关键词： 人工智能   智慧档案   档案管理   体系构建  

摘要： 档案信息作为公司、机构、企事业单位的核心数据,对人事任命、经营管理有着重要的影响。文章以人工智能技术为依托,探讨了智慧档案管理体系的构建策略。智慧档案管理体系的构建需要遵循以数据为中心和科学性两大原则。在具体的构建策略中要强化智能化应用、完善应急联动体系和提升管理人员素质。未来,区块链技术和元宇宙技术的应用将会成为智慧档案管理发展的方向,需要得到一定的关注与重视。

关键词： 高校   人工智能   指导   道德  

摘要： 针对应用人工智能改善大学生学习方式的重要性,文章深入研究了人工智能在大学生中的应用情况,倡导在教育机构实现从限制措施转向引导探索的范式转变。通过对现有文献和实证研究的广泛回顾,文章探讨了人工智能融入大学生学术追求的多方面方式。研究表明,人工智能在提高学习成果和促进创新方面具有巨大潜力,尽管但它也带来了伦理、社会和教育方面的挑战。教育机构应该提供一个指导框架,帮助学生在探索自由和负责任地使用人工智能之间取得平衡,以有效地利用人工智能,促进教育变革。

关键词： 高职院校   人工智能   图书馆   数字阅读推广   检索  

摘要： 全民阅读历经多年发展,其载体已经从纸质阅读变为数字阅读,因此图书馆也应顺应时代潮流,积极开展数字阅读推广。当前,图书馆数字阅读推广存在推广主体单一、推广内容同质、推广渠道狭窄、推广对象模糊等现实问题,需要高职院校通过“构建多元推广主体,增强主体之间联动”“创设智能可视场景,丰富电子图书数据库”“丰富线上推广方案,加强线下推广合作”“实施对象智能分类,精准勾勒用户画像”等措施,提高图书馆数字阅读推广的质量与效率,为图书馆可持续发展奠定坚实的基础。

关键词： 初中地理   课堂结构   实施路径   数字化技术   大数据   人工智能   IT技术   云计算  

摘要： 全球经济大环境下,基于IT技术的支持,全球数字化升级、大数据形成、知识更新变化快,使教育教学可以运用人工智能、大数据、云计算、云平台等新一代数字化技术,改变地理教育教学的课堂结构、教学方式、学习方式以及评价方式,推进教育数字化技术深度运用。

关键词： 新质生产力   人工智能   地面沉降   数据处理   监测预警系统  

摘要： 地面沉降作为全球性的环境地质问题,对城市安全和可持续发展构成了严峻挑战。随着监测技术的进步,传统的研究方法在大数据处理和监测预警工作中面临速度和准确性的挑战,迫切需要新的技术手段以提高效率。人工智能(artificial intelligence,AI)技术作为新质生产力的代表,在数据预处理、模型搭建、趋势预测等方面有着传统处理方法无法比拟的优势。文章对AI技术在地面沉降研究中的应用与展望进行综述,旨在将AI技术进一步引入地面沉降研究。首先对AI技术进行背景介绍,分析了其在地面沉降研究中的应用现状;随后,从监测预警系统以及宏观和微观机理研究的角度,对AI技术在地面沉降研究中的应用前景进行论述,分析了AI技术在提高研究效率和准确性方面的潜力;最后针对AI技术在地面沉降研究应用中的局限性提出了工作建议。文章认为地面沉降研究需要AI技术进一步助力。将AI技术更深入地引入地面沉降研究,不仅有助于提高地面沉降研究的数据处理能力,还有可能为地面沉降的早期预警和有效防控提供新思路,有助于推动地面沉降研究领域的进步和发展。

关键词： 城市轨道交通   车辆   无损检测   人工智能  

摘要： 为确保地铁车辆的安全运行,必须定期进行车辆各部件的缺陷检测和预警。在这方面,无损检测技术被认为是一种高效可靠的技术手段。本文按照无损检测技术的原理进行分类,对传统的无损检测方法和智能检测技术的原理进行了综述,重点涵盖了它们在地铁车辆检测中的应用、技术的优点和局限性。最后,本文对城市轨道交通车辆无损检测技术的未来研究趋势进行了展望。

