关键词： 人工智能   ChatGPT   AIGC   媒介传播   人机互动  

摘要： 近年来,以ChatGPT为代表的人工智能为媒介发展带来了深刻变革。生成式人工智能打破了“现实的本质”,使得媒介感知和认知平衡难以维持。要想克服在虚拟空间的失重感,达到更为安全和优质的沉浸体验和精神交往,应将媒介技术应用作为一种工具牢牢掌握在人的手中,避免人性被技术异化。应梳理好空间、技术与身体的关系,摆脱实用束缚,逐渐消除人类苛刻选择,并具备重新组合的能力,在虚拟现实中自由驰骋,产生更深层次的媒介进化。可以预见,从人机对话、人机协作到人机一体,AIGC深度学习的算法可以使媒介传播达到前所未有的境界,由此不断产生新的文化传播形态,逐渐实现人机和谐共生的美好愿景。

关键词： 人工智能   知识服务产品   用户   持续使用意愿   整合型技术接受模型  

摘要： [目的/意义]人工智能技术已成为数字经济时代的核心生产力并为知识服务产品持续赋能。本文通过对人工智能类教育知识服务产品用户持续使用意愿进行实证研究,为知识服务相关企业有效地提升用户持续使用意愿提供建议,在实践层面更好地帮助其开发产品,满足用户需求。[方法/过程]本文以整合型技术接受模型为基础,提出相关研究模型,并进行实证研究。[结果/结论]研究结果证实了感知有用性、用户满意度、主观规范和社会影响会正向影响用户持续使用意愿。相关企业在开发产品时,首先,在产品的发展路径方面,要坚持以用户为中心,针对用户的个性化知识需求提供优质的知识内容,为其提供定制化的知识服务,提高用户满意度;其次,应重视对产品功能的优化设计,降低产品的操作使用难度,使用户能更容易地获取和掌握知识,提高对产品的感知有用性;最后,在运营策略方面,在运用智能技术构建智能化的产品营销宣传模式扩大社会影响力的同时,应更重视产品与用户的实际交互与连接,贴合实际的学习需求,以此提高用户持续使用意愿。

关键词： 富钴结壳   战略性矿产资源   资源评价   三维实体模型   机器学习  

摘要： 富钴结壳超常富集锰(Mn)、钴(Co)、镍(Ni)、铜(Cu)、稀土(REE)和铂族元素(PGE)等稀有金属。我国科研人员先后利用算术平均法、邻近区域法、地质块段法、地质统计学(克里金法)、网格剖分积分法和分形理论法等,开展了富钴结壳资源评价以及资源量的评估,以支撑我国与国际海底管理局2014年签订的富钴结壳勘探合同区的区域放弃工作。本文对目前富钴结壳资源评价方法进行了系统梳理,深入探讨了富钴结壳资源评价的主要方法及优缺点,并根据重要性划分了富钴结壳资源评价参数级别。此外,提出利用大数据和人工智能技术构建深海结壳矿床的三维实体模型,利用机器学习等先进技术进行多元地学信息的富钴结壳资源智能评价。

关键词： 人工智能   视网膜脱离   深度学习   超广角眼底图像   光学相干断层扫描成像  

摘要： 人工智能(AI)技术在医学领域的应用,特别是视网膜脱离(RD)预测及诊疗中,取得了令人瞩目的成果。文章分析了AI在RD的应用进展,涵盖了RD发生率预测、手术成功率评估、到术后视力范围及手术后复发率预测等多个维度;在辅助诊断方面,AI技术在眼科影像领域的应用尤为突出,包括对超广角眼底彩照、光学相干断层扫描(OCT)、眼部B超以及人工智能聊天机器人的辅助诊断;此外,在手术决策、机器人辅助手术系统以及手术并发症的评估中也展现出了其独特的价值。文章概述了AI在RD中的应用现状,有望帮助解决目前临床存在的诸多难题,也指出了当前存在的挑战,并展望未来的发展前景。

关键词： 智能制造   信息化   虚拟教学  

摘要： 随着智能制造技术的迅猛发展,传统机械制造类课程的教学模式正面临前所未有的挑战与机遇。在此背景下,文章结合现代信息技术与移动互联网环境,将传统的课堂实体教学与在线虚拟教学相结合,利用移动软件平台和虚拟仿真平台提出了一种机械制造类课程的信息化教学新模式。该模式为培养务实进取、实践能力强的开拓型人才奠定了基础,能够有效满足国家先进制造业战略对高级机械制造人才的需求。

