关键词： 气温预报   ECMWF   机器学习   LightGBM   预报效果评估  

摘要： 为进一步提高站点气温的预报精度,增强对极端气温的预报能力,本研究利用2017-2019年江西省91个国家站地面观测数据和ECMWF模式高空和地面预报数据,基于LightGBM机器学习算法和MOS预报框架,建立了江西省24 h国家站日最高(低)气温预报模型。2020年评估结果表明:LightGBM模型日最高(低)气温预报和观测变化趋势一致,年平均预报效果优于ECMWF、CMA-SH9、CMA-GFS三家数值模式、RF和SVM两种机器学习产品以及主观订正产品。从预报误差的时空分布来看,模型冬、春季日最高(低)气温预报误差略大于夏、秋季;日最高气温预报误差呈现“南大北小、周边大于中心”的空间分布特征,日最低气温则与之大致相反。从重要天气过程来看,在高温过程中,LightGBM模型在七种产品中预报效果最优;在强冷空气过程中,LightGBM模型预报效果仍优于三家数值模式产品和另外两种机器学习模型,但日最低气温预报效果不如主观订正产品。针对强冷空气过程中低温预报误差进行简单经验订正后,模型低温预报效果与主观订正产品接近。模型重要性分析显示临近地面观测特征对模型建立也有较大贡献,该结果可以为模式改进和气温预报产品研发提供参考。目前,LightGBM模型气温预报产品已应用于江西省气象业务。

关键词： 法治保障   人工智能   智能监管   机器人产业   清晰明确   法规   具身  

摘要： 人工智能特别是具身智能的发展,离不开法治保障。在日本、美国和欧盟针对人工智能的最新法规中,都有专门强调具身智能监管的内容。日本针对具身智能的立法众所周知,日本堪称全球机器人发展高地,其蓬勃发展的机器人产业离不开法治保障。作为人工智能法规体系的一个重要方面,针对具身智能的规制条款清晰明确。

关键词： 大数据分析   认知计算   机器学习   虚拟现实   人工智能   人文社会科学   数字化时代   传统人文学科  

摘要： 随着数字化时代的到来,大数据分析、机器学习、虚拟现实、认知计算、生成式人工智能等新兴数字技术得到迅速发展,并在人文社会科学领域得到广泛应用,既丰富充实了传统人文学科的理论内涵与内容体系,也为该领域提供了极具价值的分析工具与方法。数字技术不仅可以较好地模拟还原既往社会现象和事实,而且可以挖掘分析社会现象和事实发生的深刻原因,以便揭示其发生发展的真相和规律。

关键词： 人工智能   精准营销   消费者行为数据挖掘   策略优化  

摘要： 本研究聚焦人工智能驱动的消费市场精准营销策略优化,基于消费者行为数据挖掘展开深入探讨。在阐述相关背景、国内外研究现状、目的与意义及方法创新点后,系统梳理人工智能、消费者行为、精准营销理论基础。详细解析消费者行为数据挖掘流程,涵盖数据来源采集、预处理及多种挖掘算法应用。构建以数据挖掘为核心的精准营销策略优化模型,包括消费者画像绘制、营销目标策略生成与效果评估动态调整。通过阿里巴巴案例分析,展示策略成效并总结经验教训。研究总结了成果,分析局限性,展望未来研究方向,旨在为学术领域丰富理论,为企业精准营销实践提供有力指导,推动消费市场精准营销智能化发展。

关键词： ChatGPT   高职教育   人工智能   创新发展  

摘要： 作为大语言模型的代表,ChatGPT自2022年底问世以来,受到教育领域广泛关注及研讨,ChatGPT赋能高职教育创新发展是高职教育开启全新变革的机遇和挑战。ChatGPT赋能高职教育的路径表现有创新教学场景模式及形态、创新高职教师队伍高质量发展、创新学生个性化及全面化发展、创新高职教育校企共融、共建、创新高职教育治理体系优化迭代,ChatGPT赋能高职教育目标在培养高职学生适应数智时代专业发展需求和岗位发展需要。

