关键词： 时间性   人工智能   不确定性   预馈   未来  

摘要： 数学化时间的基本单位是均质化的“点”,点的前后相继构成“线”;均质化时间既可以被处理为有限的线段,也可以被理解为无限向前的直线。“点-线”时间结构是对时间进行压缩、使“未来”提前到来的时间性条件。区别于预先决定的时间压缩技术,预测性人工智能的预测能力并非来自程序员写好的决定性规则,而是因为模型编码了学习到的模式,从而可以应对不确定性,并将预测到的未来可能性预馈到当前。但它无法自主地摆脱模型的限制,进行反模型的创造。过度依赖人工智能预馈的决策和创作,会使人丧失跳出模型的能力,从而排除模型之外的未来可能性。

关键词： DeepSeek   烟草制品行业   人工智能  

摘要： 本文深入剖析了DeepSeek在烟草制品行业全流程的应用与实践。研究聚焦于种植、生产加工及市场分析与营销等关键环节,详细阐述了DeepSeek如何凭借其强大的人工智能技术,提升行业整体运行效率、优化产品质量,以及辅助企业实现精准决策。文中结合相关案例,展示了DeepSeek给烟草制品行业带来的显著变革,为行业数字化转型提供了极有价值的参考依据。

关键词： 人工智能   高职教育   混合式教学   教学创新  

摘要： 该研究以人工智能技术在高职教育中的融合应用为切入点,系统探讨了混合式教学模式的创新路径。通过文献分析与教学实验相结合的研究方法,重点解构了智能教学系统、个性化学习路径和智能评估反馈三大核心模块的运行机制。实验样本涵盖5个专业班级的223名学生,采用准实验设计与问卷调查相结合的方式收集教学数据。研究证实,人工智能技术通过精准诊断学习需求和动态优化教学策略,可以显著增强混合式教学的系统性与适应性,为职业教育的数字化转型提供了可复制的实践范式。

关键词： 数据处理   商业化   核聚变   政策层面   人工智能  

摘要： 近年来,核聚变研究领域持续取得突破性进展,政策层面的关注也日益升温。人工智能(AI)等前沿技术正逐步成为提升聚变研发效率的关键力量。凭借其强大的数据处理和建模能力,AI为核聚变研究提供了全新的思路和方法。与此同时,聚变能有望从根本上解决当前AI产业所面临的算力需求指数级增长与能源供给线性增长之间的矛盾。展望未来,AI与聚变能的深度融合,有望成为破解人类能源难题的终极路径。

关键词： 室内定位   人工智能   行人航位推算   步长估计   神经网络  

摘要： 针对当前行人航位推算(PDR)系统中行人步长估计不精确、定位误差累积问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的PDR算法。利用移动智能终端内置传感器数据训练LSTM网络,并采用SSA将网络相关参数进行优化。将训练好的模型应用于室内行人移动距离预测,并与三种传统PDR算法进行对比实验。实验结果表明,基于SSA-LSTM模型的PDR算法具有较高的准确度和泛化能力,能够有效的估计行人的步长。与传统PDR算法相比,在预测精度和有效时间上均有所提升,具有可期的应用价值。

关键词： 故障预测   焊枪   数据不平衡   Jaya-RUSBoost   智能制造  

摘要： 针对焊枪故障预测中产生的数据不平衡问题,提出一种基于Jaya-RUSBoost改进模型的焊枪故障预测方法,通过结合欠采样、集成学习和参数设置优化,实现数据的平衡和故障预测精度的提升。构建RUSBoost故障预测模型,设计实验评估超参数值对模型性能的影响,确定模型参数的较优取值范围;设计Jaya元启发式算法对RUSBoost模型参数进行迭代,从而寻求最优故障预测参数模型。案例研究表明,相较于传统的RUSBoost算法,Jaya-RUSBoost算法在5个焊枪上的故障预测准确率和F1值分别提升了9.43%和8.41%,且与多种机器学习模型相比,准确性等指标也得到显著的提升。本文提出的焊枪故障预测方法,具有较高的实际应用价值和推广前景,能够为焊接设备的智能维护提供有力支持。

关键词： 智能推荐系统   数据分析   人工智能   信息过滤  

摘要： 为了解决网络信息爆炸式增长带来的信息繁多问题,本文提出了基于人工智能的智能推荐系统设计方案。首先,详细分析了人工智能技术的定义与方法;其次,阐述了基于人工智能技术的推荐算法,包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法和混合推荐算法;再次,对智能推荐系统进行了总体方案设计,构建了系统架构,对数据进行了预处理和特征分析,并对模型进行训练与评估;最后,通过推荐系统测试和实验数据验证了该方法的可行性和有效性。结果表明:该算法能准确预测用户偏好,显著提升了推荐效果。

关键词： 人工智能   AI应用   招标采购   法律风险  

摘要： 本文结合目前人工智能(AI)技术在招标采购领域的主要应用场景,总结了AI技术的主要优势和局限性,进而分析了AI技术在招标采购领域推广应用过程中可能发生的法律风险,以期为招标采购的智能化与数字化转型,在AI技术创新和法律制度建构两个方面提供有价值的思考方向。

关键词： 人工智能   生成式AI   传统文化   思政  

摘要： 为在人工智能时代更好地克服高校课程思政建设困境、补强AI技术的人文性短板,提出综合采用生成式AI和优秀传统文化来进行课程思政资源开发的理念,并构建了立足具体课程强化融合;强化教师输出与学生主动参与的结合;以布鲁姆教育目标分类与知识维度分类为指导;重点创作视频模态作品;注重打造诗词形式作品5方面的开发要点。结合示例的研究表明:基于生成式AI和优秀传统文化的课程思政资源开发模式能使课程思政建设变得更加智能化、融通化、交互化、个性化,以“春风化雨、如盐化汤”的方式实现价值引领、知识学习和能力培养相结合的思政育人目标。

关键词： DeepSeek   思想政治教育   人工智能   教育范式  

摘要： 以DeepSeek为典型的生成式人工智能深度应用正在重新塑造思想政治教育的形态和边界。在价值意蕴方面,DeepSeek借助构建动态交互的知识网络,把马克思主义理论转变为可进行探索的意义空间,促使教育目标从工具理性朝着价值理性转变,以“教师-技术-学生”三维关系重新构建教育主体性,并在智能适配机制里达成差异化教育公平,突破传统标准化教育的伦理困境。在逻辑机理方面,主要表现为技术、教育以及政治引领的三维协同,智能技术依靠认知和算法模型支持个性化知识建构,在教育规律的约束下形成政治性与学理性相统一的内容体系,政治引领将习近平新时代中国特色社会主义思想转化为算法表达,构建囊括数据、算法以及应用的意识形态防护系统。在实践路径方面,应当构建人机协同的教育共同体,推动知识生产从静态供给转变为多维动态互构,建立终身追踪的评价体系来强化过程赋能。