关键词： 机械系统   故障诊断   故障排除   人工智能   大数据分析   物联网   预测性维护  

摘要： 本研究聚焦于机械系统故障诊断与排除方法,探讨了在现代工业环境中提高机械设备可靠性和维护效率的创新策略。通过分析机械系统故障的类型和特征,本文系统梳理了传统故障诊断方法的局限性,并提出了基于人工智能、大数据分析和物联网技术的先进故障诊断与排除方法。研究比较了不同诊断技术的优劣,并提出了优化故障排除流程的方案。同时,本文还探讨了智能维护系统在机械系统故障管理中的应用,包括预测性维护、远程监控和自主修复等。研究结果表明,采用先进的故障诊断与排除方法可以显著提高机械系统的可靠性和运行效率,为现代制造业的智能化转型提供了重要的技术支持。

关键词： 人工智能   学生   核心素养   发展路径   初中   信息科技课程  

摘要： 在信息技术迅猛发展过程中,人工智能无声无息地踏入教育领域,慢慢演变为核心素养提升的助推器,在初中信息科技课堂上,人工智能技术的加入使得教学内容愈发多元,为学生的个性化与智能化学习增添了丰富可能性,鉴于此背景,本文锁定初中信息课程的教学现状,试图探索人工智能赋能学生核心素养发展的路径,并给出部分思路以供参考。

关键词： 智能制造   机电一体化   生产效率  

摘要： 机电一体化技术作为现代工程领域的重要技术手段,在建筑智能制造中发挥着不可或缺的作用。通过将机械技术、电子技术、信息技术与控制技术有机融合,机电一体化技术能够提升智能制造系统的自动化水平、生产效率和资源利用率。在建筑智能制造中,机电一体化技术的应用涵盖了智能施工设备、智能监测系统、能耗管理以及建筑机器人等多个领域,实现了建筑施工过程的精确控制、实时监测与高效协作,有效降低了施工成本和资源浪费。同时,机电一体化技术还促进了建筑工业化和绿色建筑的发展,满足了可持续建筑的需求。本文将从技术原理、关键应用领域及未来发展趋势等方面探讨机电一体化技术在建筑智能制造中的重要价值与潜力。

关键词： 机器学习   深度学习   方面级情感分析  

摘要： 随着情感分析的不断发展，提出了侧重于对评价对象及其属性进行细粒度情感分析的方面级情感分析，受到了研究者越来越多的关注。与传统的情感分析相比，方面级情感分析能够准确地反映评价对象及其意见，帮助企业有针对性的改进，助力企业高质量发展。根据使用方法的不同，本文将其划分为基于规则的方法、基于注意力的方法、基于机器阅读理解的方法、基于序列标注的方法以及基于生成的方法，并对现有的文献进行了分析和总结；介绍方面级情感分析的新任务：多模态、隐式和跨领域方面级情感分析；给出了常用数据资源，如SemEval系列、MAMS、ACOS和CMU-MOSEI；最后，对面临的挑战和未来的研究方向进行了探讨，指出需要解决数据量小、领域单一、数据质量难以评估的问题，加强对复杂语句和多模态的方面级情感分析，如何更好地利用预训练语言模型为更深入的研究提供思路。

