关键词： 二氧化碳地质封存   地质力学风险   地球物理监测   人工智能   多源信息   碳捕获−利用与封存工程  

摘要： 【研究目的】全球升温是当今世界面临的严峻挑战之一,应运而生的二氧化碳地质封存是降碳减排的有效途径,但该过程对储层和盖层都可能带来一系列影响,存在二氧化碳泄露的风险。二氧化碳注入前后储层物性参数的改变为测井、地震、电磁及重力等地球物理监测方法奠定了理论依据。【研究方法】本文首先概述了二氧化碳地质封存可能面临的风险及相应的地球物理监测方法,接着探讨了各种地球物理监测技术在二氧化碳地质封存领域的研究进展,最后分析了当前地球物理监测技术面临的技术挑战和应用限制,同时也展望了其发展前景。【研究结果】面对二氧化碳地质封存过程中可能出现的各种地质力学问题,可以针对性地采用各种地球物理监测方法。如地表变形问题,可采用InSAR、微震及时延重力方法;诱发地震问题,可采用微震方法;破坏井筒完整性问题,可采用测井方法。而在追踪二氧化碳羽流运移及潜在泄露情况时,时延重力/地震、微震及电阻率层析成像等多种方法都能够发挥重要作用。地球物理监测技术的研究进展给实际应用带来了很大信心,但技术本身的局限性、数据处理的复杂性以及现场环境制约等因素依然是不容忽视的挑战。随着人工智能的蓬勃发展,地球物理监测技术也迎来了新的发展机遇。此外,综合利用多源信息也将进一步推动地球物理监测技术的创新和发展。【结论】二氧化碳地质封存是双碳目标为地球物理行业带来的新机遇,大力发展相适应的长期稳定的二氧化碳地质封存监测体系,是地球物理开拓新市场的一个重要应用领域。借助人工智能浪潮、综合运用多种地球物理方法来监测二氧化碳地质封存项目是未来的发展趋势。

关键词： 人工智能   模型架构   国产化技术   Agent平台   油气行业   产品运营   统一平台   管网  

摘要： 2024年2月以来,国家管网集团积极推进人工智能大模型建设,11月完成了大模型底座建设和首批示范场景应用上线,在油气行业首批通过中央网信办行业大模型和算法“双备案”。基于全国产化技术、MaaS+Agent平台20余个普惠类+价值类场景,国家管网集团经过1年的努力,初步打造了统一平台+服务生态的行业大模型,实现了大模型架构与产品运营、算力、算法、数据的融合,管网大模型已具雏形。

关键词： 人工智能   用户体验   个性化   体验感  

摘要： 目的探讨人工智能时代下用户界面视觉设计的趋势与创新。方法分析了当前用户界面设计存在的问题,如缺乏个性化、智能化、适应性和自适应能力等,同时指出了人工智能在用户界面设计中的应用优势,包括实现个性化定制、提供智能推荐与决策辅助,以及赋予界面自适应能力。结果提出了人工智能时代下用户界面视觉设计的趋势和创新策略。结论研究结果表明,人工智能技术的应用不仅能显著改善用户界面设计,提升用户体验,更将为用户界面设计带来革命性变革,推动其向更智能、人性化和个性化的方向发展。

关键词： 蔬菜流通   多模态数据   人工智能   应用  

摘要： 因货架期短、鲜食偏好、小农户大市场、全国流通等诸多原因,我国生鲜蔬菜流通当前仍然存在价格波动频繁、种植户收入占比低、产业不稳定等问题。人工智能技术的成熟与泛化,为蔬菜流通领域决策模式提供了变革可能;音频、视频、监控等多模态数据在人工智能技术支持下,流通环节有可能形成完全不同以往的、根本性变化的决策模式,从而促进蔬菜产业变革和水平提升。

关键词： 人工智能   小学信息科技   教学实践  

摘要： 随着我国科技不断进步,人工智能技术已经逐渐融入了人们的生活中,在各个方面起到了显著成效。在小学信息科技教学中,人工智能也呈现出个性化、实践化的趋势,人工智能学习在小学学习的过程中,应得到更广泛的应用。因此,文章针对人工智能在小学信息科技教学中的实际应用进行研究,为更好地培养学生学习兴趣、提升课堂教学质量和教学效果提供导向性作用,将人工智能和小学信息科技教学实现有机融合。

