关键词： 全氟和多氟烷基物质(PFASs)   标准制订   前处理   多残留分析   实时直接分析(DART)   机器学习  

摘要： 全氟和多氟烷基物质（PFASs）是一类合成的持久性有机污染物，对环境和健康构成严重威胁。基于PFAS污染现状，聚焦复杂基质中PFASs残留检测技术，重点探讨了其在食品、纺织品、化妆品和中药等特殊领域应用情况。通过比较国内外管控策略和检测标准，强调统一标准的重要性。还系统阐述了在PFASs检测中的固相微萃取、离子液体分散液液微萃取、基于新材料等前处理技术，以及喷雾质谱法、基质辅助激光解析质谱法、实时直接分析质谱法、原位分析、非靶向分析技术及机器学习等检测技术的研究进展，为满足监管需求未来PFAS检测技术将更注重绿色环保、灵敏度、特异性、便携性和智能性（引用文献61篇）。

关键词： 农产品   智慧供应链   物联网   人工智能   区块链  

摘要： [目的/意义]农产品供应链智能化转型是破解传统环节信息断层、高物流成本与质量追溯难题的关键路径，对提升效率、保障质量安全及农业现代化意义重大。本文系统解析其内涵，梳理各环节技术进展并提出发展方向。[进展]本文详细梳理了农产品智慧供应链在生产、加工、仓储、运输、配送、销售等各环节的关键技术研究进展。生产环节集成物联网、人工智能（Artificial Intelligence, AI）与区块链技术，实现精准决策与病虫害防控；加工环节依托智能分拣、新型清洗减菌技术提升品质；仓储通过物联网监测与AI优化库存管理提高效率；运输聚焦冷链技术创新与智能调度系统优化配送时效；销售端运用大数据与AI技术驱动精准营销与库存管理，全链可溯源确保数据透明。[结论/展望]未来需加速无人化运作与信息共享平台建设，通过技术赋能提升供应链韧性，并推进精细化管理以增强国际竞争力；产业模式上应深化低碳转型，推广清洁能源、绿色包装及智能物流，对接“双碳”目标。当前技术应用仍面临数据治理、标准化不足等挑战，需政策引导建立技术规范、加大研发投入，并强化跨领域协同创新，推动智能化升级，为农业可持续发展和全球粮食安全提供支撑。

关键词： DeepSeek   智慧农业   高质量发展   人工智能   技术创新  

摘要： 推进智慧农业高质量发展是中国式现代化的内在要求。当前以DeepSeek为代表的生成式人工智能正以其前沿技术推动人类社会迈向“数智时代”,而如何将DeepSeek的技术优势应用嵌入于农业生产实践中,无疑是推进我国智慧农业高质量发展的关键。从其赋能价值而言,DeepSeek的嵌入应用有助于夯实粮食根基,筑牢安全防线;激发内生活力,促进乡村全面振兴;重构产业生态,推动壮大县域经济;创新发展范式,驱动农业现代化发展。就其赋能机理而论,DeepSeek可从四个方面赋能智慧农业高质量发展:一是通过数据算法分析助力农业决策科学化;二是利用技术赋能实现智能化转型与生产效率升级;三是通过场景深耕推动农业范式革新与供应链优化;四是依靠生态共建促进开放协同创新与产业样态重塑。从其赋能路径来看,DeepSeek赋能我国智慧农业,应强调技术创新,增强农业发展核心驱动力;推进数实深度融合,打造智能绿色发展模式;培育“Al+农业”人才,夯实人力资本基础;促进数据要素流通,提升智慧农业价值能效。

关键词： 智能家居   传感器融合   环境感知   人工智能  

摘要： 随着物联网、人工智能等技术的快速发展,智能家居系统已成为现代家庭的重要组成部分,其中智能环境感知是实现家居自动化、个性化服务的关键环节。智能家居的核心在于环境感知,而传感器融合人工智能技术能够有效提升环境感知的精度和效率。本研究通过对比传统方法与深度学习模型在传感器融合中的应用,验证了人工智能技术在提升智能家居环境感知能力方面的潜力。深度学习模型虽然在计算复杂性上存在挑战,但其在准确性和鲁棒性上的优势使其成为未来智能家居系统中的重要技术方向。未来研究可以进一步探索轻量化深度学习模型和自适应算法的结合,以在保证性能的同时降低计算资源消耗,从而为智能家居系统的智能化升级提供了一些理论依据和参考。

