关键词： 人工智能   空调智能控制   节能优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在空调系统节能优化领域展现出巨大潜力.该研究构建了基于深度学习与强化学习的空调智能控制系统,实现了负荷预测与温湿度调控及故障诊断的一体化集成.系统采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立负荷预测模型,通过深度强化学习算法优化温湿度控制策略,并结合支持向量机实现故障诊断.实验结果表明,该系统在负荷预测方面达到95.3％的准确率,温度控制精度提升至±0.5℃,系统整体能耗较传统控制降低21.4％.研究成果为空调系统节能控制提供了新的技术路径,对推进建筑节能具有重要的工程应用价值.

关键词： 人工智能   变电站运维   应用  

摘要： 在电力系统中,变电站的作用至关重要,其稳定运行对于保障电力供给具有重大意义.近年来,人工智能技术在变电站运维中展现出巨大潜力,人工智能技术在设备状态监测、智能巡检、电力负荷预测、安全监控等方面的探索与应用,对变电站及系统运行的稳定性、可靠性及应变能力有了显著提升.文章分析了变电站运维工作所面临的挑战与人工智能的潜在应用价值,重点讨论人工智能技术在故障预测、优化调度和应急响应中的具体应用,为智能化、自动化运维管理提供参考.

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修   技术应用  

摘要： 电力设备作为电网的重要组成部分,其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定.人工智能作为一种新型技术,现已被应用于电力设备运维检修之中,可有效弥补传统人工检修的缺陷,提高应用效果.基于此,本文结合实例分析人工智能技术在电力设备运维检修中的关键技术,并探讨实际应用场景与效果,包括故障识别、状态监测、故障诊断与寿命评估等方面.结果表明,人工智能技术的应用可有效提升电力设备运维检修效率,对电力企业的智能化转型发展起到推动作用.

关键词： 交通工程   课程教学改革   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的不断进步,其在交通工程领域的应用日益广泛,为交通工程专业的教育提出了新的挑战与机遇.为了适应这一技术变革,交通工程课程的教学改革显得尤为重要.文章深入探讨了当前交通工程课程教学改革的现状和问题,结合人工智能发展背景下交通工程课程改革趋势,借鉴国内外高校相关课程改革的经验,提出了人工智能发展背景下交通工程课程改革的策略,并给出了具体的改革措施和建议,主要包括建立AI技术融入课程的机制,加强实践教学环节的建设与管理,构建多元化的教学资源平台,加强国际交流与合作等.

关键词： 探地雷达   人工智能   目标检测   深度学习算法   卷积神经网络  

摘要： 采用探地雷达对典型路段的路面裂缝识别并定位。通过钻芯取样与铣刨观察结合的方法验证，构建了包含728张雷达图像的数据库；采用YOLO v8l算法学习裂缝特征，通过在YOLO v8l算法的基础上引入注意力机制和修改激活函数，克服了路面裂缝图像特征多变、噪声杂波明显等对于智能判识造成的干扰，同时消除了模型的过拟合现象；对算法修正后，模型的计算参数增多，计算效率提升，修正算法的识别精确度和召回率分别达到99.4%和92.3%。训练过程中平均精度均值与损失函数的震荡幅度较小，表示该数据集标注原则统一，证明了采用该方法识别路面裂缝的有效性与可靠性。

关键词： 数字化双胞胎   智能制造   数据集成   质量控制  

摘要： 在现代制造业中,刀塔部件的设计与制造流程面临着提高效率、降低成本和确保质量的多重挑战。本研究通过集成设计与制造数据、应用数字化双胞胎技术及智能制造技术,优化刀塔部件的设计与制造流程,提升生产效率和产品质量。研究表明,通过采用统一的数据标准(如ISO 10303 STEP)、基于模型的工程定义(MBD)技术、数字化平台(如PLM、ERP、MES系统)以及数字孪生技术,可以显著提升刀塔部件的生产效率和产品质量。利用物联网、大数据分析和人工智能技术进一步增强了制造过程的智能化水平和自适应能力,实现了从设计到生产的高效协同。

