关键词： 人工智能   弱电行业   智慧安防   智能家居   发展趋势  

摘要： 本文针对人工智能技术在弱电行业的应用现状和未来发展趋势进行研究。人工智能技术在各个行业得到广泛应用,为弱电行业带来新的发展机遇。首先分析人工智能在弱电行业主要应用场景,如智慧安防、智能家居、楼宇自控等领域。其次,总结人工智能赋能弱电行业发展的现状,包括提高系统智能化水平、优化运维管理效率、创新业务模式等方面。最后,展望人工智能技术在弱电行业的未来发展趋势,提出要加强基础技术研发、促进跨界融合创新、建立行业标准规范、培养复合型人才队伍等建议。人工智能技术与弱电行业的深度融合,将推动行业迈向更加智能化、网络化、服务化的发展新阶段。

关键词： 无接触   智慧电梯   系统设计   人工智能  

摘要： 时代背景下,人们对公共空间卫生安全的要求变高,电梯作为人员密集且封闭的场所,传统按键方式下,增加了病毒感染风险,易成为病毒、细菌传播的物质载体。为更好地强化卫生安全条件,有必要研究无接触式的电梯设计,从源头避免病菌传播。物联网、AI技术的发展,能够为无接触智慧电梯建设提供技术支撑,进一步强化新型电梯智能化水平,满足用户多样化需求,保障无接触智慧电梯使用性能。文章通过分析无接触智慧电梯技术原理,利用无接触感应技术、智能识别技术、物联网与大数据技术等,实现电梯高效控制与运行,为公众提供更先进、安全的交通工具,构建坚固的生命安全防线。

关键词： 人工智能   变电站   电力调度   系统优化  

摘要： 如今的电力系统中,变电站也是非常重要的设备,它肩负将电能运输和分配的重任,同时还可以将电能进行不同程度上的转换,这样才能确保供电的稳定性和可靠性。通过人工智能技术包括神经网络、基因计算和深度学习等的运用,针对一些常见的问题,如负荷预测、故障诊断和诊断病态等,实现 技术和方法上的突破和成功应用,从而为进一步研究变电站电力运行调度优化带来 很大的启发和助力。本文重点阐述 应用机器学习的人工智能技术对变电站电力运行调度优化进行探究和分析,分别涉及的神经网络技术、基因算法技术和深度学习技术,比如其在负荷预测、故障诊断、诊断病态等工作方面体现出其应用优势,对变电站电力运行调度效率、电力系统稳定性都具有很大的提高作用。

关键词： 氧化物/氧化物陶瓷基复合材料   人工智能   力学性能预测   材料优化设计   失效机理与影响因素  

摘要： 氧化物/氧化物陶瓷基复合材料（Ox/Ox CMCs）因其高比强度、良好抗氧化性和高温稳定性，在航空航天与能源领域具有重要应用价值。然而，其服役过程中的力学性能受多尺度结构与热-力-环境等多物理场耦合的共同影响，传统的试验与数值模拟方法在效率与泛化能力方面面临挑战。近年来，人工智能（AI）方法在非线性建模、高维数据分析与快速优化方面展现出显著优势，为Ox/Ox CMCs的智能预测与设计提供了新思路。本文系统梳理了Ox/Ox CMCs典型性能（拉伸、冲击、疲劳、蠕变、热稳定性）的失效机理与影响因素，围绕AI在性能预测与优化设计中的应用路径展开综述。在预测方面，归纳了AI方法应对不同失效模式的建模范式，强调问题驱动的模型构建思路；在设计方面，以“设计空间定义—性能建模—反向设计—迭代验证”为流程框架，总结各阶段适用的AI方法与研究实践。进一步识别当前AI方法在数据质量、尺度融合、多物理场表达与可解释性等方面的关键挑战，并提出融合物理先验的建模策略，同时展望生成建模、多尺度本构行为、工艺-性能协调优化与智能诊断等新兴方向的发展潜力。

关键词： 岩心重建   岩心分割   人工智能   数字岩心   参数预测  

摘要： 数字岩心技术是油气勘探开发中储层物性评价的重要手段，在分析岩样组分及分布、孔隙结构、微观渗流机理等方面均有广泛应用。随着观测手段和计算机运算能力的快速发展，人工智能算法的引入打破了传统数字岩心技术的局限性。该文总结了数字岩心技术的工作流程、应用领域和发展历程，综述了人工智能相关算法在岩心重建、图像分割、参数预测等方面的应用现状以及在数字岩心分析中的应用效果，展望了人工智能在数字岩心多模态、多尺度等方面的应用前景。该研究可为人工智能、大数据等新兴信息技术与油气勘探开发技术的融合发展提供指导。