关键词： 脑卒中   取栓   人工智能   流程   预后  

摘要： 目的 探讨计算机断层扫描血管造影（computed tomography angiography， CTA）及脑灌注成像（computed tomography perfusion imaging， CTP）自动化软件的应用是否能改善院内血管内治疗的工作流程。方法 研究纳入了2020年1月1日至2022年12月30日在西南医科大学附属医院脑卒中绿色通道接受CTA及CTP评估并进行血管内治疗的急性缺血性脑卒中患者。根据是否采用自动化软件评估，将患者分为对照组和人工智能组。对照组包括2021年6月之前通过人工后处理多模式影像的患者，而人工智能组则包括2021年7月之后使用自动化软件处理的患者。主要结局指标为患者入院至动脉穿刺时间（door-to-puncture time， DPT），次要结局为90 d改良Rankin量表的结果。结果 共计纳入312例患者，其中对照组145例，人工智能组167例。全部患者的中位年龄为68岁（58～74岁），男性占55.4%（173人）。发病时美国国立卫生研究院卒中量表（National Institute of Health Stroke Scale， NIHSS）评分的中位数为16（12～19）。使用人工智能软件前患者从入院到动脉穿刺的时间（DPT）中位数为110 min（80～150 min），使用后缩短至95 min（65～125 min）（P<0.001）。然而，改良Rankin量表评分0～2分的功能独立比例在两组间没有显著差异（39.3% vs. 41.3%，P=0.719）。结论 脑卒中多模式CT自动化软件的应用，改善了院内急性缺血性脑卒中的工作流程。该软件的实施缩短了血管内治疗（EVT）的时间，但未显示出对患者神经功能预后的显著影响。

关键词： 人工智能   自然语言处理   高校教学  

摘要： 随着人工智能的迅速发展,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的突破,人工智能技术已经渗透到各个行业领域,尤其是教育行业。自然语言处理工具通过对语言的理解和生成,极大地改变了高校教学的方式。本文将探讨人工智能自然语言处理工具对高校教学的影响,分析其在教学过程中的应用、带来的变革以及未来的发展方向。文章首先介绍人工智能和自然语言处理的基本概念及发展历程,接着探讨自然语言处理工具在高校教学中的应用实例,分析其对教学效果、教师与学生互动、教育资源的管理等方面的影响。最后,文章提出了人工智能在高校教育中应用。

关键词： 人工智能   展示交互设计课程   实践探索  

摘要： 《展示交互设计》作为一门新兴课程,在数字经济与智能技术的迅速发展的时代下,如何满足行业人才需求是目前急需思考的问题。本文试图通过重庆科技大学的“人工智能 教改项目”教学实践案例,分析出人工智能技术赋能下的新教学模型以及在课程改革中实施的教学创新与实践成果。

关键词： 人工智能   小学语文课堂   互动教学   沉浸式体验  

摘要： 本文深入探讨了人工智能技术在小学语文教学中的应用,以及这些应用如何推动教学模式的现代化。通过个性化学习路径的设计、智能互动教学的实施、虚拟助教的引入、智能评估与反馈的优化,以及跨学科学习项目的开展,人工智能技术不仅提高了课堂互动性和学生的参与度,还实现了学习路径的个性化规划,创造了沉浸式的学习体验,并提高了学习效率和质量。本文分析了这些策略的实施效果,并对未来教育领域中人工智能技术的潜力进行了展望,旨在为教育工作者提供创新的教学方法,以促进学生的全面发展。

关键词： 发动机制造   自动化装配   机器人集成   智能制造  

摘要： 针对发动机制造过程中罩壳螺栓装配与缸体毛刺处理等工序人工劳动强度大与加工质量不稳定的问题,研究了基于工业机器人与协作机器人的自动化装配与加工集成方案。通过分析零部件装配特点,设计了多关节机器人与振动供料装置的集成系统,实现螺栓的自动上料与定位安装。针对缸体毛刺去除,开发了基于六轴机器人的自动打磨系统。实验结果表明:自动化螺栓装配效率提升85%,螺栓掉落率降至0;缸体边缘毛刺去除量由4.47mg降至0.2mg以下,加工质量稳定可控。

关键词： 机体防御与免疫   数智赋能   人工智能   教学创新  

摘要： 信息技术的飞速发展为医学教育带来了新的机遇与挑战，人工智能（AI）作为引领未来的关键技术之一，正在成为推动教育高质量发展的关键力量。“机体防御与免疫”教学团队积极探索课程教学创新与实践，通过建设知识图谱、构建学习地图、形成思政图谱、引入AI助教、借助AI工具、AI分析学情等举措，学生积极性提高，知识点平均掌握率高达86.13%。同时，本文进一步思考数智赋能课程在教师发展、产教融合、安全规范和与人类智慧关系等方面的思考与展望，以期更好地为医学创新人才的培养服务。