关键词： 广西   人工智能   东盟   产业发展   路径建议  

摘要： 本文立足于广西,探讨面向东盟的人工智能产业发展路径,文章从东盟人工智能发展现状的梯度特征展开,梳理了广西人工智能发展优势与挑战,提出了面向东盟的广西人工智能产业路径建议。东盟AI市场呈现四级分化,技术扩散呈现"雁行模式"。广西依托独特区位优势,叠加自贸试验区、RCEP等政策红利,凭借丰富能源体系、跨境基建网络及毗邻东盟的产业链优势,可深度对接东盟智慧城市、智慧农业、医疗及贸易等领域的AI需求。针对算力资源与数据共享瓶颈、产业链协同不足与龙头企业缺失、高端人才短缺与产教融合不足等挑战,提出共建中国—东盟AI联合创新中心,打造智慧产业全链条生态;建设跨境数据走廊强化基础设施互联与数据要素流通;实施"双培双认"人才计划推动产学研协作,助力广西打造中国-东盟AI合作核心区,推动区域经济一体化与可持续发展。

关键词： 大气环境预报   人工智能   机器学习   深度学习   模型优化  

摘要： 大气环境对人类生活、生态系统和经济发展具有深远影响。随着工业化进程的加速,大气污染问题日益严重,传统的大气环境预报方法在面对复杂多变的气候条件时,往往存在局限性。近年来,人工智能技术的快速发展为大气环境预报提供了新的解决方案。本文综述了人工智能技术在大气环境预报中的应用现状,分析了其在数据处理、模型优化和预测精度方面的优势,并探讨了未来发展的前景与挑战。研究表明,人工智能技术能够有效提升大气环境预报的准确性和实时性,为环境治理、公众健康保护和政策制定提供科学依据。未来,随着模型优化、数据融合和自动化决策系统的进一步发展,人工智能在大气环境预报中的应用将更加广泛和深入。

关键词： 智能配电开关   高速电子开关   人工智能   负载调控   低功耗设计  

摘要： 智能配电开关在电力系统中占据核心位置,优化设计助力供电稳定,智能升级显著;实施快速电子开关技术,提高应对速度与故障排除技巧;将人工智能与大数据相结合,增强负载平衡调控措施,实现细致掌控;采纳低功耗电路设计及节能计算手段,减少设备运作损耗量值;强化短路防护及防雷手段,强化安全性能与环境适应水平。经改进的设备在智能电网与分布式能源领域展现出广阔的应用潜力,加强电网稳定性,实现可再生能源高效接入目标,加快电力系统智能化步伐。

关键词： 机器学习   变压器故障   识别  

摘要： 变压器作为电力系统中的关键设备,其运行状态直接关系到电网的稳定性和安全性长期运行、环境因素以及内部材料老化等原因,变压器可能发生各种故障,如局部放电、绝缘老化和绕组变形等,这些故障若不及时识别和处理,可能导致设备损坏甚至引发重大事故。传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和定期检修,存在效率低、成本高且难以实现实时监测的问题,随着人工智能技术的快速发展,基于机器学习的变压器故障识别方法逐渐成为研究热点,利用机器学习算法对变压器运行数据进行分析,实现故障的早期预警和精准诊断,为电力系统的安全运行提供有力支持,本文主要分析了机器学习的变压器故障识别措施。

关键词： 车辆工程   汽车设计   用户画像   扩散模型   人工智能   文本反转  

摘要： 汽车车型定义以及用户画像等流程在汽车设计的前期阶段乃至对于整车设计都是极为关键的步骤，车企常常需要耗费大量精力于该阶段。为提升车企工作效率以及为设计师提供设计框架，有效提升设计的准确性和客观性，提出一种利用机器学习拟合汽车设计前期工作、后期个性覆盖件设计的方法。该方法主要基于扩散模型和文本反转技术。首先，通过对用户画像进行分类并训练模型。然后借助已有的市场反馈度高的成型车的对应用户画像进行高度拟合，由此训练出可通过调节用户画像数据等信息，便可生成前期定义车型效果图、汽车覆盖套件等。与现有流程相比，这种方法能够高度拟合设计前期工作，为设计师提供更为直观客观的前期定义车型。因此，该方法在汽车设计、市场调研、造型策略制定、创意草案生成以及覆盖件设计等领域具有广泛的应用前景。

