关键词： 磁场   二阶张量   单相短路   电磁力   机器学习  

摘要： 本文基于一台500kV换流变压器在短路故障时的电磁力分布状态，深入研究磁场与电磁力之间的本质关系，提出了一种基于二阶磁场张量的绕组电磁力计算方法。首先，通过直角坐标下磁通密度大小的一阶张量B确定绕组中磁场的主要分布模式，并验证其与电磁力F的相关性。其次，继续研究B的标量值分布及二阶张量的表现形式，相关性分析表明其大小及方向的变化规律与电磁力的分布特性完全吻合。随后，利用梯度提升回归树模型拟合了二阶张量与电磁力的函数关系，并通过贝叶斯优化确定了最佳的超参数。最后，搭建了一个35kV缩比变压器试验平台，通过短路试验的结果详细对比了电磁力的实测值与拟合值，误差最大不超过1.8%，验证了所提方法的有效性和普适性。本方法在保持计算精度的同时，简化了计算流程并提高了计算效率，为变压器的设计与分析提供了重要参考，具备显著的工程应用价值。

关键词： 人工智能   法律职业   人机协同   人工智能辅助司法  

摘要： 以Chat GPT、Deep Seek等为代表的新一代生成式人工智能正深刻重塑法律职业。法律职业之“变”体现在多个维度,包括法律职业人工作方式与工具、法律职业角色与分工、法律服务模式与市场格局、法律职业生态、法律制度和机制等方面的深层变革。但是,法律职业的“本质”并未随人工智能技术的发展而改变。法律职业之“不变”主要表现在法律职业的终极目的与核心价值、法律人特有的思维模式与专业知识、法律工作的情感交流与心灵沟通、法律共同体的人文关怀与社会责任等方面。法律职业的“变”与“不变”是相对的,而非绝对对立。二者在人工智能浪潮推动下进行双向映射与互相渗透。在“变”与“不变”的张力中,要通过构建以人机协同为核心的法律职业新范式,在技术理性与法律价值之间实现平衡,在变革中坚守,在坚守中进化,完成法律职业的深度重构,推进法治中国建设。

关键词： 病理组织学诊断   实验教学   人工智能   云实验室   数字化切片  

摘要： 随着我国医疗体系快速发展，医学教育需求与日俱增。病理组织学诊断实验教学作为一门具有高度实践性的形态学课程，正面临教学资源有限和大班授课效果不佳等挑战。文章介绍了病理组织学诊断人工智能（artificialintelligence,AI）云实验室的搭建及应用方式，包括通过共享数字化切片资源弥补传统实验课中的教学资源限制问题、采用AI智能化病理阅片教学为学生提供个性化辅导、数据统计功能帮助带教老师实时掌握班级学习进度等。云实验室作为辅助教学手段在解决传统教学模式中现存问题方面体现了显著的应用成效。

关键词： 无人机   非完备信息   自主决策   态势预测   人工智能  

摘要： 随着计算机科学、自动控制理论、飞行器设计等学科的融合发展，无人机近距博弈自主决策成为当前无人机领域关键性技术难题之一。针对非完备信息下的无人机近距博弈自主决策问题，本文提出了一种基于预训练Efficientero算法的无人机近距博弈自主决策方法。首先，实现了一种基于四元数理论的无人机三自由度动力学模型求解方法，并根据该方法建立了三自由度无人机近距博弈环境模型。其次，基于深度神经网络建立了面向多维连续状态输入、多维离散动作输出的无人机近距博弈自主决策模型。在此基础上，提出了一种基于预训练EfficientZero算法的近距博弈决策模型优化方法。然后，建立了非完备信息下目标机动轨迹预测模型。最后，开展了无人机近距博弈仿真实验。

关键词： 生理学   教学改革   人工智能   DeepSeek   学习兴趣   教学创新  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展为教育领域注入了新的活力。文章详细探讨了DeepSeek在生理学教学中的初步应用实践与教学反思。DeepSeek独特的推理模型展现出模拟人类教师逻辑思维的潜在能力，使其在教育场景中表现出较强的针对性和实用性。由于生成内容的随机性、训练数据的局限性或算法固有的偏差，其输出可能存在不完整甚至错误的信息，为教学提供了宝贵的切入点。通过精心设计的教学环节，教师引导学生识别和剖析AI输出的不足，不仅将错误转化为学习的契机，还显著提升了课堂的互动性和学生的学习主动性。这种教学模式在实践中有效提升了学生的科学思维能力、批判性分析能力以及创新意识，为培养学生的独立思考能力与终身学习能力开辟了新的路径。

