关键词： 人工智能   人才培养   育人体系   意义   路径  

摘要： 随着信息技术的快速发展,人工智能成为推动教育改革的重要力量,尤其在高校育人体系中更显现出独特的价值。文章对人工智能在高校人才培养中的意义与价值进行深入探讨,通过搭建理论与实践相结合的桥梁,探索教育数字化背景下的教学革新策略,提出促进学生能力培养和个性化发展的路径方式,以期为人才培养的实践提供新的视角和策略,为后续相关研究提供参考。

关键词： 智能网联汽车   故障诊断   ADAS   大数据分析   机器学习  

摘要： 随着智能网联汽车技术的迅猛发展,故障诊断技术的研究变得尤为重要。文章系统地分析了智能网联汽车故障诊断技术的发展现状,探讨了高级驾驶辅助系统(ADAS)、生态驾驶环境模拟及电控系统检测等关键技术。研究发现,基于大数据和机器学习的智能故障诊断方法在提高故障检测的准确性和及时性方面具有显著优势,然而,故障诊断技术面临着数据量和系统复杂性、系统集成和互操作性等挑战。基于此,文章提出了技术创新和标准化策略,以应对这些挑战,推动智能网联汽车的可靠性和安全性提高。未来,智能网联汽车故障诊断技术将进一步走向智能化和自动化,为智能交通的实现提供有力保障。

关键词： 糖尿病视网膜病变   血管生成   机器学习   生物标志物   免疫细胞浸润  

摘要： 目的基于转录组学挖掘糖尿病视网膜病变(DR)中与血管生成基因(ARGs)相关的生物标志物。方法通过差异表达分析筛选出DR患者群体与健康对照群体间的差异表达基因(DEGs)。运用加权基因共表达网络分析识别出与ARGs最显著相关的关键模块。将DEGs与此关键模块中的基因做交集处理,得到了一系列的候选基因。其次,操纵3款不同的机器学习算法从这些候选基因中挑选出有潜力的DR生物标志物并基于这些标志物构建出用于DR诊断的列线图模型,通过绘制并分析接受者操作特征曲线(ROC),校准曲线以及决策曲线分析曲线,进一步验证列线图模型预测的准确性。此外,研究DR组患者和对照组之间的免疫细胞浸润情况,同时,预测针对DR治疗的潜在靶向生物标志物的化学药物。结果基于生物信息学分析,共鉴定出153个DEGs和969个关键模块基因。以上两种结果取交集获得19个候选基因。3种机器学习算法确定了4个生物标志物[血清淀粉样蛋白A2(SAA2)、内质网驻留蛋白27(ERP27)、谷胱甘肽过氧化物酶8(GPX8)和RAB蛋白家族成员RAB7B],ROC曲线证实此4个生物标志物具有有效区分DR患者和正常人的能力。根据此4种生物标志物构建的列线图模型,能够有效预测DR的患病概率。免疫细胞浸润结果表明,4种生物标志物与28种免疫细胞之间均展现出较强的相关性。药物预测发现,分别靶向SAA2和GPX8的地塞米松、二硫化谷胱甘肽和谷胱甘肽可能是治疗DR的潜在药物。结论SAA2、ERP27、GPX8和RAB7B可建立诊断DR的可靠模型,这些生物标志物主要参与补体和凝血级联反应,以及调控免疫细胞浸润等关键生物学过程。

关键词： 叫应技术   人工智能   三断   应急管理  

摘要： 近年来,随着经济的快速发展,各类灾害事故隐患和安全风险交织叠加、易发多发,影响城市公共安全的因素日益增多。构建智能化的多网多层级泛在叫应系统,成为国家和社会稳定持续发展、为人民生命健康及财产安全提供精准保障的重大战略需求。该系统综合应用新一代信息通信技术和人工智能技术,在灾害事故的应急处置与救援环节中,将信息通信延伸到“最后一公里”,确保在“断电、断网、断路”的“三断”场景下仍能实现泛在叫应能力。这标志着预警信息从“推送式响应”向“强迫式叫应”的转变,全面提升了对各类灾害事故应急处置与救援的智能化和精准化水平。