关键词： 数据驱动   智能考核   绩效优化   数字化管理   人工智能  

摘要： 采用数字化技术构建企业绩效管理体系,可凭借数据驱动、智能分析及智能考核提升管理精准度水平,借助大数据、人工智能跟云技术,构建实时绩效审核与反馈机制,实现绩效管理的公开化、动态化、个性化,完善考核指标体系,结合OKR连同KPI模式,增强目标设定的科学性,同时凭借数字化手段强化绩效评估的公平性与效率,借助数据挖掘去预测员工成长趋势,带动个性化鼓励及人才造就,增强组织适应形势的竞争力,数字化绩效管理体系可保障企业战略落地实施,增进运营功效,增强员工的满意程度与企业可持续发展实力。

关键词： 热力学稳定性   稀土化合物   机器学习   集成学习  

摘要： 热力学稳定性在先进材料设计中占据核心地位，其决定了材料在服役条件下的结构完整性与性能持续性．本研究利用由280569个密度泛函理论（DFT）计算得到的能量数据集，采用随机森林（RF）和神经网络（NN）两种机器学习（ML）模型来预测稀土化合物的热力学相稳定性．研究使用了一系列不包含结构信息的综合特征描述符，使其适用于由任意数量元素构成的材料．经5折交叉验证测试，两种模型在分类和回归任务中均展现出卓越性能．它们不仅能够精准地将化合物划分为稳定或不稳定类别，还能精确预测化合物的形成能．此外，我们利用训练完成的模型，对稀土化合物La-Al和Ce-H的二元相图进行了预测。考虑到单一模型在预测某些化合物时可能存在局限性，为提升模型的鲁棒性，我们采用了一种集成学习策略．通过协同组合RF和NN模型的预测结果，集成学习方法在准确预测稀土化合物相图方面表现出色，成功捕捉到了多个数据库中没有的亚稳相．

关键词： 机械自动化   故障诊断   智能维护   机器学习  

摘要： 本文对机械自动化生产线故障诊断及智能维护技术进行深入探究,目的是为了解决生产线在运行过程中存在的重点问题。通过评价目前机械自动化生产线的运行状态,对故障诊断和智能维护技术应用状况进行分析,确定研究核心问题。本文对故障信号捕捉和分析困难,故障响应和维护效率问题,维护策略优化和成本控制等挑战进行深入探讨。提出改善传感器性能及精度,开发数据处理及分析技术,构建机器学习故障预测模型,建立标准化,自动化维护流程等应对措施。研究结果表明:采用这些应对措施能够有效地促进故障诊断准确,智能维护高效,对于提高生产线可靠性及经济效益有重要意义。

关键词： 人工智能   招聘流程   人力资源管理   效率提升   算法偏见  

摘要： 伴着人工智能技术的迅猛演进,其在人力资源管理方面的应用日益普及。本文聚焦人工智能在招聘流程中的应用情形,审视其长处与弊端,当前人工智能借助智能简历筛选、人才匹配算法以及虚拟面试助手等途径未来,有效增进了招聘流程的自动化水平和决策有效性,有效降低了人力成本跟时间成本。然而仍有一些挑战要面对,诸如算法偏见出现的状况、数据隐私保护以及人机协作协调的相关事宜情况等,认真分析这些挑战对人力资源管理效率的负面干扰,强调在采用智能技术时,企业应留意算法公平比例、加大数据安全维护,并合理管控人机协作关系。进一步搞明白人工智能在招聘中的应用不只是一次技术革新,更是对传统人力资源管理模式的实质调整,为企业数字化转型添加了新的动力,文章目的是为企业在招聘流程中合理利用人工智能技术、提高人力资源管理效率给出理论依据与实践指引。

关键词： 无人机   人工智能   测绘自动化   数据处理   机器学习  

摘要： 无人机与人工智能的结合已被广泛应用在测绘领域,实现了数据采集和处理作业的自动化。本研究采用文献研究法,深入探讨无人机和人工智能在测绘自动化中的发展趋势。通过分析无人机的高效率、高精度优势,以及人工智能在数据处理、图像识别等方面的潜力,发现这种结合具有极高的应用价值。结果 显示,在测绘作业自动化中,无人机和人工智能的结合可以提高测绘的效率和精度,大大提高了工作效率和准确性。此外,通过机器学习和深度学习技术,可以实现地理信息自动提取和识别,解决传统地图制图中的诸多问题。未来,随着无人机和人工智能技术的不断改进和优化,其在测绘自动化中的应用将进入更深层次,更高阶段。本研究的发现为无人机和人工智能技术在测绘领域的进一步开发和应用提供了有利的理论依据和参考。