关键词： 5G通信网络   人工智能   云计算   区块链  

摘要： 电子信息工程领域的现代化技术研究在不断推动信息社会的发展和进步.本文探讨了电子信息工程领域的一系列关键技术的应用,如5G通信网络与物联网连接、人工智能与机器学习在数据分析中的应用、云计算与分布式存储解决方案、区块链技术在数据安全与交易领域的应用.这些技术及应用推动了数字化时代的发展,为未来的科技创新和社会进步提供了强大的支持.

关键词： 电气自动化   电力系统   大数据   人工智能   物联网   边缘计算  

摘要： 电气自动化技术是提升电力系统安全、可靠、经济、绿色运行的关键支撑.本文系统分析了电气自动化技术在变电站、输电线路、配电网、用电管理等领域的应用现状,重点阐述了基于大数据、人工智能、物联网与边缘计算等前沿技术的创新应用.通过实证分析,揭示了电气自动化技术在提高电力系统安全稳定性、供电可靠性、降低运行成本、促进绿色低碳发展等方面的显著效益.同时,提出了在标准规范、网络安全、人才培养等方面亟须完善的对策建议,以促进电气自动化技术的深度应用与创新发展,加快建设安全可靠、绿色低碳、高效智能的现代电力系统.

关键词： 人工智能   优势   信息处理   应用  

摘要： 随着科学技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为模拟人类智能的先进技术,已在信息处理工作中展现出显著优势.本文旨在探讨人工智能的优势及其在信息处理领域的应用,以期为相关领域的发展提供参考.

关键词： 人工智能   空调智能控制   节能优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在空调系统节能优化领域展现出巨大潜力.该研究构建了基于深度学习与强化学习的空调智能控制系统,实现了负荷预测与温湿度调控及故障诊断的一体化集成.系统采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立负荷预测模型,通过深度强化学习算法优化温湿度控制策略,并结合支持向量机实现故障诊断.实验结果表明,该系统在负荷预测方面达到95.3％的准确率,温度控制精度提升至±0.5℃,系统整体能耗较传统控制降低21.4％.研究成果为空调系统节能控制提供了新的技术路径,对推进建筑节能具有重要的工程应用价值.

关键词： 人工智能   变电站运维   应用  

摘要： 在电力系统中,变电站的作用至关重要,其稳定运行对于保障电力供给具有重大意义.近年来,人工智能技术在变电站运维中展现出巨大潜力,人工智能技术在设备状态监测、智能巡检、电力负荷预测、安全监控等方面的探索与应用,对变电站及系统运行的稳定性、可靠性及应变能力有了显著提升.文章分析了变电站运维工作所面临的挑战与人工智能的潜在应用价值,重点讨论人工智能技术在故障预测、优化调度和应急响应中的具体应用,为智能化、自动化运维管理提供参考.

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修   技术应用  

摘要： 电力设备作为电网的重要组成部分,其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定.人工智能作为一种新型技术,现已被应用于电力设备运维检修之中,可有效弥补传统人工检修的缺陷,提高应用效果.基于此,本文结合实例分析人工智能技术在电力设备运维检修中的关键技术,并探讨实际应用场景与效果,包括故障识别、状态监测、故障诊断与寿命评估等方面.结果表明,人工智能技术的应用可有效提升电力设备运维检修效率,对电力企业的智能化转型发展起到推动作用.

关键词： 人工智能   思想政治教育   技术异化  

摘要： 随着数字技术的深入发展和广泛应用，人工智能正与思想政治教育进行系统重构和深度融合，这为推动新时代思想政治教育的数字化转型提供了契机。然而，人工智能尚处于初步发展的阶段，对于思想政治教育的赋能作用有限，甚至存在风险。文章立足教育主体、教育内容和教育方法三大维度，预测技术赋能过程中存在的风险挑战，并提出针对性的优化路径，以确保思想政治教育在人工智能的赋能作用下行稳致远。具体来说，要加强技术伦理的规范化监管，优化教育内容的数字化呈现，优化教育教学模式与方法。

关键词： 探地雷达   人工智能   目标检测   深度学习算法   卷积神经网络  

摘要： 采用探地雷达对典型路段的路面裂缝识别并定位。通过钻芯取样与铣刨观察结合的方法验证，构建了包含728张雷达图像的数据库；采用YOLO v8l算法学习裂缝特征，通过在YOLO v8l算法的基础上引入注意力机制和修改激活函数，克服了路面裂缝图像特征多变、噪声杂波明显等对于智能判识造成的干扰，同时消除了模型的过拟合现象；对算法修正后，模型的计算参数增多，计算效率提升，修正算法的识别精确度和召回率分别达到99.4%和92.3%。训练过程中平均精度均值与损失函数的震荡幅度较小，表示该数据集标注原则统一，证明了采用该方法识别路面裂缝的有效性与可靠性。

关键词： 小麦   地上部生物量   机器学习   光谱指数   点云特征参数  

摘要： 小麦地上部生物量（AGB）是衡量其生长状况的重要指标,采用无人机搭载不同光学传感器可实现小麦AGB的监测。由于小麦生长后期植被覆盖度较高,光学传感器难以获取冠层内部的信息,从而影响AGB的监测精度。为了减少这种影响,本研究在利用光谱指数（颜色指数CIs和植被指数VIs）估算AGB时,引入了与高度相关的点云特征参数（PCs）作为冠层结构的代表性指标,并对引入PCs前后的AGB估算模型精度进行了比较分析。结果表明,在小麦拔节期、抽穗期和灌浆期,使用不同特征参数估算AGB的效果存在差异。CIs在训练集中的估算效果略低于VIs,而在验证集中则略高于VIs;尽管PCs在三个关键时期的表现并不最为突出,但其稳定性较强,部分冠层结构特征显示出对AGB的预测潜力。使用单一特征预测AGB时,r2范围为0.47～0.75,而融合CIs、VIs与PCs三种特征后的AGB估算模型精度得到了显著提高。在三个生育时期,模型的预测r2分别为0.79、0.81和0.77,RMSE分别为0.42、0.74和0.80t·hm-2。在采用不同类型的遥感特征时,支持向量机回归（SVM）比高斯过程回归（GPR）表现出更优的估算效果。因此,通过融合CIs、VIs和PCs三种特征,并采用SVM算法,可以有效实现小麦AGB的估算。

关键词： 发动机制造   自动化装配   机器人集成   智能制造  

摘要： 针对发动机制造过程中罩壳螺栓装配与缸体毛刺处理等工序人工劳动强度大与加工质量不稳定的问题,研究了基于工业机器人与协作机器人的自动化装配与加工集成方案。通过分析零部件装配特点,设计了多关节机器人与振动供料装置的集成系统,实现螺栓的自动上料与定位安装。针对缸体毛刺去除,开发了基于六轴机器人的自动打磨系统。实验结果表明:自动化螺栓装配效率提升85%,螺栓掉落率降至0;缸体边缘毛刺去除量由4.47mg降至0.2mg以下,加工质量稳定可控。