关键词： 人工智能   人机协同系统   小学语文   写作能力   教学实践  

摘要： 近年来,随着科学技术飞速发展,人工智能辅助教学技术已逐渐趋于成熟。文章引入人机辅助教学系统,针对小学语文学生写作难点进行归因,并以相关理论资料为基础,构建人机协同系统模型。在模型加持下,纳入小学语文写作评价指标,基于人机协同系统的便捷式数据抓取与高精确度计算,对学生参与写作过程中的现状进行数据转化,通过人机协同系统的分类及计算进行智能推荐与分析;之后引入教师及学生的认知特点,对问题提出解决方案;最后,依据人机协同提出实际写作案例,利用智能化系统挖掘学生写作薄弱环节,辅助教师开展差异教学。旨在通过教学实践,拓展人机协同系统的教学范围,以期在教育领域发挥更大的作用。

关键词： 前列腺癌   人工智能   诊断  

摘要： 前列腺癌(prostate cancer, PCa)是导致男性死亡的主要原因之一。据估计,2022年全球有近146万例新发前列腺癌病例和高达39.7万例的前列腺癌死亡病例,在超过半数的国家中,前列腺癌发病率高居男性肿瘤首位^([1])。在我国,随着人们生活方式和饮食结构的改变,人均寿命的延长和大规模筛查的普及,前列腺癌发病率及死亡率呈持续增长趋势^([2])。

关键词： 铝板幕墙   受力性能   智能制造   吊装模拟  

摘要： 双层双曲面铝板雕花组合幕墙是一种全新的金属幕墙系统,具备美观、轻质、耐候等优点,且可塑性较好,能与不同建筑外立面完美融合。然而,双层双曲面铝板雕花组合幕墙在形式和结构上都具有一定的挑战性,需要精确的设计和施工技术。它不仅要满足建筑外观的要求,还要考虑到幕墙的承重、抗风压等工程性能。本研究借助滁州市奥体中心体育场项目的幕墙工程,以研究铝板和连杆尺寸为参数,利用MIDAS有限元软件对幕墙受力性能进行了分析。此外,文中详细阐述了幕墙下料加工的流程,并通过吊装模拟来指导工程施工,可为双层双曲面铝板雕花组合幕墙的装配式设计和施工提供技术支持。

关键词： 跨域协同探测   对抗条件   分布式抗干扰   人工智能   信息化作战  

摘要： 当前的现代化作战模式呈现出全域协同一体的特点,复杂的对抗环境条件对跨域协同探测系统的抗干扰能力提出了挑战.在对抗条件下,分布式抗干扰技术成为关键,它通过各节点独立检测与处理干扰,提升了系统鲁棒性.人工智能的引入不仅能更有效地应对复杂环境中的干扰挑战,还能确保关键任务的成功执行.为此,首先探讨分布式智能抗干扰方法在跨域协同探测体系中的应用,然后对未来的发展趋势和潜在的挑战进行展望,以支撑更高层级的信息化作战.

关键词： 新质生产力   人工智能   场景驱动创新   人机场三元协同   范式逻辑   实践进路  

摘要： 以人工智能(AI)为代表的颠覆性技术,正加速重塑生产关系,是效率革命和新质生产力持续涌现的重要引擎。然而,现有研究多关注AI技术创新过程,忽视了技术如何与场景深度融合,尤其是生成式AI技术产业化悖论日益凸显,亟须超越人机二元协同,探索以新范式加快AI赋能新质生产力涌现。本研究系统回顾人机二元协同范式,基于场景驱动创新理论,研究人机场三元协同如何赋能新质生产力。研究发现:人机场三元协同的新范式能够更有效赋能组织前瞻预判、主动感知,通过深度融合人类智慧、机器智能与场景需求,提高创新效率和效能;其赋能新质生产力的过程主要体现为以“场景(C)-技术(T)-能力(C)”三位一体推进现代化产业体系(S)的CTCS机制,促进技术革命性突破、生产要素创新性组合和产业深度转型升级,进而赋能新质生产力持续涌现。最后以北京智源人工智能研究院为例,研究发现面向复杂动态场景的人机高效协同共创,能够在实现AI原创技术突破和快速产业化的过程中持续赋能新质生产力涌现。本研究拓展了人机协同理论,为把握场景驱动创新机遇,推动“人工智能+”行动落地,因地制宜发展新质生产力提供重要微观理论基础和实践决策启示。

