关键词： 高等数学   智能制造   技术创新   核心作用   职业发展  

摘要： 在智能制造过程中,高等数学非常关键,其核心作用是有效运用微积分、线性代数、概率论等方法,进行数据分析、算法优化和模型建立,帮助工程人员深入地研究一个复杂的系统,以此降低企业的生产成本。因此,文章对高等数学在智能制造领域技术创新中的核心作用与职业发展路径进行了探讨,旨在为智能制造技术的发展提供新的思路和方法,具有重要的理论意义和应用价值。

关键词： 人工智能   教学   高阶思维   知识图谱   智慧课堂  

摘要： 人工智能融入高校课堂教学,可以实现高阶思维、提高课堂教学效率、营造新型教学环境、构建知识结构体系等价值。人工智能在智能诊断、智能教学设计、智能助教、智能评教等应用场景中已经助力高校课堂教学,但在融入程度、融入水平、算法风险、教师能力等方面还存在问题。针对上述问题,提出通过推进“人机互哺”、提高教师的数字素养、开发“AI+”精品课程、建立健全法律机制等实现“人机和谐”的高校智慧课堂的建设。

关键词： 人工智能   艺术旅游   新质生产力  

摘要： 本文聚焦于人工智能、艺术旅游与新质生产力的交叉领域,深入剖析人工智能如何推动艺术旅游新质生产力的发展。通过阐述艺术旅游新质生产力的内涵与特征,分析人工智能在艺术旅游中的应用现状及面临的挑战,进而提出利用人工智能提升艺术旅游新质生产力的策略,旨在为艺术旅游产业的创新发展提供理论支持与实践指导,促进艺术旅游产业迈向高质量发展新征程。

关键词： 智能交通管理   人工智能   深度学习   强化学习   系统设计  

摘要： 随着城市化进程的加速,导致交通拥堵以及环境污染等问题日益严峻。基于此,本文提出了一种基于人工智能的智能交通管理系统设计方案,分析了当前交通管理面临的主要挑战,探讨了智能交通系统在提升交通效率和优化资源使用方面的潜力,总结了现有技术的局限性并提出了未来的研究方向。该方案为智能交通系统的进一步发展和应用提供了理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   海事监管   值班室智能化   智慧海事  

摘要： 以人工智能技术在海事监管领域的创新应用为研究对象,根据基层海事处实践应用人工智能场景,结合案例分析人工智能在船舶动态监控、风险预警、应急决策等环节的技术突破,探究人工智能如何重构传统海事监管模式,提升执法效能与应急响应能力,以期为构建智慧海事体系提供可行的现实路径。

关键词： 自组织映射   支持向量机   梅雨   机器学习  

摘要： 梅雨是我国江淮地区夏季重要的气候现象。以江淮梅雨降水量的空间分布特征及其预报因子为研究对象,利用自组织映射(SOM)算法将1951~2016年梅雨按江南区、江淮区及长江中下游三个区域降水量进行聚类分析,将1951~2010年梅雨量和预报因子作为训练集,建立预测2011~2016年三个区域梅雨降水量的支持向量机(SVM)模型。结果表明,1951~2016年梅雨期降水量分为9种SOM分型,其总体平均轮廓系数为0.50,分型效果好;SVM预测模型对2011~2016年降水量正常或偏少的梅雨预报及降水量趋势预报效果好。梅雨分型研究对防汛及防灾减灾工作具有较好的指导意义。

关键词： 高校防诈   人工智能   结构方程模型  

摘要： 近年来,人工智能技术为高校防诈工作提供了创新解决方案。高校学生因经验不足,易成为诈骗目标。本文设计了一套基于人工智能的防诈系统,集成大数据分析、深度学习和自然语言处理等技术,精准识别诈骗风险。系统包括数据处理、模型训练、实时预警、个性化宣教及反馈优化模块,形成闭环管理。研究采用结构方程模型(SEM)评估系统性能,结果显示,警报响应时间平均1.8秒,识别率达95%,误报率低于3%。该系统有效提升了高校防诈能力,为构建智能防诈平台提供了理论支持。

关键词： 人工智能   个性化消费推荐系统   推荐算法   用户画像   数据隐私  

摘要： 文章基于人工智能技术,探讨了个性化消费推荐系统的构建方法及其在电子商务等领域的应用。随着互联网的发展,消费者面对海量商品时寻找满足需求的产品变得困难重重,而个性化推荐系统则可以有效提升用户体验、增加商家商机及优化市场资源配置。研究旨在通过融合多源数据,采用协同过滤、内容过滤和深度学习等技术建立用户画像,并据此进行精准推荐。同时,文章针对数据隐私安全、算法偏向性等问题进行了讨论。实验表明,该系统不仅能提高推荐的准确性和多样性,还能够增强用户粘性和满意度,对推动电商行业的可持续发展具有重要意义。此外,本研究期望在多模态数据融合与解释性增强等方面取得创新成果。

关键词： 智能制造   双线   虚实结合   教学改革  

摘要： 在智能制造类专业课程的双线教学中,存在线上实训资源少、虚拟仿真平台应用难度大、线上线下教学内容衔接困难和学生实训实操掌握程度不足等问题。针对当前现状,从虚拟资源的课程兼容、虚拟应用的持续更新、教师能力的综合提升、校企合作的深度配合和综合考评的双线同步方面提出双线互通、虚实结合的教学改革思路,并应用于智能制造类专业课程的教学过程中,这种教学模式将线上、线下教学方式及虚拟仿真技术有效融合至课前、课中及课后的教学环节中,形成教师主导、学生主体、企业参与的全新双线教学生态。实践表明,该模式有助于激发学生学习主动性,提升教学质量。

关键词： 人工智能   卷积神经网络   色素性疾病   激光   医学教育  

摘要： 随着人工智能(Artificial intelligence,AI)技术的发展,其已在医学教育领域显示出巨大的应用潜力。本研究认为在色素性疾病激光治疗课程中有前景的AI应用包括:①通过卷积神经网络整合皮肤影像分析,提升学生病变识别能力;②强化学习结合患者数据优化激光参数,提高个性化治疗方案的制定效率;③构建虚拟现实(VR)技术虚拟训练平台,有效降低实操风险。但是,这些应用仍面临数据标注质量、人机协同适应及伦理安全等挑战。对此,本研究提出建立多中心数据库、设计三段式教学流程和开发可解释性AI模型等对策。AI技术的深度融合,将为色素性疾病激光治疗课程带来教学模式的变革,提升教学质量与治疗效果,对推动医学教育智能化发展具有重要意义。