳,R 2分别为0.951和0.926,GBDT模型的MAE和RMSE分别为0.370 mm/d和0.541 mm/d,RF的MAE和RMSE分别为0.506 mm/d和0.694 mm/d。SHAP可解释性分析显示,叶面积指数(LAI)、太阳辐射量(Rs)和净辐射量(Rn)是ETc估算中关键因素。此外,基于Logistic模型的LAI估算方法,能够通过生长天数和有效积温准确估算LAI,从而实现对ETc的间接估算。【结论】通过优化机器学习模型参数,显著提高了南京地区冬小麦ETc的估算精度。GBDT模型和RF模型在ETc估算中表现最佳,能够有效预测冬小麦的ETc。基于机器学习的ETc估算,不仅减少了对高成本观测设备的依赖,还可为农业水资源管理提供科学支持。