关键词： 人工智能   公立医院   人才梯队建设   人才培训   数据分析  

摘要： 公立医院的发展离不开人才梯队的建设,然而如何优化和提高人才梯队的建设效率是一项挑战。引入人工智能技术就具有解决这个问题的可能。本研究主要通过深度访谈、问卷调查和案例分析等方法,探索AI如何助力公立医院人才梯队的建设。研究证实,AI可以通过优化招聘流程,进行精确的人才匹配,提高培训教学质量等方式推动人才梯队建设。具体实践中,例如AI技术可以实现对医生诊病历史的深度学习,从而提供个性化、智能化的培训方案,有效地提升了医务人员的专业能力。并且AI也可以通过数据分析,发现人才流动规律,帮助医院精细化管理和有效地配置人力资源。AI技术的介入不仅可以提高医院人才梯队的建设效率,同时也为公立医院的持续发展,提供了强有力的技术支撑。本研究采集的数据和研究成果对于其他医疗机构人才管理的参考意义也重大。

关键词： 人工智能   大数据与会计专业   职业教育   人才培养  

摘要： 随着数字经济的加速转型,人工智能技术的迅速发展,会计行业正在从传统简单的核算向业财税融合、战略决策转型中。本研究基于《会计信息化发展规划(2021—2025年)》等的政策背景,聚焦职业院校大数据与会计专业的人才培养模式研究,通过分析人工智能和大数据的发展对会计职业的影响,发现职业院校大数据与会计专业在人才培养中存在的问题主要有四类,分别是课程内容与新技术融合不足、产教融合深度不足、师资队伍建设和学生技术能力薄弱等。提出优化课程体系、校企合作做深做实、强化教师行业实践和提高学生内驱力等路径,培育同时具有数据思维+基础技术+战略视野的能力的学生,以期能精准对接企业需要的适应人工智能时代背景下的复合型人才,实现教育的可持续发展。

关键词： 人工智能   环境监测   智能预警   多模态感知   知识图谱  

摘要： 环境监测作为生态文明建设的“感知神经”,正面临精准度与实时性的双重挑战。本文以深圳智能环境监测平台为切入点,系统探究了人工智能技术赋能环境监测的创新路径。研究聚焦多模态感知、知识图谱与时序预测三大核心技术路径,剖析了其在空气污染精准监测、水质异常智能预警、土壤环境风险评估和生物多样性保护等领域的实践成效。结果 表明,人工智能技术显著提升了环境监测的时空精度和预见性,将环境管理从被动响应转向主动预警,为构建“数智环保”新模式提供了技术支撑。

关键词： 发电厂   继电保护   定值整定   优化配置   机器学习  

摘要： 本文重点论述了发电厂继电保护定值整定优化配置的关键意义以及具体实施策略,由于当前发电厂继电保护整定普遍依靠过往经验和历史数据,依靠类比和估算来确定保护定值存在一定局限性,本文创新性地提出了一种基于机器学习技术的配置方案,该方案利用机器学习算法对历史数据做深入处理与分析,构建了继电保护适应度模型,并且依据一系列严格条件,达成了保护定值的优化调整。这样做能保证电力系统在保持较高稳定性的提升保护性能,本文详细阐述了该方案的技术架构、实施流程以及所取得的成效,为发电厂继电保护整定领域提供了全新且科学的解决办法。

关键词： 人工智能   矿产资源勘探   大数据   机器学习  

摘要： 随着全球对矿产资源的需求日益增加,传统的勘探方法面临着成本高、效率低和精度不足的挑战。人工智能(AI)技术的引入,为矿产资源勘探提供了新的解决方案。本文探讨了人工智能在矿产资源勘探中的应用,重点分析了大数据、机器学习、计算机视觉以及专家系统和知识图谱等技术在勘探过程中的具体应用与实践。通过对勘探精度提升、成本降低、勘探模式创新等方面的论述,本文旨在为矿产资源勘探领域的技术创新提供参考,展望人工智能在未来矿产勘探中的发展前景。