关键词： 创新举措   数字服务   移动互联网   多元化需求   人工智能   定制化   智能化服务   产品多样化  

摘要： 深入探讨后媒介时代背景下,吉林省网络文化软实力对文化旅游产业发展的赋能作用。基于网络文化软实力的深刻内涵与特点,针对当前吉林省在网络文化软实力方面存在的问题与挑战,提出了一系列切实可行的策略与措施。可通过加强网络文化创新力、推动多渠道传播、深化社群营销以促进产品多样化发展,加速实体服务与数字服务的深度融合等。针对实体文旅产业的保障力提升,提出了空间营建、新质生产力培育、实际需求聚焦三大聚焦点。在推进智能化服务方面,建议积极运用移动互联网、大数据、人工智能等先进技术手段,优化旅游服务流程,提供个性化、定制化的专业服务体验。这些创新举措将有效提升吉林省文旅产业的智能化水平,满足游客日益增长的多元化需求。

关键词： 盾构隧道   复合地层分类   数据增强   机器学习   地层预测  

摘要： 目前盾构施工中,地质勘探精度较低,在盾构掘进时难以精确获取掌子面地层与不良地质情况,存在一定施工风险。依托某市快速连接件隧道工程,提出基于机器学习的盾构机掘进地质情况实时识别方法。首先通过对地质数据进行相关性矩阵分析,选取部分盾构掘进参数作为模型输入,并按照复合地层情况进行分类整理作为模型输出,处理形成时序数据集和环代表数据集,用于对比数据量对分类结果的影响;其次,采用合成少数类过采样技术进行数据增强,解决数据不平衡的问题,分别形成环代表数据与时序数据的SMOTE增强数据集;最后,通过多种机器学习模型进行分类预测,并采用准确度(ACC)和混淆矩阵检验模型效果,对比不同数据集、不同模型导致的分类预测性能变化。获取时序数据进行数据集整理可以获得更大的数据量,保证机器学习模型的地层识别效果;通过SMOTE对地层数据进行处理,可实现不同类样本量的平衡与总样本量的扩充,所选模型中KNN、SVM、ANN模型分类效果得到进一步提高。

关键词： 企业人事管理   市场监督管理   意见建议   职业分类大典   国家统计局   实验室负责人   学术委员会委员   人工智能  

摘要： 随着我国各类经济新业态强势崛起,一批工作内容新颖、工作模式多样的新职业,如易货师、带货主播、人工智能训练师等,如雨后春笋般相继涌现。近期,人力资源和社会保障部会同国家市场监督管理总局、国家统计局发布工业互联网运维员等19个新职业,并将直播招聘师等28个新工种纳入国家职业分类大典,这些新职业的出现不仅丰富了职业人才的内涵,也为新时代新青年提供了更丰富的职业选择。为此,本刊记者采访了中国人事科学研究院企业人事管理研究室主任、职业标准实验室负责人、院学术委员会委员,研究员范巍,为我们解读发布新职业的重要意义,分析新职业带来哪些新的就业机遇,以及针对新职业发展面临的挑战提出意见建议等。

关键词： 运作管理   物流优化   智能感知   智能决策系统   工业大数据   选题方向   智慧工厂   人工智能  

摘要： 《控制与决策》创刊于1986年,由教育部主管、东北大学主办,月刊, A4开本,国内外发行.本刊面向国家战略与经济社会发展需求,聚焦基础前沿和高新科技领域中的控制与决策相关理论与技术问题,报道具有高度学术价值和现实意义的研究成果与进展,致力服务和促进学科发展,推动面向未来的科技创新,为实现我国高水平科技自立自强,建设世界科技强国贡献力量.选题方向涵盖:控制理论与控制技术;先进控制与预测控制;运行优化与决策;生产计划、调度与控制一体化;先进传感与智能感知;系统运行性能评价与自优化;异常工况检测与自愈控制;故障诊断、预测与维护;工业数字孪生与智慧工厂;工业大数据与工业人工智能;信息物理系统的安全与智能化;机器人与无人系统的智能感知、协同决策与安全;智能决策系统与应用;物流优化与运作管理;复杂网络与系统的控制、优化与安全等研究方向.

关键词： 水利信息化系统   水生态保护   水资源管理   防洪减灾   人工智能   信息技术   水质监测   大数据  

摘要： 引言。随着信息技术的飞速发展,智慧水利信息化系统已成为水利工程领域的关键应用。本文探讨了智慧水利信息化系统在水利工程中的多元化应用,包括防洪减灾、水资源管理、水质监测和水生态保护等方面,分析了系统的主要组成部分,如物联网、大数据、云计算和人工智能,并讨论了这些技术如何提升水利工程的监测、预测和管理能力。