关键词： 海坛岛   物种多样性   环境变量   机器学习   Hill多样性  

摘要： 研究海岛环境的异质性，有助于了解海岛环境对于植物群落生长与发展的干扰机制。以平潭县海坛岛100个植物群落为对象，探究物种多样性与环境变量的关系。基于群落调查数据及遥感数据，计算海坛岛Hill多样性指数（hill 0、hill 1、hill2）。并构建环境变量数据集，运用多种机器学习模型，经特征筛选、模型训练与评估，结合SHAP分析，探究海坛岛环境变量对物种多样性的影响。研究表明，降雨季节性变异系数、土壤有机质含量、土壤可溶性水解盐含量、土壤速效钾、坡向是影响hill 0的关键因素；降雨季节性变异系数、最干季平均气温、最暖季降水量、土壤有机质含量、土壤全钾是影响hill 1、hill 2的关键因素；降雨季节性变异系数、土壤有机质含量、土壤全钾、土壤速效钾对平潭物种多样性增长与群落结构稳定起正向作用。本研究揭示了海坛岛部分环境因子与物种多样性的关系，为海岛生态修复和可持续管理提供了科学依据。

关键词： 工业化教育体系   教育异化   独异性   人工智能   教育转型  

摘要： 工业社会中教育不可避免地被工业化。工业化教育的繁荣造就了工业文明，但生产主义、经济主义导致了教育本身的异化，并因即将来临的工作危机而失灵。近年来，生成式人工智能技术的加速进步，使工业化教育体系培养的人越来越难以满足经济社会高质量发展的需要。随着社会结构中独异性逻辑对普适性逻辑的取代，适应工业社会的普适性教育体系需要向适应数字社会的独异性教育体系转型。需要注意的是，独异性逻辑虽为工业化教育的转型提供了可能，但独异性教育本身并不必然意味着是好的教育。独异性逻辑自身的悖论可能加剧教育的新异化和社会的两极化。在未来的社会转型中教育改革发展既要克服工业化教育带来的异化，也要警惕正在兴起的独异性逻辑给教育带来的新异化。

关键词： 人工智能   老年教育   伦理失范   风险治理  

摘要： 人工智能的快速发展为老年教育的高质量发展带来了新的机遇，也引发了诸如数据安全与隐私、数字鸿沟与教育公平、人机交互与情感缺失、责任归属与监管缺失等伦理失范风险。这些风险不仅威胁着老年群体的个人权益，也影响着老年教育的公平和质量。为有效应对这些伦理风险，应从加强数据监管以保护老年人隐私与安全、弥合数字鸿沟以促进老年教育公平、注重人机交互以促进情感连接、明确责任归属以健全监管机制等方面加强治理，以期为人工智能赋能老年教育的健康、可持续发展提供理论支持和实践指导，促进老年教育在人工智能时代实现公平、优质的发展。

关键词： 超导腔故障   诊断方法   图片识别   机器学习   故障分类  

摘要： 超导腔故障的传统分析方法依赖先验知识，人工和时间成本较高，准确性和一致性较差，并且在处理复杂设备和大量数据时效率较低。机器学习技术能够提高故障分类的准确性和效率，减少主观判断造成的人为误差。研究了基于机器学习算法的超导腔故障分类方法，即，基于BEPCII运行过程中产生的超导腔故障图片数据，通过图片信息提取、特征选择与优化、机器学习算法训练、利用K折交叉验证分析模型准确率与一致性等，实现了对超导腔故障的分类。研究结果表明，随机森林算法、支持向量机与Bagging分类算法在处理故障图片时有更好的分类效果，有监督学习方法的准确性和一致性明显高于无监督学习。研究中实现的故障分类达到了较高的准确率和一致性，有助于快速高效地区分BEPCII超导腔上发生的故障，同时为其他加速器中超导腔故障的诊断提供参考。

关键词： 人工智能   劳动力市场   “机器换人”   稳就业   货币政策   替代效应   收入效应  

摘要： 人工智能在给劳动力市场带来冲击的同时，也对传统货币政策的就业调控效应带来挑战。在引入劳动力市场搜寻匹配机制的新凯恩斯动态随机一般均衡模型中纳入人工智能因素，着重探究其对货币政策“稳就业”调控效应的影响机制。研究发现：人工智能通过替代效应和收入效应使就业受到双向影响；收入效应的滞后性致使短期内就业被明显挤出，还加剧了“高增长、高投资、低消费”并存态势；其资本偏向性导致宽松货币政策下企业倾向于投资扩产而非招工，叠加劳动力市场摩擦，进一步削弱货币政策稳就业功效；将就业目标纳入货币政策会面临稳就业与稳增长的权衡，虽能缓解宽松货币政策下人工智能过度替代就业的问题，却也造成投资和产出相对下降。据此提出合理引导人工智能发展方向，将新形态就业群体纳入公共服务覆盖范围，完善社会保障体系，实施技术冲击兜底措施，强化货币政策等政策建议。