关键词： 人工智能技术   计算机辅助翻译   翻译软件   自然语言处理   机器学习  

摘要： 全球化进程的加快,使得计算机辅助翻译(CAT)软件在翻译行业中扮演着越来越重要的角色。该文探讨了人工智能(AI)技术在CAT软件中的应用现状、效果评估及未来发展方向,并重点分析了相关数据,展示了CAT软件在翻译效率和质量方面的提升。通过对现有AI翻译工具的案例研究,揭示了AI技术对翻译行业的深远影响,研究AI技术如何通过促进实时翻译、提升用户体验以及支持多语言环境下的协作,改变传统的翻译流程,并在翻译效率、质量、速度、准确性和用户体验等多个维度上实现质的飞跃。

关键词： 作业行为画像   人工智能   精准教学  

摘要： 本文提出在教育数字化转型与人工智能技术迅速发展的背景下,学校及教师可以运用人工智能技术赋能作业行为画像技术,高效完成对学生长时段的作业数据收集、分析与整理,形成作业行为画像,精准定位学生学情,提升作业的精准度,进而有力助推学生核心素养的培育,实现教育的高质量发展。

关键词： 人工智能   中华文化   文化理解与讲述   人机协作  

摘要： 本研究探讨以大语言模型为代表的人工智能在中华文化融入外语教学中的应用,主要从文化理解和文化讲述两个层面展开分析。文化理解层面,大语言模型支持文化主题分析和跨文化概念比较,能够拓展学生的文化视野,增强其跨文化敏感性。文化讲述层面,大语言模型协助优化表达内容和讲述策略,提升文化传播的精准性。研究指出,为实现有效的人机协作,需注重学习过程中学生的认知投入;面对大语言模型生成内容中潜在的意识形态问题,教师需具备敏锐的辨识能力,引导学生增强文化主体性和批判性思维。

关键词： 人工智能   工业设计   创新与发展  

摘要： 在新型数字化科学技术的推动下,我国工业设计思维发生了明显的改变,工业设计师的知识储备、设计创新思维、创造能力等都成为现代企业市场竞争的核心,对此,在人工智能时代下,现代企业必须高度重视工业设计的创新与发展,以在充满挑战性的市场环境下提高自己的优势,本文重点分析人工智能给工业设计领域造成的影响,并提出了一些对策,希望能够为现代企业在人工智能视域下为工业设计找到一条合适的创新之路与发展之道,从而促进人工智能对工业设计的辅助,助力工业设计稳定健康发展。

关键词： 人工智能   物联网   图像检测系统  

摘要： 为了提高物联网图像检测系统在复杂场景下的实时性和准确性,采用基于人工智能的设计方法,全面设计系统的总体架构,包括图像采集与预处理、图像检测与分析以及决策反馈模块。通过硬件平台搭建与软件模块实现,测试与评估系统性能。结果表明,该系统具有高效的图像处理能力和较高的检测准确率,可为智能化场景下的图像检测需求提供可靠支持。

关键词： 以旧换新   人工智能   立德树人   奥运会   低空经济   生产力  

摘要： 时间的如椽之笔,一笔一划书写奋斗篇章,点横撇捺折射梦想光芒。“2024”虽已走远,但依然鲜活——新质生产力、人工智能、立德树人、巴黎奥运会、全球南方、中国游、以旧换新、低空经济……一个个年度热词脱颖而出,浓缩着中国发展的宏大气象,记录着非同寻常的这一年。

关键词： 中小企业   会计管理   人工智能   管理策略  

摘要： 会计是经济管理活动的重要组成部分,会计信息化是经济社会发展的必然要求。目前,随着电子商务、云计算、大数据等新一代信息技术的不断发展与应用,我国会计信息化水平得到了大幅提高。尤其是人工智能技术的出现,可以助力中小企业会计人员进行财务管理、数据分析、预算管理等工作,从而有效提高企业会计工作的效率。基于此,文章针对中小企业人工智能助力会计工作展开探究,以供参考。

关键词： 人工智能   临床辅助决策支持系统   医生  

摘要： 目的 探究我国一、二级医院医生对人工智能临床辅助决策支持系统(Artificial Intelligence-based Clinical Decision Support System,AI-CDSS)的使用行为及影响因素。方法 对443名一、二级医院医生进行问卷调查,采用单因素分析和logistic回归分析探索医生使用AI-CDSS的影响因素。结果 单因素分析结果显示:职称、工作年限、专业、绩效预期、社会影响、技术焦虑、个人创新性对使用行为的影响差异均有统计学意义(P<0.05)。logistic回归分析结果显示:工作年限为≤1年、2~5年、6~10年、11~15年、16~20年和便利条件一般是医生使用AI-CDSS的保护因素,主治医师、外科方向、社会影响不存在和一般、个人创新性一般是危险因素,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 医生对AI-CDSS使用行为受工作年限和社会影响的影响,需提升工作年限长的医生对AI-CDSS的认知程度,发挥周围环境的辐射带动作用,注重个人创新性的培养。

关键词： 老年人   抑郁症状   影响因素   机器学习   Shapley加性解释  

摘要： 目的旨在构建预测老年人抑郁症状的机器学习模型,利用shapley加性解释(SHAP)方法分析影响老年人抑郁的关键影响因素。方法根据2018年中国健康与养老追踪调查数据库筛选出5954名老年人样本,使用支持向量机递归特征消除、极端梯度提升(XGBoost)-递归特征消除(RFE)及套索算法实现特征选择,结合logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost,探索不同模型对老年人抑郁症状的分类效果,最后基于SHAP方法对受试者工作特征曲线下面积(AUC)最大的模型进行解释分析。结果15种预测模型的准确率为0.702~0.743,AUC为0.730~0.795,灵敏度为0.546~0.588,特异度为0.783~0.865;XGBoost-RFE-XGBoost模型的AUC最高;基于SHAP值得出影响老年人抑郁症状的前4位重要因素是对生活满意度、夜晚睡眠时长、失能情况、自评健康。结论本研究开发了高效可解释的老年人抑郁症状风险预测模型,有助于识别高风险老年人并给予个性化干预。

关键词： 轨道交通领域   多类型数据融合   智能制造   多操作系统并存   灵活作业  

摘要： 我国轨道行业技术的领先在全球范围内得到了广泛认可。然而,由于对轨道车辆及其零部件装配过程的信息化系统研究尚显不足,无法有效收集现场装配作业中多种类型数据,从而导致无法对产品质量作进一步数据分析。为了弥补这一缺点,引入了一种新型轨道交通智能装配拧紧系统。采用了基于Android和Windows操作系统的2种类型客户端,利用装配车、工具车以及PDA设备收集拧紧工具、测量工具、拍照工具、确认工具以及网络设备中的数据。为了提升现场网络通信质量,引入5G设备,并将其桥接到车间的网络环境中。该系统已经在实际生产装配拧紧作业中得到广泛应用。此次新型轨道交通智能装配拧紧系统及其关键技术的研究,能进一步监控装配拧紧等作业过程,分析装配数据,确保产品质量,并为工人提供了更加智能化和信息化的工作环境。