关键词： 人工智能   舆情   舆情治理  

摘要： 人工智能能够促进社会文明进步,也可能带来一系列舆情复杂性挑战。人工智能背景下的舆情复杂性,究其根源,与后真相现象突显、信息科技的局限性、舆论引导能力不足、媒体把关功能弱化和公众素养有待提高等因素交织相关。必须提升舆情治理战略自觉、树立现代舆情治理理念、探索舆情创新治理方法、健全舆情治理制度体系以及构建舆情协同共治格局等,努力强化舆情智慧治理能力建设,提高舆情应对水平,更好促进社会文明进步。

关键词： 岩性识别   机器学习   测井数据   生成对抗神经网络   样本不均衡   阜康凹陷  

摘要： 岩性识别是储层评价的基础,是储层参数计算和油藏评价开发的关键。测井资料中包含大量的地层信息,是岩性识别的基础资料。然而,测井资料在解释岩性时会受到多种因素的影响,导致结果存在多解性,采用传统方法进行测井岩性识别时,其精度常常难以满足要求。利用机器学习法在数据分析和建模方面的优势,采用两步法的岩性识别策略和生成对抗神经网络进行类别不均衡的测井岩性识别。以阜康凹陷二叠系和三叠系的砂岩储层测井资料为基础,通过测井曲线的相关性和测井岩石物理分析,筛选出声波时差、井径、中子、密度、自然伽马、地层电阻率和自然电位7种测井曲线为特征输入,识别泥岩、砂质泥岩、细砂岩、中砂岩、砂砾岩和砾岩6种岩性,取得了较好的识别效果。根据对比试验发现,两步法岩性识别比单步法岩性识别准确率提高4.21%。此外,两步法生成对抗神经网络模型的岩性识别准确率高于随机森林、支持向量机、分布式梯度增强库和长短期记忆网络模型4.72%~7.19%,模型的整体识别准确率达到83.44%,该方法在岩性识别领域中有较好的发展前景。

关键词： 机电设备   振动监测   故障预警   物联网   机器学习  

摘要： 随着工业自动化程度不断提升,机电设备的连续、稳定、安全运行对于生产效率具有至关重要的影响。本研究以机电设备为研究对象,探讨设备运行中的振动监测和故障预警的关键技术。首先,构建了一套基于物联网和大数据的机电设备实时振动监测系统,能够实时收集并分析设备的振动数据。然后,运用机器学习技术,开发了一种故障预警模型,有能力识别出振动数据中的异常模式与故障特征,并实现实时预警。结果 表明,本系统可以有效检测到机电设备运行状态的异常,并能预警可能出现的设备故障,进而提前进行保养或者修复,显著提高了设备的可用率和运行效率。本研究的成果具有很高的实用价值和推广性,可以为相关机电设备的安全稳定运行提供重要技术支持。

关键词： 澳大利亚   职业教育与培训   数字化转型   人工智能  

摘要： 随着全球数字经济的快速发展,澳大利亚作为该领域的先行者,正积极推动职业教育与培训系统的全面数字化转型,以应对劳动力市场对高技能数字人才的迫切需求。为更好地促进职业教育与培训向数字化转型,澳大利亚实施多重支持路径,包括完善政策支持以提供数字经济发展框架及职业教育与培训转型指导,重视与企业合作以提升职业教育与培训数字化实践效能,推行多类型课程和微证书以助力数字技能的培养与认证。尽管取得一定进展,澳大利亚职业教育与培训数字化转型仍然面临政策连贯性不足、资金投入有限及人工智能等先进技术应用滞后等诸多挑战。

关键词： 学习数据   语文数字化   数智时代   人工智能   教育数字化  

摘要： 语文学习数据指师生在教与学过程中反映各个学生学习情况的数据,包括读写成绩、学习者画像等客观数据与读写成果、口语表达等主观数据。数智时代,语文学习数据呈现纸本记录转为数字采集、主观分析转为客观研判、结果评价转为表现评价等三大转向。面对理念层与实践层的双维挑战,本文以统编高中语文必修上册《赤壁赋》为例,探索学习数据在“课前—课中—课后”分阶段全过程应用的实践理路。