关键词： 人工智能   学生自我管理   AHP   时间管理   目标设定   情绪调节   任务执行  

摘要： 利用层次分析法(AHP),结合专家评分、判定矩阵权重计算及500名学生问卷调查的数据定量评估人工智能工具对学生自我管理能力的影响,涉及时间管理、目标设定、情绪调节、任务执行4个维度。研究结果表明,人工智能工具在时间管理及任务执行方面显著提高了学生的表现能力,有助于提高其学习效率及自律性,但对情绪调节的影响有限,并没有显著改善学生的考试焦虑及情绪管理能力。回归分析进一步验证了时间管理及任务达成率会对学生自我管理能力的整体产生决定性影响。

关键词： 人工智能   机器人   校友   人与世界   硬件重构  

摘要： 无论是面向企业的产品,还是面向消费者的产品,其目标都是在合理的价格范围内,为用户提供最佳体验,甚至超越他们的期待,从而形成良好的口碑。今年春节,人工智能DeepSeek和宇树科技的机器人破圈爆红。无疑,科技的飞速发展,正在逐步改变我们的生活。

关键词： 露天矿   机器学习   台阶爆破   大块率   XGBoost模型  

摘要： 针对露天矿现场台阶爆破后爆堆大块率过高问题,系统收集乌努格吐山铜钼矿30组爆破相关数据,形成以7种预测输入数据和1种输出数据的特征预测数据集。提出通过参数循环调优与交叉验证网格搜索法结合,使用python语言搭建XGBoost-T矿岩爆堆大块率预测模型。利用特征预测数据集80%的数据进行训练,20%数据用于验证,将XGBoost-T模型预测结果同XGBoost模型、最小二乘支持向量机模型(LSSVM)和随机森林(RF)回归预测法对比,并采用RMSE、MAE和R23个评价指标验证模型效果。研究结果表明,XGBoost-T模型预测效果明显高于其他几种模型,其中RMSE、MAE和R2分别为0.1152、0.1387和0.9802,证明了XGBoost-T模型具有较高的预测水平,适用于爆破大块率问题的研究。

关键词： 点目标   目标识别   统计特征   小波分析   机器学习  

摘要： 基于光学图像的点目标识别技术在空间科学、军事安全、自动驾驶等领域中有广泛应用。由于远距离及小目标探测时表现为点目标,因此现有基于目标形状、轮廓等空间信息的识别算法在点目标识别中存在困难。文章针对点目标识别问题,开展了基于运动特征的点目标识别技术的研究,通过提取点目标强度时序变化信息的特征物理量反映目标运动状态,结合小波分析去噪以提高对统计特征提取的准确度,利用机器学习方法实现对不同运动状态点目标的识别。文章搭建了实验系统进行点目标识别验证,实验表明,该方法能够利用小样本学习实现高准确度点目标识别,基于全部提取特征和少数关键特征的识别准确率分别为87.8%和84.5%,验证了文章所提出的点目标识别技术的有效性。

关键词： 人工智能   全生命周期   眼科医生   关键技术创新   眼科医疗   同质化  

摘要： 据研究发现,2019年中国视力损伤人数接近6000万,其中4592万人患有中度视力损伤,467万人患重度视力损伤,以及869万人盲,而我国眼科医疗资源严重不足(平均每5万人仅有1.6名眼科医生),这已成为重要的公共卫生问题.尽管人工智能(artificial intelligence,AI)技术在眼科诊疗领域中的快速发展与应用一定程度上缓解了供需严重不平衡的问题.

关键词： 循环冷却水系统   阻垢模型   结垢机理   BP神经网络   机器学习  

摘要： 大型换流站调相机外冷水系统腐蚀结垢直接影响冷却器的热力性能,开展冷却水结垢机理研究和结垢预测研究对保障电网安全运行具有重要意义。对调相机外冷水结垢机理和现有结垢预测模型进行探讨,在此基础上提出以深度学习算法进一步建立精确的垢生长数学模型。首先对某大型特高压换流站冷却水系统运行数据进行预处理,得到3250组有效数据样本,之后以该数据集进行训练,采用反向传播(BP)神经网络和机器学习算法建立循环冷却水系统的结垢预测模型,并对该模型的预测精准度进行评价。结果表明,训练后的模型能够有效预测结垢量,总体平均相对百分比误差(MAPR)在7.53%以下,决定系数(R2)为0.985,具备良好的拟合效果以及泛化能力。

关键词： 人工智能   矿物加工技术   应用   发展  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展正在重新定义矿物加工技术的未来,从矿石破碎到复杂的分选过程,人工智能以其强大的数据处理和分析能力正引领着矿物加工行业的技术革新,注意结合深度学习以及机器视觉,让人工智能可以提升加工效率和精度,使矿物加工过程变得更加智能化,技术的不断进步也让人工智能在矿物加工中的应用正逐步扩展至更多环节,为行业带来更多的发展机遇。探索人工智能如何融入矿物加工技术以及它所带来的变革,就可以逐步揭示出这一领域的发展趋势。因此通过分析人工智能矿物加工技术的基本原理,然后研究了人工智能在矿物加工技术中的重要性,最后探讨了人工智能在矿物加工的实际应用以及人工智能在矿物加工中的发展趋势。

关键词： 人工智能   大学生   就业关键能力  

摘要： 人工智能技术深刻影响着社会对人才的需求变化。大学生作为未来社会的中坚力量,需要具备适应人工智能时代的就业关键能力,以应对未来的挑战。本文探讨了人工智能时代的就业环境,并对适应人工智能时代的大学生就业关键能力的构成要素以及具体路径进行了详细论述,以期为大学生的就业指导提供参考。

关键词： 代谢相关脂肪性肝病   深度学习   人工智能  

摘要： 代谢相关脂肪性肝病(MAFLD)是目前最常见的慢性肝病之一,且发病率逐年升高,已成为全球范围内肝病死亡和肝移植的重要原因之一,早期识别MAFLD高危群体并有效分配医疗资源至关重要。深度学习是一种先进的机器学习技术,通过模拟人脑神经网络的工作方式处理复杂的数据模式,其在医学领域的应用逐渐深入,在医疗文书采集和挖掘、图像识别病灶、药物研发、疾病管理等方面均表现出优异的性能。深度学习能分析电子健康记录,整合多模态数据,识别与MAFLD相关的生物标志物并创建预测模型,其协助病理学和影像学的图像解析,提高检测与分割的精确度,并辅助管理MAFLD的相关风险因素,促进疾病预防和新药开发。本文对此进行详细综述。

关键词： 师范生   智能教育素养   人工智能  

摘要： 人工智能技术与教育的深度融合促进教育向智能化方向演进,智能教育素养成为智能时代教师不可或缺的能力素养,探讨智能教育素养的内涵、结构及发展路径显得尤为重要。该研究对智能教育素养进行概念澄清与内涵阐释,明晰师范生智能教育素养是集智能教育态度、智能教育知识、智能教育思维、智能教育能力为一体的综合素养。在此基础上,遵循以人为本、发展导向、跨界交叉的构建逻辑,绘制师范生智能教育素养模型。最后,从政策导向、多方育人、主体发展、技术赋能4个维度出发,提出师范生智能教育素养的发展建议,以期为师范生专业发展和未来教师队伍建设提供参考。