关键词： 物流配送   工业生产   量子计算机   中国科学院   人工智能   重点实验室   量子信息   千里之外  

摘要： 当全国人大代表、中国科学院量子信息重点实验室副主任郭国平在合肥调试新一代量子计算机时,在杭州,人工智能企业深度求索(DeepSeek)推出的国产大模型因卓越性能惊艳全球,而千里之外的广东,各式各样的机器人正活跃于工业生产、物流配送等诸多场景……不同地区、不同领域的科技创新,正在重构产业版图。

关键词： 工业机器人   数字孪生   智能制造  

摘要： 本文阐述了工业机器人技术的演进、应用及其在智能制造中的重要性。探讨了技术进步如何使机器人更适应复杂任务和环境,尤其在汽车和电子制造业起到的关键作用,以及如何通过提高生产效率、降低成本和增强安全性来优化生产线。进一步讨论了数字孪生技术如何通过实时数据和模拟分析提高决策和性能改进的能力。最终,指出未来工业机器人与数字孪生共同作为智能制造核心技术的潜力,强调其在产品设计优化及生产过程改进方面的关键作用。

关键词： 火星   激光诱导击穿光谱   机器学习   集成学习   深度学习   化学成分  

摘要： 激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种元素发射光谱,可快速获取样品的化学成分信息。天问一号是我国首次火星探测任务,祝融号火星车搭载的火星表面成分探测仪载荷(MarSCoDe),采用LIBS光谱技术获取火星表面化学成分信息。然而,火星表面大气环境变化复杂,岩石和矿物种类多样,将影响LIBS等离子体的形成和演化过程,进而影响基于MarSCoDe-LIBS光谱数据反演物质成分的准确性和可靠性。针对MarSCoDe-LIBS实测数据的反演需求,该研究采用自主构建的LIBS光谱数据库探索不同算法对LIBS光谱数据反演的性能,为构建适用于MarSCoDe的模型提供支撑。选用351种类火星地质标样,在模拟火星环境下构建LIBS光谱数据库,基于数据库和标样的化学成分信息,采用机器学习、集成学习和深度学习等9种不同的算法,构建了SiO_(2)、TiO_(2)、Al_(2)O_(3)、Fe_(2)O_(3)T、MgO、CaO、Na_(2)O、K_(2)O等主量元素反演模型。建模采用交叉验证的方式进行模型调参,并基于测试集误差评估模型性能。研究发现,除普通最小二乘法外,其他8种模型训练集和测试集的RMSE接近,说明没有明显的过拟合现象;在所有模型中,多层感知机回归和梯度提升回归模型对主量元素反演可取得最优性能,模型RMSEP与ChemCam、SuperCam等国际LIBS数据库公布的反演模型误差相当,证明本研究构建的模型效果较好,可基于未知样品的LIBS光谱准确反演其化学成分信息。该研究对不同模型的调参过程及反演结果评价,为构建适用于天问一号MarSCoDe-LIBS实测数据解译的模型提供了重要的算法参考。

关键词： 非物质文化遗产保护   人工智能   协同过滤   模式挖掘  

摘要： 为了保护承载着人民智慧和历史的非物质文化遗产,设计了一个基于人工智能的非物质文化遗产保护系统。该系统不仅实现了非物质文化遗产基础信息的数字化记录与推广,还引入了人工智能中的神经协同过滤模型和Eclat模式挖掘模型。这2个模型能够帮助用户和相关部门更好地了解和宣传非物质文化遗产项目。因此,该系统在推动非遗保护与传承方面具有积极作用。

关键词： 数字人文   大语言模型   GLM-4   提示词工程   思维链   机器学习  

摘要： [目的/意义]文章旨在利用大语言模型技术,探索数字人文领域研究方法的演变趋势。[方法/过程]文章主要以CNKI期刊论文数据为研究对象,选取通用中文大语言模型GLM-4,采用提示词工程、思维链,对论文摘要数据进行抽取、聚类,并通过量化处理分析其演变趋势。[结果/结论]研究表明,GLM-4能够很好地从复杂的摘要数据中识别并抽取出研究方法。按时序变化分析演变趋势,发现“访谈调研”“扎根理论”等研究方法逐渐边缘化,机器学习等相关研究方法逐步成为主流。文章揭示了中文数字人文领域研究方法的演变趋势,赋予数字人文的研究成果更为丰富且全面的文化内涵。