关键词： 人工智能   水情预测   深度学习   水利调度  

摘要： 水情预测对水利水电工程的安全调度和防灾减灾具有重要意义。人工智能技术的引入极大地提高了水情预报的准确性,促进了水情预报系统向智能化方向发展。本文对水文预报的技术体系进行了较为系统的分析,并从数据预处理、模型优化、多模型融合和动态自适应调节等方面进行了研究。并结合高精度数据驱动模型、自适应预报系统及云智能协作平台,提出提高水文预报精度的策略。通过典型案例分析,验证人工智能在水情预测中的应用效果,为水资源管理和水利调度提供技术支持。

关键词： 广西   人工智能   东盟   产业发展   路径建议  

摘要： 本文立足于广西,探讨面向东盟的人工智能产业发展路径,文章从东盟人工智能发展现状的梯度特征展开,梳理了广西人工智能发展优势与挑战,提出了面向东盟的广西人工智能产业路径建议。东盟AI市场呈现四级分化,技术扩散呈现"雁行模式"。广西依托独特区位优势,叠加自贸试验区、RCEP等政策红利,凭借丰富能源体系、跨境基建网络及毗邻东盟的产业链优势,可深度对接东盟智慧城市、智慧农业、医疗及贸易等领域的AI需求。针对算力资源与数据共享瓶颈、产业链协同不足与龙头企业缺失、高端人才短缺与产教融合不足等挑战,提出共建中国—东盟AI联合创新中心,打造智慧产业全链条生态;建设跨境数据走廊强化基础设施互联与数据要素流通;实施"双培双认"人才计划推动产学研协作,助力广西打造中国-东盟AI合作核心区,推动区域经济一体化与可持续发展。

关键词： 大气环境预报   人工智能   机器学习   深度学习   模型优化  

摘要： 大气环境对人类生活、生态系统和经济发展具有深远影响。随着工业化进程的加速,大气污染问题日益严重,传统的大气环境预报方法在面对复杂多变的气候条件时,往往存在局限性。近年来,人工智能技术的快速发展为大气环境预报提供了新的解决方案。本文综述了人工智能技术在大气环境预报中的应用现状,分析了其在数据处理、模型优化和预测精度方面的优势,并探讨了未来发展的前景与挑战。研究表明,人工智能技术能够有效提升大气环境预报的准确性和实时性,为环境治理、公众健康保护和政策制定提供科学依据。未来,随着模型优化、数据融合和自动化决策系统的进一步发展,人工智能在大气环境预报中的应用将更加广泛和深入。

关键词： 机器学习   变压器故障   识别  

摘要： 变压器作为电力系统中的关键设备,其运行状态直接关系到电网的稳定性和安全性长期运行、环境因素以及内部材料老化等原因,变压器可能发生各种故障,如局部放电、绝缘老化和绕组变形等,这些故障若不及时识别和处理,可能导致设备损坏甚至引发重大事故。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期检修,存在效率低、成本高且难以实现实时监测的问题,随着人工智能技术的快速发展,基于机器学习的变压器故障识别方法逐渐成为研究热点,利用机器学习算法对变压器运行数据进行分析,实现故障的早期预警和精准诊断,为电力系统的安全运行提供有力支持,本文主要分析了机器学习的变压器故障识别措施。

关键词： 车辆工程   汽车设计   用户画像   扩散模型   人工智能   文本反转  

摘要： 汽车车型定义以及用户画像等流程在汽车设计的前期阶段乃至对于整车设计都是极为关键的步骤，车企常常需要耗费大量精力于该阶段。为提升车企工作效率以及为设计师提供设计框架，有效提升设计的准确性和客观性，提出一种利用机器学习拟合汽车设计前期工作、后期个性覆盖件设计的方法。该方法主要基于扩散模型和文本反转技术。首先，通过对用户画像进行分类并训练模型。然后借助已有的市场反馈度高的成型车的对应用户画像进行高度拟合，由此训练出可通过调节用户画像数据等信息，便可生成前期定义车型效果图、汽车覆盖套件等。与现有流程相比，这种方法能够高度拟合设计前期工作，为设计师提供更为直观客观的前期定义车型。因此，该方法在汽车设计、市场调研、造型策略制定、创意草案生成以及覆盖件设计等领域具有广泛的应用前景。