关键词： 5G通信网络   人工智能   云计算   区块链  

摘要： 电子信息工程领域的现代化技术研究在不断推动信息社会的发展和进步.本文探讨了电子信息工程领域的一系列关键技术的应用,如5G通信网络与物联网连接、人工智能与机器学习在数据分析中的应用、云计算与分布式存储解决方案、区块链技术在数据安全与交易领域的应用.这些技术及应用推动了数字化时代的发展,为未来的科技创新和社会进步提供了强大的支持.

关键词： 电气自动化   电力系统   大数据   人工智能   物联网   边缘计算  

摘要： 电气自动化技术是提升电力系统安全、可靠、经济、绿色运行的关键支撑.本文系统分析了电气自动化技术在变电站、输电线路、配电网、用电管理等领域的应用现状,重点阐述了基于大数据、人工智能、物联网与边缘计算等前沿技术的创新应用.通过实证分析,揭示了电气自动化技术在提高电力系统安全稳定性、供电可靠性、降低运行成本、促进绿色低碳发展等方面的显著效益.同时,提出了在标准规范、网络安全、人才培养等方面亟须完善的对策建议,以促进电气自动化技术的深度应用与创新发展,加快建设安全可靠、绿色低碳、高效智能的现代电力系统.

关键词： 人工智能   优势   信息处理   应用  

摘要： 随着科学技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为模拟人类智能的先进技术,已在信息处理工作中展现出显著优势.本文旨在探讨人工智能的优势及其在信息处理领域的应用,以期为相关领域的发展提供参考.

关键词： 化工安全   消防安全   教学改革   人工智能   思政教育  

摘要： 文章聚焦化学工程与工艺专业本科生实验室安全教程中"消防安全知识及设施使用技术"章节的教学改革,深入剖析传统教学在理论、实践及教学方法上的不足,提出涵盖课堂理论教学创新、实践教学环节优化、人工智能技术应用和思政元素融入的综合改革策略.通过具体案例分析验证改革的必要性与可行性,并从多维度评估教学改革效果.研究表明,改革有效提升了学生对化工消防安全知识的掌握和实践能力,培养了综合素养,但仍需持续完善,以适应化工专业人才培养需求,为化工行业安全可持续发展提供人才支撑.

关键词： 人工智能   空调智能控制   节能优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在空调系统节能优化领域展现出巨大潜力.该研究构建了基于深度学习与强化学习的空调智能控制系统,实现了负荷预测与温湿度调控及故障诊断的一体化集成.系统采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立负荷预测模型,通过深度强化学习算法优化温湿度控制策略,并结合支持向量机实现故障诊断.实验结果表明,该系统在负荷预测方面达到95.3％的准确率,温度控制精度提升至±0.5℃,系统整体能耗较传统控制降低21.4％.研究成果为空调系统节能控制提供了新的技术路径,对推进建筑节能具有重要的工程应用价值.

关键词： 人工智能   变电站运维   应用  

摘要： 在电力系统中,变电站的作用至关重要,其稳定运行对于保障电力供给具有重大意义.近年来,人工智能技术在变电站运维中展现出巨大潜力,人工智能技术在设备状态监测、智能巡检、电力负荷预测、安全监控等方面的探索与应用,对变电站及系统运行的稳定性、可靠性及应变能力有了显著提升.文章分析了变电站运维工作所面临的挑战与人工智能的潜在应用价值,重点讨论人工智能技术在故障预测、优化调度和应急响应中的具体应用,为智能化、自动化运维管理提供参考.

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修   技术应用  

摘要： 电力设备作为电网的重要组成部分,其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定.人工智能作为一种新型技术,现已被应用于电力设备运维检修之中,可有效弥补传统人工检修的缺陷,提高应用效果.基于此,本文结合实例分析人工智能技术在电力设备运维检修中的关键技术,并探讨实际应用场景与效果,包括故障识别、状态监测、故障诊断与寿命评估等方面.结果表明,人工智能技术的应用可有效提升电力设备运维检修效率,对电力企业的智能化转型发展起到推动作用.

关键词： 人工智能   高校   思政课建设  

摘要： 作为新质生产力的代表，人工智能技术的快速发展为高校思政课建设注入了新动能，持续赋能思政教育创新。面对新技术的出现，传统的教学环境已无法适应新时代思政教育的发展需求。因此，高校应深刻认识到人工智能赋能高校思政课建设的价值意蕴，主动求变，以突破思政课建设的现实困境，探索人工智能赋能高校思政课建设的实践进路，这也是思政课教学改革的重要举措。

关键词： 交通工程   课程教学改革   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的不断进步,其在交通工程领域的应用日益广泛,为交通工程专业的教育提出了新的挑战与机遇.为了适应这一技术变革,交通工程课程的教学改革显得尤为重要.文章深入探讨了当前交通工程课程教学改革的现状和问题,结合人工智能发展背景下交通工程课程改革趋势,借鉴国内外高校相关课程改革的经验,提出了人工智能发展背景下交通工程课程改革的策略,并给出了具体的改革措施和建议,主要包括建立AI技术融入课程的机制,加强实践教学环节的建设与管理,构建多元化的教学资源平台,加强国际交流与合作等.

关键词： 探地雷达   人工智能   目标检测   深度学习算法   卷积神经网络  

摘要： 采用探地雷达对典型路段的路面裂缝识别并定位。通过钻芯取样与铣刨观察结合的方法验证，构建了包含728张雷达图像的数据库；采用YOLO v8l算法学习裂缝特征，通过在YOLO v8l算法的基础上引入注意力机制和修改激活函数，克服了路面裂缝图像特征多变、噪声杂波明显等对于智能判识造成的干扰，同时消除了模型的过拟合现象；对算法修正后，模型的计算参数增多，计算效率提升，修正算法的识别精确度和召回率分别达到99.4%和92.3%。训练过程中平均精度均值与损失函数的震荡幅度较小，表示该数据集标注原则统一，证明了采用该方法识别路面裂缝的有效性与可靠性。