关键词： 地理教学   人工智能   ChatGPT   课堂模拟  

摘要： 随着数字化转型的深化,人工智能与教育的融合创新成为必然趋势。本文依托ChatGPT技术生成地理教学设计与学生数字画像,创设两类虚拟学生参与地理模拟课堂。其中,一类虚拟学生具有现实学生的共同特征,另一类反映现实学生间的个性差异。地理模拟课堂的设计与实施旨在聚焦核心素养,培育学生区域认知;关注学生需求,实施精准教学;助力专业成长,推动教育创新。

关键词： 人形机器人   人工智能   智能交互   智能运营   人—机—环境   应用场景   最佳形式   伙伴  

摘要： 具身智能是人工智能发展的前沿,人形机器人则是具身智能在细分应用场景落地的最佳形式。它能实现连贯高效的“人—机—环境”智能交互,其应用场景已经从最初的智能运营和制造,发展到担当人们的生活助手乃至情感伙伴。

关键词： 基础教育课程   深度融合   信息技术   地理教学   人工智能   大数据   开放空间   探究学习  

摘要： 2023年5月,教育部印发《基础教育课程教学改革深化行动方案》,明确指出“深入推进教育数字化,促进信息技术与教育教学深度融合。”《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》在实施建议中明确指出“借助大数据、人工智能、‘互联网+’等信息技术的学习,是面向未来的学习方式之一,为学生提供自主学习、探究学习和合作学习的开放空间,促进地理学习的拓展和深入。”

关键词： 生产性实训基地   校企合作   智能制造  

摘要： 生产性实训基地是高等职业教育人才培养、产教融合、校企合作的重要载体。目前,国内的生产性实训基地建设存在着学校一头热、校企双方投入产出不均衡、管理机制不全面等诸多问题;需要以高质量人才培养为目标,引入先进国家的职业教育经验,找到学校与企业双方的契合点,结对形成利益共同体,实现生产性实训基地的良性运转。以苏州中瑞智能制造创新实践基地为例,系统阐述了智能制造背景下,中瑞共建的共享型生产性实训基地的合作背景、设计思路以及建设路径,以期对高职院校的实训基地建设提供参考。

关键词： 人员行为分析   智能预警系统   AI视觉   传感器技术   人工智能  

摘要： 目的:大型集装箱起重机安全运行对于港口生产效率和人员安全至关重要。本文综述了大型集装箱起重机安全研究的现状,并对大型集装箱起重机智能预警系统的研究与应用成果进行了概述。介绍一种基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警系统。该系统采用AI视觉和传感器技术对起重机驾驶员的行为进行实时监测,利用AI智能算法识别潜在危险。该系统能够有效识别起重机驾驶员的注意力不集中、违规操作等行为,并及时发出预警,预防事故发生。

关键词： 人工智能   全球产业链安全   大国博弈   全球治理  

摘要： 人工智能正以前所未有的速度和深度重塑全球产业链的结构、运行方式和安全状况。大国博弈促使人工智能的三大支柱“算力、数据、算法”呈现出新特征,进而重塑了人工智能对全球产业链安全的影响机制。本文从国际政治经济学的视角,剖析了大国博弈导致的算力垄断、数据控制和算法竞争对全球产业链安全造成的供需失衡、技术依赖、市场封锁、数据割裂、利益分配不均等阻碍其可持续发展的负面影响。基于此,本文分别从算力、数据和算法三个维度提出了中国推动人工智能国际合作以维护全球产业链安全的治理策略。本文为理解全球产业链安全提供了新的理论视角,以期为维护人工智能时代全球产业链安全提供有益启示。

关键词： 人工智能   非平衡数据   邻近加权合成过采样技术   过采样方法   k近邻分类器   神经网络  

摘要： 针对邻近加权合成过采样技术(proximity weighted synthetic oversampling technique,ProWSyn)在合成样例时未删除噪声样例,且当平滑因子在[0,1]区间取值时,权重比例难以覆盖整个搜索空间的缺陷,提出一种改进的邻近加权合成过采样技术(improved proximity weighted synthetic oversampling technique,IProWSyn).改变权重的计算策略,引入底数为(0,1]的普通指数函数,通过动态改变底数令权重覆盖更大范围的搜索空间,进而找到更优的权重.将IProWSyn、ASN-SMOTE和ProWSyn应用在非平衡数据集ada、ecoli1、glass1、haberman、Pima和yeast1上,再使用k近邻(k-nearest neighbors,kNN)分类器和神经网络分类器检验方法的有效性.实验结果表明,在多数数据集上IProWSyn的F1、几何平均值(geometric mean,G-mean)和曲线下面积(area under curve,AUC)指标性能都高于其他过采样方法.IProWSyn过采样技术在这些数据集的综合分类效果更好,有更好的泛化表现.

关键词： 页岩   分形维数   机器学习   卷积神经网络   页岩CT  

摘要： 【目的】为了深入探究页岩储层内部的孔裂隙分布规律以优化页岩油气的开发方案和提高产能。【方法】提出一种基于卷积神经网络的页岩CT图片分形维数预测方法,自主搭建适用于油页岩CT图片的卷积神经网络模型,分别将不同温度热解下的油页岩样品CT切片和其对应的分形维数作为数据集和标签,对搭建好的卷积神经网络进行训练并预测,实现对页岩CT图片分形维数的提取。【结果】结果证明,通过卷积神经网络预测的页岩CT图片分形维数与盒子计数法计算得到的分形维数十分接近,大约差0.01,且在计算速度更快的情况下还可以很大程度地忽略CT图片的噪声和伪影。新方法有效地捕捉到了图像的结构特征,能够对图片的分形维数进行可靠的预估并具有较好的抗干扰能力。

关键词： 人工智能   网络   意识形态建设  

摘要： 在人工智能技术赋能下,网络意识形态呈现出新的发展态势。毋庸置疑,人工智能的发展为网络意识形态建设带来了新的发展机遇,使主流意识形态的传播方式更精准快捷、呈现方式更立体生动、研判方式更及时精准。但是,人工智能也给网络意识形态建设带来了主流意识形态引领权降低、传播力削弱的风险,对传统的管理模式带来了考验。因此,我们应该提高主流意识形态的供给质量,掌握人工智能技术的核心科技,优化现行制度体系,完善法律保障体系,确保社会主义中国行稳致远。

关键词： 图灵测试   人工智能   不可区分性   理解   意识   因果推理能力  

摘要： 图灵测试聚焦探索机器与人类之间的不可区分性,并引发智能问题的广泛争论。由于其后续的变体测试多着眼于通过技术实现机器迷惑人类的目的而逐渐脱离了智能问题的核心,并且智能问题本身也涉及诸多难以明确定义的概念,因此学界尚未就“机器是否能够思考”达成共识。人工智能的新发展,揭示出许多先前被视为正确的理论在面对现实时的不足和缺陷。为此,需要考虑一种新的智能观。其一,智能具有多种功能、形式和结果,人类中心主义的智能观忽视了存在其他非人类智能方式的可能性。其二,关于人工智能是否能够如人类般思考,或者是否产生了意识的争论可以使智能问题由此走出意识的僵局。