关键词： 性能监测   数据驱动   机器学习   燃气轮机   工程应用  

摘要： 为分析机组负荷指令和环境参数等对燃气轮机运行特性的影响,研究了基于某电厂历史运行数据的性能监测方法。采用多层感知机(MLP)神经网络、极致梯度提升(XGBoost)算法和分类梯度提升(CatBoost)算法构建压气机效率、燃烧效率和透平效率的预测模型。结果表明:机组负荷指令每增加1 MW,基准燃料质量流量增加0.03 kg/s,基准压比增加0.0289,基准温比增加0.013;大气温度每增加1 K,基准压气机排气温度提升1.34 K;相比于MLP神经网络、CatBoost算法,XGBoost算法收敛速度更快,测试集的均方根误差分别降低0.019和0.001,平均绝对误差分别降低0.028与0.004,R^(2)分别增加0.041和0.002。

关键词： 人工智能   体育舞蹈   可行性   教学  

摘要： 当前社会已全面进入信息化和5G时代,人工智能技术也正逐渐渗透到各个领域,对各个行业也产生了巨大的冲击,其中包括艺术和体育领域。作为新兴的科学技术,人工智能技术在提高社会生产力、提高工作及教学效率方面的应用也是毋庸置疑的。而体育舞蹈作为一种融合了艺术表现和体育竞技的独特形式,自然也无法抵挡人工智能的浪潮。本文将对人工智能技术在高校体育舞蹈教学中应用的可行性进行详细分析,主要从技术、经济和教育三个维度进行讨论。人工智能技术在高校体育舞蹈教学中的应用对改善高校体育舞蹈教学效果、提高体育舞蹈教学质量、提升学生舞蹈技术、增强学生学习兴趣等方面都有着积极的作用,而且还为体育舞蹈教师和管理部门后期专业教学部署都提供了重要的实时信息。

关键词： 生态环境保护   人工智能   数字技术应用   生态文明建设   绿色化   数字生态   绿色智慧   数字化  

摘要： 习近平总书记在全国生态环境保护大会上指出:“深化人工智能等数字技术应用,构建美丽中国数字化治理体系,建设绿色智慧的数字生态文明。”当前,数字化和绿色化相互融合、相互促进,已经成为生态文明建设的重要主题。

关键词： 生成式AI   人工智能   艺术灵韵   计算创意  

摘要： ChatGPT等生成式AI的出现彻底改变了数字交互叙事的形态。在底层逻辑上,生成式AI打开了叙事数据库的边界,打破了叙事的封闭性和有限性,向用户开放了更高维度的叙事权限,带来了叙事的进一步民主化,使人机共同参与创作成为可能。这种协同创作不仅为叙事带来了动态性、随机性与开放性,也在交互过程、生成内容与创意涌现三个层面推动了本真与不可替代的艺术“灵韵”在AI生成时代的再度转生。我们正在进入人机交互生成叙事的全新时代,也到了反思人机关系的关键时刻。

关键词： 热空气老化   机器学习   断裂伸长率   预测   试验验证  

摘要： 采用热空气老化试验分析丙烯酸酯橡胶O形密封圈、氟橡胶O形密封圈以及丁腈橡胶O形密封圈断裂伸长率的变化规律.基于试验数据,利用机器学习方法建立预测橡胶圈断裂伸长率随老化时间变化规律的模型.研究结果表明,Savitzky-Golay滤波法和分段线性插值法的数据增强方法与极限梯度提升算法结合的机器学习技术,能够准确预测橡胶圈的老化规律和长期老化性能;经试验检测数据验证,与传统的拟合函数相比,机器学习预测模型在橡胶圈断裂伸长率的老化预测上具有更显著的准确性和适用性.

关键词： 产教融合   教学范式   工业机器人   校企合作   产业需求   粤港澳大湾区   智能制造   实践路径  

摘要： 围绕工业机器人开放型区域产教融合实践中心的建设展开研究,分析了当前国内外产教融合的现状与趋势,结合粤港澳大湾区智能制造产业需求,提出了建设该实践中心的需求和必然。探讨了实践中心在科学技术、教学范式和决策参考等方面的价值,强调通过“三双制”运作模式和CDIO教育模式,实现校企合作、资源共享与人才培养质量提升。明确了实践中心建设的关键在于共建共管、制度保障和五大任务考核,旨在为建设具有中国特色和世界水平的工业机器人0产教融合实践中心提供理论依据和实践路径。