关键词： 人工智能   地理信息系统   产业融合   发展趋势  

摘要： 地理信息产业作为国家空间信息基础设施的重要支撑,为适应高质量发展需求,正经历从数字化到智能化的关键转型阶段。人工智能技术的快速发展为地理信息系统在数据获取、处理、分析与服务等环节带来了深层变革。本文从人工智能与地理信息产业的基本内涵出发,系统梳理二者融合的典型应用与实践路径,重点分析当前融合发展面临的技术、数据与制度挑战。在此基础上,围绕智能化服务能力提升、多源数据融合与实时感知演进、政策引导与产业协同等方面,探讨未来融合发展的趋势与重点方向。

关键词： 算力   反垄断规制   人工智能   必需设施原则   包容审慎监管  

摘要： 近年来,算力市场的垄断行为引发了全球反垄断执法机构的竞争关注。算力是人工智能技术发展的内生变量,关乎技术路线选择的深层次控制,具有“虚实结合”资源属性特征,并对人工智能行业发展有极强的放大效应。算力资源独特的垄断特征,使得传统监管面临的问题日臻严重且复杂。为有效因应算力市场竞争所产生的各式垄断行为,有必要顺应数字时代的需求,确立包容审慎监管的基本思路,在鼓励创新和防范风险之间妥善地寻求平衡;适用必需设施原则规制算力垄断,避免传统规制进路的复杂性和不可操作性;构建算力的全国统一大市场,实现算力资源的基础设施化。

关键词： 智能制造   设计标准化   质量控制   协同优化   技术应用  

摘要： 智能制造时代,设计标准化和质量控制已成为实现生产效率和产品质量双重提升的关键因素。随着技术的飞速发展,智能制造环境为传统的设计与生产模式带来了前所未有的机遇与挑战。然而,设计标准化和质量工程之间的协调问题仍然困扰着许多制造企业。如何在智能制造的框架下,找到一种协同优化的路径,是当今业界亟待解决的问题。本研究提出了一种基于智能化技术的协同优化方法,旨在突破设计标准化过程中面临的障碍,优化质量控制体系,并推动跨部门的协作与信息共享。这不仅需要技术的支持,更需要各环节的高度融合与精准协作。本文深入分析了现阶段存在的主要困难,并提出了具体的优化策略,期待为智能制造领域的企业提供切实可行的解决方案。

关键词： 智能化技术   建筑设计   人工智能   创新应用  

摘要： 本论文探讨智能化技术在建筑设计中的创新应用,重点分析人工智能、物联网、建筑信息模型(BIM)等在现代建筑设计实践中的应用及其优势。通过对多个实际案例的分析,研究总结智能化技术如何提升设计效率、优化建筑功能和提高资源利用率。

关键词： 人工智能   产业链韧性   数字创新主体   数字创新平台   数字生态环境  

摘要： 数字创新生态系统的构建与完善为人工智能影响产业链韧性提供了重大机遇。基于2008-2021年省级面板数据，使用双重固定效应模型、中介效应模型以及调节效应模型，实证检验了数字创新生态系统驱动下人工智能应用对产业链韧性的影响效应。研究发现：（1）人工智能应用对产业链韧性具有正向影响，经过一系列稳健性检验和内生性处理后结论仍然成立。（2）数字创新生态系统驱动下，数字创新主体和数字创新平台在人工智能应用对产业链韧性的影响中发挥部分中介作用，数字生态环境在人工智能应用对产业链韧性的影响中发挥调节作用。（3）异质性分析发现，人工智能应用对产业链韧性的影响在中西部地区、数字创新生态系统高水平地区和产业结构高级化较低地区更为明显。本文不仅以新的研究视角揭示了人工智能作用于产业链韧性的内在机理，为在大变局环境下增强产业链韧性提供经验证据，还拓展了数字创新生态系统的定量研究，丰富既有理论内容。

关键词： 人工智能   测绘遥感技术   技术融合  

摘要： 人工智能与测绘遥感技术的深度融合,能够显著提升数据处理效率、挖掘数据潜在价值、增强信息分析与预测能力,推动测绘遥感技术从传统的人工处理模式向智能化、自动化方向转变。然而,其在融合发展过程中,也面临着诸多挑战,如数据安全隐患、算法适应性不足、专业人才短缺等。因此,深入探究人工智能时代测绘遥感技术的发展,对促进该领域的持续进步具有重要的现实意义。本文深入剖析当前面临的挑战,并从技术创新、人才培养等方面提出发展策略,旨在推动测绘遥感技术在人工智能时代的创新发展,助力其在多领域发挥更大价值。

关键词： 人工智能   生态环境   马克思   政治经济学   政治生态学  

摘要： 人工智能技术依赖的硬件基础设施产生显著的碳足迹与水足迹问题，其全产业链更进一步放大了资源消耗与污染风险。在此背景下，“马克思政治生态学”为有待解释的新兴技术的生态环境问题提供了可资借鉴的有益视角。从批判的可能性而言，生态危机的全球蔓延与批判技术资本化的传统共同构成了对新兴技术进行分析的合法性基础；从现实必要性来看，当前技术发展与生态治理中普遍存在的去政治化倾向，亟待通过批判性理论揭示其背后的权力关系与结构性矛盾。通过“马克思政治生态学”的透镜可清晰看到，技术层面的人工智能本质上仍未脱离“传统机器”的范畴：它对自然和数据资源的高度依赖加剧了经济与生态不平等交换，它在传统化石能源的支撑下运转也必然延续了原有不平等问题。推动人工智能的“政治生态化”，可能是破解技术霸权与生态危机共生困境的唯一选择。

关键词： 人工智能   企业招聘   智能推荐系统   效率优化  

摘要： 商业竞争激烈,企业招聘难题较多,传统招聘效率低、精准度差。人工智能发展为企业招聘带来新机遇,基于人工智能的企业招聘智能推荐系统,能大幅提升招聘效率和质量。本文探讨该系统设计思路,结合实际案例、数据展开分析,插入表格、图片直观展示研究成果,为企业招聘智能化转型提供参考。

关键词： 大数据技术   铁路通信网络   故障预测   智能诊断   机器学习算法  

摘要： 随着铁路通信网络规模的扩大和复杂性的提升,网络故障对铁路运输效率和安全性构成重大威胁。为提高铁路通信网络的运行稳定性,本文基于大数据技术构建了故障预测与智能诊断模型。研究通过数据采集、清洗与特征提取,结合机器学习算法,实现了多源数据的深度分析与精准故障预测,同时结合知识图谱和专家系统实现了故障诊断的自动化。实验结果表明,该方法能够显著提升故障定位准确率与网络预警时效性,为铁路通信系统的智能化运维提供了技术支撑,对保障铁路网络安全高效运行具有重要意义。

关键词： 煤矿井下机电设备   人工智能   安全监控   自主决策  

摘要： 随着煤矿开采深度的不断增加和开采环境的日益复杂,煤矿井下机电设备的安全监控与自主决策成为保障生产安全和提高开采效率的关键。传统监控方法存在诸多不足,如监测技术滞后、数据处理能力薄弱、决策依赖人工经验以及系统协同性差等问题。针对这些挑战,人工智能技术的应用为煤矿井下机电设备的安全监控与自主决策提供了新的解决方案。本研究旨在探讨人工智能技术在煤矿井下机电设备安全监控与自主决策中的应用,通过智能感知、多源信息融合、设备故障诊断与健康评估、自主决策与协同控制以及系统集成与可靠性保障等技术手段,实现对煤矿井下机电设备的全面、实时、精准的监控与自主决策,从而提高煤矿开采的安全性和效率。