关键词： 人工智能   初中信息技术   教学策略  

摘要： 随着新课改的不断推进,初中教育也进入了改革的关键期,因此,教师不仅要创新教学模式,还要注重丰富课堂教学内涵。近年来,人工智能的快速发展为初中教育改革提供了较多的便利,将人工智能应用到初中信息技术教学中,既能有效增加课堂容量,延伸和拓展课堂教学内容,又能帮助学生更好地理解教材中的重难点知识,培养学生的创新意识,提升学生的信息素养。

关键词： 深度学习   油气开发   试井解释   产量预测   人工智能  

摘要： 以深度学习为代表的人工智能已被公认为是石油勘探开发技术转型升级的关键核心技术。借助深度学习强大的学习能力,试井解释正在向模型自动识别及试井自动解释方向快速演化;早期的产量预测多基于已知的特征,从实测数据中自动提取特征的研究引发关注,仅基于井口压力的产量预测已取得积极进展;以多点地质统计为基础的数字岩心重建方法正被生成对抗网络所取代,但如何满足裂缝、孔隙度及渗透率等约束仍是难题;偏微分方程求解正经历着颠覆性变化,基于非线性方程的传统求解方法正迎来智能求解时代。基于物理本质,单一的神经网络结构正在向复杂网络结构演化。随着人工智能技术的不断发展,大型模型将成未来趋势。因此,相关研究多头并进,加强数据收集,构建大型模型,是我国未来智慧油气开发的核心任务。

关键词： 人工智能   语言数字化   语言战略   语言服务  

摘要： 韩国政府发布的国家数字战略显示,韩国计划于2027年成为全球三大人工智能强国之一,紧随美国和中国之后。为了在人工智能竞赛中占据一席之地,应对韩国经济、社会等日常整体数字化深化时代,韩国在人工智能语言数字化方面做了一系列探索。通过探究韩国人工智能语言数字化发展状况,不仅可以深入了解其整体现状、发展特征,以及具体影响,还可以进一步探索其未来趋势并发现尚存问题,同时,也能够为我国持续扎实推进语言文字工作数字化智能化赋能,为建设中国特色社会主义语言数字化新发展提供启示意义和借鉴价值。

关键词： 艺术设计   人工智能   图像生成   图像编辑  

摘要： 当今时代,随着人工智能技术飞速发展,图像生成和编辑技术在艺术设计领域中的应用不仅改变了传统的艺术创作流程,还为艺术家提供了前所未有的创作自由度和表达能力,但同时也带来了一些问题,如作品的原创性判定困难、艺术表达的深度不足和艺术品的市场认可度不高等。基于此,文章就图像生成和编辑技术在艺术设计中的实际应用、面临的挑战及其应对策略展开探讨,以期为推动艺术与科技的融合提供参考。

关键词： 高级计划与排程系统(APS)   智能工厂   生产效率   生产成本   客户满意度   智能制造  

摘要： 随着工业4.0时代的到来,智能工厂的建设成为制造业转型升级的重要方向。高级计划与排程系统(APS)作为智能工厂的核心技术之一,通过智能算法对生产计划和排程进行优化,实现了生产流程的高效与灵活。本文深入探讨了APS在智能工厂中的应用价值,指出其不仅能够显著提高生产效率、降低生产成本,还能显著提升客户满意度。通过实时监控生产数据和动态调整生产计划,APS系统确保了生产资源的合理分配和生产流程的最优执行,从而提高了整体生产效率。同时,APS通过优化排程和减少库存积压,有效降低了生产成本。此外,APS还助力企业准时交付高质量产品,显著提升了客户满意度。本文还结合具体案例,展示了APS在某汽车制造企业中的成功应用,详细分析了其实施前后的变化及成效,进一步验证了APS在智能工厂中的实际应用价值。