关键词： 智能制造   生产线控制   工业互联网   智能传感器  

摘要： 随着工业互联网和智能传感器技术的快速发展,机械加工行业正逐步向智能化、数字化方向迈进。本文针对中小型企业的特殊需求,设计并实现了一种基于智能制造理念的生产线控制系统。该系统采用Ethernet/IP协议构建高效的生产设备网络,集成数控机床、机器人以及智能检测元件等,实现了从订单处理到成品存储的全流程自动化。通过实际样品加工测试和经济性分析表明,此方案不仅能够显著提高生产效率、减少人工成本,还能够有效提升产品质量,为中小型企业带来可观的社会与经济效益。

关键词： 道路交通碳排放   机动车   机器学习   SHAP值   驱动因素分析  

摘要： 在城市化加速发展的背景下，机动车保有量持续增长，导致道路交通碳排放迅速上升，成为制约城市绿色转型的重要因素。为系统识别道路交通碳排放的关键驱动机制，采用“自下而上”法构建2003—2022年福建省城市群的道路交通碳排放清单，并将机动车细分为13种车型进行核算。其次，结合相关性分析与Lasso回归进行变量筛选，采用多种机器学习算法构建碳排放预测模型。最后，通过SHAP值提升模型解释性并量化驱动因素贡献。结果表明：①交通运输业产值、城市绿地面积和发明专利数量是影响碳排放的主要因素；②在各模型中，XGBoost表现最优，测试集R2为0.992，MAE和RMSE分别为7.393和8.803；③SHAP分析揭示了关键因素对碳排放的正负向作用路径。研究从可解释性视角出发，揭示机动车主导下的城市道路交通碳排放驱动机制，可为低碳交通政策制定提供了科学支撑。

关键词： 药品临床综合评价   真实世界数据   机器学习   亚组分析   坦度螺酮  

摘要： 目的 构建机器学习辅助基于真实世界数据的药品有效性与安全性评价方法。方法：构建了包含数据收集、提取、治理及评价的方法学框架，创新性提出基于多维亚组分析的评价路径。针对病程记录等非结构文本，采用“标签-模型-复核”模式实现结构化转换；针对病例结局缺失数据，运用机器学习算法预测和填补；通过多因素分析方法筛选影响结局指标的关键因素，据此对患者进行多维亚组分析，在多个亚组内开展不同品种/剂型药品的评价。应用所建立的方法对坦度螺酮胶囊剂和片剂进行有效性和安全性评价。结果：研究共纳入12 265例住院和144 483例门诊数据，焦虑程度预测模型的AUC均在0.9以上。治疗30d（±10d）和60d（±20d）后，坦度螺酮胶囊剂的有效率分别为93.40%和91.64%，片剂有效率分别为93.44%和92.87%。在905个亚组中，70.94%（642/905）的亚组胶囊剂有效率高于片剂，7.30%（66/905）的亚组片剂更优。安全性方面，胶囊剂ADR发生率为1.53%，片剂为1.63%，差异无统计学意义。在439个亚组中，82.69%（363/905）的亚组胶囊剂ADR发生率更低，仅3.87%（17/439）的亚组片剂的ADR发生率低于胶囊剂。结论：本研究证实，利用机器学习技术在真实世界数据的清洗和结构化中具有显著优势。所建立的机器学习辅助基于真实世界数据的药品有效性和安全性评价方法，可精准识别不同特征人群中药物的相对有效性和安全性差异，为真实世界证据支持的药品评价实践提供了技术参考。

关键词： 人工智能   深度学习   测绘数据处理   智能分析  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,传统测绘数据处理方法面临着诸多挑战,特别是在效率、精度和自动化方面的瓶颈。基于人工智能的测绘数据处理与分析方法,通过深度学习、图像识别等技术,能够实现更高效的自动化数据处理和智能分析。本研究探讨了人工智能在测绘领域中的应用,分析了该技术带来的显著优势,包括提升数据处理速度、优化分析精度和支持智能决策等方面。同时,本文还讨论了在应用过程中面临的数据质量、算法优化、计算资源消耗等问题,并提出了相应的解决策略。

关键词： 智能视频   数字媒体与视觉传达   人工智能  

摘要： 本研究聚焦在智能视频项目式教学在数字媒体与视觉传达设计范畴内的运用状况。首先阐释智能视频技术的概念及其关键功能,继而剖析该教学模式在创新能力培育、实践能力强化以及跨学科整合进程中的重要意义,随后介绍其涵盖技术根基、设计准则等的详细内容,再进一步阐述从主题确立至项目展示评价的具体实施流程,最后指明此教学模式对产品设计本科专业学生在就业前景拓展、竞争力提升、团队协作强化以及创新思维启发等方面所起到的积极作用,这对在设计教育的改革与创新有着极为关键的推动价值。