关键词： 糖尿病   机器学习   网格搜索与交叉验证   切比雪夫距离   GCC-KNN  

摘要： 糖尿病是世界上常见的慢性病,及时查验和治疗非常有必要。在目前数字化背景下,将机器学习与医疗安全相结合具有重要意义。针对医院检查人群中潜在糖尿病病人遗传分类识别进行研究。由于糖尿病病人分类识别的特征值较多且密集,且本文主要的需求是保证其识别的准确率,故在KNN算法的基础上进行改进,使用了改进的GCC-KNN模型来对其进行分类识别,通过网格搜索优化算法确定了K值的最优参数,以及将不同距离进行对比,选择了该模型的最优距离切比雪夫距离,实现了医院检查人群中潜在糖尿病病人遗传的初步划分。经过实验对比,GCC-KNN模型准确率在潜在糖尿病病人遗传分类识别中均优于其他对比模型。Diabetes is a common chronic disease in the world, so it is necessary to check and treat it in time. In the current digital context, combining machine learning with medical security is of great significance. The genetic classification and identification of potential diabetes patients in the hospital inspection population were studied. Because the feature values for classification and recognition of diabetes patients are more and more intensive, and the main demand of this paper is to ensure the accuracy of their recognition, it is improved on the basis of the KNN algorithm, using the improved GCC-KNN model to classify and recognize them, determining the optimal parameters of K value through the grid search optimization algorithm, and comparing different distances, selecting the optimal distance Chebyshev distance of this model, realizing the preliminary division of the genetics of potential diabetes patients in the hospital inspection population. Through experimental comparison, the accuracy of GCC-KNN model is superior to other comparison models in genetic classification and recognition of potential diabetes patients.

关键词： 机器学习算法   特征因子   排沙预测   三门峡水库  

摘要： 水库排沙是一个受多因素影响、具有强非线性特征的物理过程。实现水库排沙的准确预估,对水库优化调度、防洪减淤、延长水库使用寿命等意义重大。以三门峡水库为分析对象,采用2002—2017年水沙系列数据,使用KNN、SVR、RF、XGBoost共4种机器学习算法对出库含沙量及泥沙组分进行预测。结果表明,用机器学习拟合水库排沙的非线性关系是可行的,各模型预测值与实测值相关性良好,误差整体较小;其中XGBoost模型性能最优,并且可以有效地学习水库调度过程的时间特征;水库排沙主要受调度因子影响,受水沙因子影响较小;与出库含沙量相比,出库泥沙组分对水流势能变化因子ΔZ更加敏感;在洪水期,降低库水位持续塑造上下游较大的水头差,对提升水库排沙效率更为有利。

关键词： 人工智能   特种材料   高附加值产品   超大规模   中国经济发展   博览会   第七届   吸引力  

摘要： 2024年11月5日至10日,第七届中国国际进口博览会(以下简称“进博会”)在上海举办。本届进博会在国家展内,来自五大洲的77个国家和国际组织参展,在企业展内,共有129个国家和地区的3496家企业参展,186家企业和机构连续成为七届进博会的“全勤生”,充分体现全球企业对中国经济发展的信心和中国超大规模市场的吸引力。值得一提的是,今年企业展中首次设立了新材料专区,涵盖电子材料、生物材料、特种材料等高附加值产品。此外,人工智能、绿色技术也继续展示着无限的魅力。

关键词： 机器学习   面部识别   矢量化   证据材料   网络分析   地理空间分析   AI   频率分析  

摘要： 据报道,澳大利亚科学家开发出一款新型人工智能(AI)工具——Soze。评估结果显示,该工具在30小时内完成了一名侦探需要81年才能完成的工作量。目前,该工具正在英国埃文河和萨默塞特郡警察局接受实战测试。研究团队表示,Soze能利用强大的机器学习和AI功能,将各种现有的分析工具整合在一起,并应用智能指标对来自多个来源的数据进行快速、深入和全面的分析。这些分析工具和方法包括链路和频率分析、通信分析、网络分析、对象发现、矢量化、地理空间分析、文本分析和面部识别等。评估显示,Soze能够在30小时内审查27起复杂案件的证据材料。据估计,人类需要81年时间才能完成相同的工作。这意味着,Soze的效率为人类的23600倍。