关键词： 智能视频监控   公共场所   安全管理   人工智能   大数据  

摘要： 传统的安全监控系统在处理复杂情境时存在诸多不足。智能视频监控系统通过集成人工智能和大数据技术,创新性地提升监控的效率和精准度。通过实时视频分析、行为识别和异常检测,智能监控系统可以有效预防犯罪、提升应急反应速度并减少人力成本。智能监控系统还能够结合云计算实现数据共享和远程管理,从而增强公共安全管理的智能化水平。本文将分析智能视频监控在公共场所安全管理中的创新应用,并探讨其发展趋势及挑战。

关键词： 人工智能   建筑施工   质量缺陷识别   深度学习   自动检测  

摘要： 随着建筑行业的快速发展,施工质量管理面临着越来越多的挑战。传统的人工检测方法效率低且易受主观因素影响,难以满足现代工程对质量控制的高标准需求。基于人工智能技术的质量缺陷识别算法通过深度学习和图像处理等手段,实现了对施工现场缺陷的自动、精准检测与分类,有效提升了质量监控的效率和准确性。该算法能够辅助工程管理者及时发现并纠正施工缺陷,保障建筑工程的安全与可靠性,推动建筑施工质量向智能化、数字化方向发展。

关键词： 人工智能   大语言模型   动机语用模型   解码  

摘要： 大语言模型的语言生成与理解能力是影响人机交互体验的关键因素。鉴于以往研究大多聚焦于大语言模型的技术优化而对其语用能力关注不足，本文以ChatGPT-4o为研究对象，以真实会话为投喂语料，通过多轮问答观测ChatGPT-4o的语用动机识解能力。研究结果发现：第一，ChatGPT的语用动机识解具备良好的准确性和适切性；第二，用户指令是影响ChatGPT语用动机识解能力的关键变量；第三，ChatGPT的语用动机识解能力对于拓展大语言模型的元语用以及情感计算研究具有重要价值。上述研究发现对于深度思考大语言模型担当“话语主体”和“专家主体”的双重角色具有一定的参考意义。

关键词： 粤港澳大湾区   高端装备制造业   数字化转型   人才需求   5G/6G通讯技术   人工智能   大数据   物联网  

摘要： 粤港澳大湾区位于中国南疆，系由香港、澳门、深圳、广州等9座城市组成的城市集群，是世界级的国际科技创新中心，其区域内高端装备制造业云集。随着科技的不断进步，高端装备制造业的数字化转型是科技发展到一定阶段所不可逆转的趋势。针对粤港澳大湾区高端装备制造业在数字化转型过程中才人需求和关键技术问题，本文分析了粤港澳大湾区高端装备制造业的典型特征，并对高端装备制造业数字化转型过程中所需的关键技术进行分析，包括数据计算技术、数据采集与物联技术、数据处理与人工智能技术，以及数字孪生与区域块技术等；同时分析了高端装备制造企业数字化转型过程中的典型工作岗位对应的人才和技能需求。数字化转型过程中的人才需求和关键技术分析，为职业院校高端装备制造业对应的专业群建设及其人才培养方案制定提供一定的参考。

关键词： 人工智能   电力工程   数据处理   风力发电   BP 神经网络   专家系统  

摘要： 随着科技的进步和社会的发展,电力行业在国家能源结构中的地位越来越重要。目前,风力发电是我国开发利用新能源的主要方式之一,也是未来主要的发展方向之一。但是,随着风电场建设规模的不断扩大,在工程建设中积累了大量数据,这对数据处理和分析提出了更高的要求。本文首先介绍了风力发电工程数据处理方法,然后分析了人工智能技术在风力发电工程数据处理中的应用,并展望了其未来发展趋势。

关键词： 智慧城市   非开挖施工   智能感知   移动互联   人工智能   云计算  

摘要： 为了更好地建设智慧城市,必须重视市政施工中非开挖技术的运用。然而,由于传统非开挖施工方式存在着诸多缺陷,因此迫切需要进行智慧化转型,以适应当前智慧城市建设的需求。基于智慧城市的理念,对非开挖施工智慧化转型路径进行了分析,以供参考。

关键词： 人工智能   智慧水务   漏损率   预警分析   数字孪生  

摘要： 伴随城市化进程的加速,传统水务管理模式面临效率不达标和资源浪费等方面困境,急需采用智能化手段提升管理水平。本文对人工智能于城市智慧水务系统里的应用展开了探讨,尤其在漏损率评估、潜在客户挖掘以及动态监控告警等方面的作用体现。通过引入机器学习、数据挖掘和数字孪生等前沿技术,促使水务系统智能化水平上扬,明显提高了供水管网运行的效率及安全程度。研究结果证实,人工智能技术可大幅削减漏损率,优化资源的分配格局,同时增进客户的服务体验感,为城市水务管理达成科学精细目标提供坚实后盾。

关键词： 人工智能算法   违章行为识别   人工智能   交通监管  

摘要： 人工智能算法在交通违章行为识别中展现出较大潜力。人工智能可借助深度学习技术实现高效识别,但在数据标注、实时性及泛化能力等方面仍面临挑战。针对这些问题,优化策略包括数据增强、轻量化网络架构及引入迁移学习等方法,可显著提升算法的识别准确率和实时性。在实践应用中,优化后的算法表现出色,为交通监管提供有力支持。本文旨在推动人工智能算法与物联网、大数据等技术深度融合,进一步推动智能交通系统的发展,助力交通管理的智能化与高效化。

关键词： 项目调度   物料订购   集成优化模型   机器学习   算法推荐  

摘要： 施工场地受限下，活动进度与物料供应之间的精准协同是建筑工程项目顺畅执行的关键。本文从协同优化角度探究场地空间受限下的项目调度与物料订购集成优化问题，旨在通过集成决策活动进度安排和物料订购方案最小化项目总成本。首先，抽象并表达活动进度与物料订购之间的动态依赖关系，构建包含库存平衡式的集成优化模型；其次，结合模型特征设计改进的串行调度方案生成机制，进而开发并测试四种元启发式求解算法；再次，基于大规模算例上各算法的性能测试数据，采用六种机器学习技术训练算例特征与最佳算法之间的映射关系，从而构建了可为每个算例针对性地选择最佳求解算法的自动推荐方法。最后，通过大规模数值实验验证集成优化模型和算法的有效性。实验结果表明：基于随机森林的算法自动推荐方法在准确率和求解质量上优于其他单一算法和其他算法推荐方法；结论发现，在场地空间制约下，单位物料存储成本的增加对项目总成本的恶化效应更显著。

关键词： 人工智能   深度学习   土地利用监测   低空经济  

摘要： 本文围绕当前土地资源管理中的挑战,提出将人工智能技术应用于土地利用动态监测与低空经济用地规划的协同策略。研究通过构建基于深度学习的遥感影像智能识别体系,结合多源异构数据融合与时空大数据分析,实现对土地利用变化的自动识别、趋势预测与智能预警。同时,引入图神经网络与强化学习模型,建立多维度低空经济用地智能规划体系,优化资源配置。本文提出智能协同监测架构与优化机制,实现对地面与低空空间资源的联动管理,并从政策、技术与实施三个维度明确协同发展的实践路径。研究表明,人工智能驱动的土地利用与低空经济协同策略,有助于推动资源管理数字化、精细化、智能化发展,为构建现代化国土空间治理体系提供技术支撑和实践参考。