关键词： 人工智能   公立医院   人才梯队建设   人才培训   数据分析  

摘要： 公立医院的发展离不开人才梯队的建设,然而如何优化和提高人才梯队的建设效率是一项挑战。引入人工智能技术就具有解决这个问题的可能。本研究主要通过深度访谈、问卷调查和案例分析等方法,探索AI如何助力公立医院人才梯队的建设。研究证实,AI可以通过优化招聘流程,进行精确的人才匹配,提高培训教学质量等方式推动人才梯队建设。具体实践中,例如AI技术可以实现对医生诊病历史的深度学习,从而提供个性化、智能化的培训方案,有效地提升了医务人员的专业能力。并且AI也可以通过数据分析,发现人才流动规律,帮助医院精细化管理和有效地配置人力资源。AI技术的介入不仅可以提高医院人才梯队的建设效率,同时也为公立医院的持续发展,提供了强有力的技术支撑。本研究采集的数据和研究成果对于其他医疗机构人才管理的参考意义也重大。

关键词： 人工智能   大数据与会计专业   职业教育   人才培养  

摘要： 随着数字经济的加速转型,人工智能技术的迅速发展,会计行业正在从传统简单的核算向业财税融合、战略决策转型中。本研究基于《会计信息化发展规划(2021—2025年)》等的政策背景,聚焦职业院校大数据与会计专业的人才培养模式研究,通过分析人工智能和大数据的发展对会计职业的影响,发现职业院校大数据与会计专业在人才培养中存在的问题主要有四类,分别是课程内容与新技术融合不足、产教融合深度不足、师资队伍建设和学生技术能力薄弱等。提出优化课程体系、校企合作做深做实、强化教师行业实践和提高学生内驱力等路径,培育同时具有数据思维+基础技术+战略视野的能力的学生,以期能精准对接企业需要的适应人工智能时代背景下的复合型人才,实现教育的可持续发展。

关键词： 人工智能   环境监测   智能预警   多模态感知   知识图谱  

摘要： 环境监测作为生态文明建设的“感知神经”,正面临精准度与实时性的双重挑战。本文以深圳智能环境监测平台为切入点,系统探究了人工智能技术赋能环境监测的创新路径。研究聚焦多模态感知、知识图谱与时序预测三大核心技术路径,剖析了其在空气污染精准监测、水质异常智能预警、土壤环境风险评估和生物多样性保护等领域的实践成效。结果 表明,人工智能技术显著提升了环境监测的时空精度和预见性,将环境管理从被动响应转向主动预警,为构建“数智环保”新模式提供了技术支撑。

关键词： 发电厂   继电保护   定值整定   优化配置   机器学习  

摘要： 本文重点论述了发电厂继电保护定值整定优化配置的关键意义以及具体实施策略,由于当前发电厂继电保护整定普遍依靠过往经验和历史数据,依靠类比和估算来确定保护定值存在一定局限性,本文创新性地提出了一种基于机器学习技术的配置方案,该方案利用机器学习算法对历史数据做深入处理与分析,构建了继电保护适应度模型,并且依据一系列严格条件,达成了保护定值的优化调整。这样做能保证电力系统在保持较高稳定性的提升保护性能,本文详细阐述了该方案的技术架构、实施流程以及所取得的成效,为发电厂继电保护整定领域提供了全新且科学的解决办法。

关键词： 人工智能   矿产资源勘探   大数据   机器学习  

摘要： 随着全球对矿产资源的需求日益增加,传统的勘探方法面临着成本高、效率低和精度不足的挑战。人工智能(AI)技术的引入,为矿产资源勘探提供了新的解决方案。本文探讨了人工智能在矿产资源勘探中的应用,重点分析了大数据、机器学习、计算机视觉以及专家系统和知识图谱等技术在勘探过程中的具体应用与实践。通过对勘探精度提升、成本降低、勘探模式创新等方面的论述,本文旨在为矿产资源勘探领域的技术创新提供参考,展望人工智能在未来矿产勘探中的发展前景。

关键词： 人工智能   水情预测   深度学习   水利调度  

摘要： 水情预测对水利水电工程的安全调度和防灾减灾具有重要意义。人工智能技术的引入极大地提高了水情预报的准确性,促进了水情预报系统向智能化方向发展。本文对水文预报的技术体系进行了较为系统的分析,并从数据预处理、模型优化、多模型融合和动态自适应调节等方面进行了研究。并结合高精度数据驱动模型、自适应预报系统及云智能协作平台,提出提高水文预报精度的策略。通过典型案例分析,验证人工智能在水情预测中的应用效果,为水资源管理和水利调度提供技术支持。