关键词： 大数据   智能公路   设计优化   机器学习   交通流量   智慧交通  

摘要： 文章针对传统公路设计中存在的需求预测不准、资源配置效率低等问题,提出一种基于大数据的智能公路设计优化策略。在分析交通流量、环境数据和用户行为等多元数据的基础上,构建了智能优化模型,通过机器学习算法对公路设计参数进行动态调整,并结合实际案例验证了该策略的有效性。研究表明,该方法能够显著提升公路设计的适应性和资源利用率,减少后期维护成本,为智慧交通系统的建设提供了理论支持与实践指导。

关键词： 新能源汽车   电机壳   电机轴   数控加工   变形控制   动平衡   工艺链优化   智能制造  

摘要： 针对新能源汽车铝合金电机壳与合金钢电机轴的数控加工难题,系统分析了其关键加工难点,包括电机壳的薄壁变形、复杂腔体加工以及电机轴的高精度回转面加工、动平衡控制等。通过理论分析、仿真优化与验证相结合的方法,提出了涵盖工艺链优化、设备刀具选型、装夹创新及智能化控制的多维度解决方案,为新能源汽车电机核心零部件的精密加工提供了系统的技术支持。

关键词： AI   阅读   社交媒体   创作者   人工智能  

摘要： 我写过许多关于人工智能(以下简称为AI)的文章,最近我也开始把自己当作面向AI的写作者了。如果你是一名创作者——只要曾在社交媒体上发布过内容,你就是--那么我建议你也这么做,也就是:将AI视为你的部分读者,因为它们其实已经在阅读你的文字、聆听你的声音了。

关键词： 人才   需求   智能   智能制造   课程体系  

摘要： 本文利用词频分析、串匹配、基于预训练模型的句向量的相似性分析等智能文本技术,对智能制造招聘信息和慕课网收集的课程信息进行处理,用以科学制定与人才市场需求相适应的人才培养方案和专业课程体系。在人工智能助力教育的研究方向上,做出了新的探索。

关键词： 医院电气设备   故障诊断   智能化   机器学习   物联网  

摘要： 当前,医院电气设备故障诊断主要采用事后维修和定期试验维修模式,存在诊断准确性低、效率不足以及智能化手段匮乏等问题。基于医院电气设备故障诊断的智能化提升路径,剖析了机器学习、深度学习、物联网等智能技术在故障诊断领域的应用,构建了数据驱动的智能化故障诊断体系。该体系涵盖数据采集、处理、智能诊断及用户交互等层面。通过实际案例验证,该体系能够有效提升故障诊断的准确性与及时性,为医院电气设备故障诊断的智能化发展提供了切实可行的参考依据。

关键词： 乌克兰冲突   游戏规则   战场   人工智能  

摘要： 乌克兰冲突是一种强大的催化剂,加速了人工智能在军队中的应用。能够自主寻找目标并决定是否对其实施打击的自主武器系统已经成为现实。人工智能还可帮助军人处理情报数据,提高电子战武器、防空和反导防御系统的效率。人工智能正在迅速改变战场游戏规则,未来智能作战系统的能力和作用只会不断上升。

关键词： AIGC   影视剪辑   教学改革   人工智能  

摘要： 文章以影视剪辑技法与应用课程为例,系统分析AIGC赋能影视类课程教学的应用、原则、机遇及挑战。研究发现,AIGC的应用虽然充满诸多挑战,但这是新事物发展所必须面对的境况,其机遇仍大于挑战。有关主体应遵守基本原则,抓住机遇,直面挑战,将AIGC赋能影视类课程教学改革,助力教学资源优化、教学模式改革和学生创意思维塑造。

关键词： 粉尘质量浓度   Transformer模型   长时间序列预测   机器学习   注意力机制  

摘要： 为解决现有非平稳时间序列预测模型(如LSTM)对粉尘质量浓度数据的长期依赖关系表征不足、以及多步预测准确率低等问题,提出1种改进的Transformer模型并用于木质粉尘质量浓度多变量多步预测。该模型首先引入多时间分辨率模块,以增强对时间序列中短期与长期依赖关系的捕捉能力;其次,采用稀疏图自注意力机制替代原有注意力机制,用于减少计算量,同时使模型能够充分学习序列之间的隐式空间依赖关系。研究结果表明:改进的Transformer模型在短期(1 h和2 h)、中期(6 h和12 h)和长期(18 h和24 h)预测任务中均表现出优异的性能,在中长期预测任务中与原始模型相比在预测精度上提升了50%以上。研究结果可为提高粉尘质量浓度预测精度、实现职业健康预警与安全生产管理提供理论与方法参考。

关键词： 智能制造   机器人   关键技术  

摘要： 智能制造与机器人技术的融合发展趋势日益明显,两者相互促进,共同推动制造业向更高层次的智能化、自动化方向迈进。智能制造通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现生产过程的智能化管理和优化。机器人技术作为智能制造的重要支撑,其高精度、高效率、高灵活性的特点,使得机器人在智能制造系统中扮演着至关重要的角色。本文结合智能制造技术基础以及机器人技术及其在智能制造中的应用,研究智能制造与机器人应用的关键技术。

关键词： 智能学业测评   机器学习   集成学习   在线表现预测模型   虚拟仿真系统  

摘要： 随着智能学业测评的广泛应用,其在教学反馈和数据处理方面展现出明显优势,但背后的建模与预测机制仍面临诸多挑战,亟需进一步优化和拓展。为此,文章首先系统地回顾了智能学业测评与学习表现预测的理论基础与技术演进,据此界定研究目标与方法论框架;然后,文章以552名学生长达三个月的练习数据与324名学生的考试数据为样本,经数据处理后筛选并组合与最终考核成绩关系较密切的预测变量;接下来,文章构建逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机四类预测模型,并通过准确率、精确度、AUC等指标评估其性能;最后,文章采用装袋、提升及随机森林三种集成策略进行模型优化,发现集成学习显著提升了预测性能,其中Boosting对神经网络的增益最大,精确率提升11.2个百分点。结果表明,文章所构建的在线学习表现预测模型兼具高预测准确率、可解释性与易操作等特点,可为精准化学习诊断与即时教学干预提供理论支撑和实践路径。