关键词： 轨道交通   空压机   数据分析   预测维护   机器学习  

摘要： 轨道交通是城市生活的主要支柱,其中空压机是重要的设备之一。空压机的数据分析和预测维护尤其重要,对于提高设备运行效率和延长设备使用寿命有着重大的意义。本研究以轨道交通空压机为研究对象,采用数据挖掘和机器学习算法,通过分析空压机的历史数据,挖掘出与设备故障有关的重要参数,并建立预测模型,以实现空压机的及时维护和故障预报。实验证明,该智能数据分析与预测维护技术能有效提高空压机的运行效率,降低设备故障率,为轨道交通的安全运行提供有力保障。此研究成果对于进一步优化轨道交通的维护管理,提高轨道交通的运营效率具有重要的参考价值和应用前景。

关键词： 小麦   地上部生物量   机器学习   光谱指数   点云特征参数  

摘要： 小麦地上部生物量（AGB）是衡量其生长状况的重要指标,采用无人机搭载不同光学传感器可实现小麦AGB的监测。由于小麦生长后期植被覆盖度较高,光学传感器难以获取冠层内部的信息,从而影响AGB的监测精度。为了减少这种影响,本研究在利用光谱指数（颜色指数CIs和植被指数VIs）估算AGB时,引入了与高度相关的点云特征参数（PCs）作为冠层结构的代表性指标,并对引入PCs前后的AGB估算模型精度进行了比较分析。结果表明,在小麦拔节期、抽穗期和灌浆期,使用不同特征参数估算AGB的效果存在差异。CIs在训练集中的估算效果略低于VIs,而在验证集中则略高于VIs;尽管PCs在三个关键时期的表现并不最为突出,但其稳定性较强,部分冠层结构特征显示出对AGB的预测潜力。使用单一特征预测AGB时,r2范围为0.47～0.75,而融合CIs、VIs与PCs三种特征后的AGB估算模型精度得到了显著提高。在三个生育时期,模型的预测r2分别为0.79、0.81和0.77,RMSE分别为0.42、0.74和0.80t·hm-2。在采用不同类型的遥感特征时,支持向量机回归（SVM）比高斯过程回归（GPR）表现出更优的估算效果。因此,通过融合CIs、VIs和PCs三种特征,并采用SVM算法,可以有效实现小麦AGB的估算。

关键词： 智能交通管理系统   交通流优化   信号控制   车联网   人工智能  

摘要： 传统的交通管理模式在面对复杂、动态的交通环境时,存在信号控制滞后、路径规划单一、交通资源利用率低等问题,难以有效缓解城市交通拥堵。智能交通管理系统依托先进的感知、通信、计算和控制技术优化交通流组织,以提高城市道路的通行效率。基于此,本文首先分析了智能交通管理系统的技术架构,包括交通流检测、数据处理与计算、优化控制算法等核心技术。接着,借助仿真实验和典型城市案例分析,量化智能交通管理系统对平均通行时间、车辆排队长度和交通流量的优化效果。研究表明,基于人工智能和大数据分析的智能信号控制、车联网辅助调度和自适应路径优化策略,能够有效提升城市道路通行效率,减少交通延误,提高道路资源利用率。以期为未来智慧交通系统的优化提供技术支撑。

关键词： 人工智能   政策环境   研发投入   人才资源   创新  

摘要： 对中美欧人工智能产业发展进行比较研究，有助于深入了解各自的发展优势和不足，为政府制定合理的人工智能发展战略和政策提供参考，促进人工智能产业健康、可持续发展。文章分析了中美欧在人工智能产业政策环境、研发投入、人才资源、产业应用、创新生态等方面的现状与特点，并对未来发展趋势进行了展望。研究发现，中美欧在人工智能领域各有特色，美国在技术创新和研发实力方面领先，中国在应用场景拓展和数据资源方面具有独特优势，欧洲则注重伦理规范和社会影响。未来，三者将在竞争与合作中共同推动全球人工智能产业的发展，同时也需要应对技术风险、伦理挑战等问题。