关键词： 光伏阵列   故障诊断   电流-电压曲线   机器学习   CatBoost  

摘要： 光伏阵列在运行过程中,可能会受到多种因素的影响,导致不同类型的故障。通过机器学习算法,可以实现光伏阵列数据的实时监测、故障诊断和预测性维护,这种方法不受地理环境的限制,能够提高系统的可靠性和效率。光伏阵列的电流-电压(I-V)曲线是一项重要的指标,包含了大量关于光伏组件健康状况的信息,对于及时发现故障、评估健康状况至关重要。然而,现有方法只对来自I-V曲线的部分信息提取进行诊断分析,没有更深入地挖掘I-V曲线中的所有信息,能检测到的光伏阵列故障十分有限。针对以上问题,首先提出一种I-V曲线校正算法用于修正辐照度和温度对同一故障类型特征表现的影响,有效消除环境变量对故障特征表征的耦合效应。然后,利用CatBoost模型实现光伏阵列小样本高精度的实时故障智能诊断,并且利用麻雀搜索算法对模型的关键超参数进行优化。最后,为了进一步提升麻雀搜索算法的寻优能力,通过引入融合精英反向学习策略和柯西高斯变异策略改进麻雀搜索算法,使其在优化CatBoost模型中达到最佳效果。结果表明,利用模拟数据和现场数据分别进行模型的训练及故障诊断,测试集出现仅一个和两个误诊的样本,深度优化的集成学习模型CatBoost的分类准确率均达到99.9%。

关键词： 有机化学实验   人工智能   资源整合   多元化教学模式  

摘要： 文章就人工智能在有机化学实验教学中的应用展开探讨,剖析传统有机化学实验教学模式的特点,阐述人工智能应用到有机化学实验教学中所呈现出的优势,结合其面临的各项挑战给予应对的策略,并对以后的教学模式进行展望,为有机化学实验教学的创新发展提供一定参考.

关键词： 沉井基础   下沉速率预测   倾斜程度预测   刃脚土压力   机器学习   极限树   张靖皋长江大桥  

摘要： 沉井基础因整体刚度大，承载能力强已广泛应用于大型桥梁工程，其下沉施工的关键在于控制下沉状态的安全平稳，准确预测取土施工过程中沉井基础的下沉速率与倾斜程度对下沉控制至关重要。沉井基础在下沉过程中获取了大量的刃脚土压力实时监测数据，刃脚土压力实测数据的数据维度较高，与沉井下沉速率和倾斜程度的作用机理复杂，采用传统方法难以处理，故采用机器学习中的极限树算法建立下沉状态预测模型，模型可提取刃脚土压力监测数据的时间和空间特征，捕捉刃脚土压力与沉井基础下沉速率和倾斜程度之间的复杂关系，智能化预测沉井的下沉速率和倾斜程度，并将预测模型应用于张靖皋长江大桥北锚碇沉井基础工程中，计算模型评估参数验证模型预测精度。另外，将所选取的极限树算法与其他常用机器学习算法进行对比，并分析模型参数对所提出模型预测精度的影响规律。结果表明：所建立的分析模型预测精度高，工程应用时决定系数R2均大于0.9，可以满足工程需要，且极限树算法预测效果优于其他机器学习方法，基决策树个数的增加与最大树深度的增大有助于提高模型的预测精度。研究结果可为类似沉井工程控制下沉速率及倾斜程度提供参考。

关键词： 人机协作   人工智能   人本逻辑   资本逻辑  

摘要： 从手工工具、机械机器到智能机器的技术进步，反映了人类对自身脑体功能的持续扩展，人机协作也随之经历了萌芽、拓展到融合的发展历程。这一进程内嵌的人本逻辑，既是人机协作水平不断提升的体现，也是人类自身本质力量外化的表征——从肢体功能的延伸到体能、智能的增强。然而，资本逻辑的介入使机器从劳动资料异化为资本增殖载体，导致人机互补性扭曲和人类主体性消解。超越资本逻辑的关键在于复归人本逻辑，通过技术工具去异化、一般智力人本转向与劳动者主体性重建，推动人机协作合目的性与合规律性相统一的良性发展，从而以高水平人机协作赋能人的自由全面发展。

关键词： 量子计算   机器学习   生成对抗网络   量子耦合   多域数据  

摘要： 量子计算为经典机器学习带来了新的机遇，量子生成对抗网络便是一个优秀案例。但一般量子生成对抗网络只能处理单域数据，且受到量子比特数限制，生成质量会有很大程度下降。本文提出了一种学习多域数据联合分布的量子耦合生成对抗网络（quantum coupled generative adversarial network，QCoGAN），QCoGAN通过结合量子计算的并行计算能力和经典生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）的学习能力，对量子生成对抗网络结构进行耦合优化，相较于普通生成对抗网络可以捕捉到更多图像细节，通过施加量子参数层之间的权重共享约束，有效控制了网络容量，提升了训练效率。首次将量子生成对抗网络用于领域适应问题，将QCoGAN应用于多个手写体数据集的联合分布学习任务，证明了其在处理多域数据时的优越性，在真实量子计算机的飞速发展下，将具有广阔的应用前景。

关键词： 人工智能   英美文学   教学模式  

摘要： 面对人工智能迅猛发展的新契机,英美文学教学亟须淘汰旧法、启用新招.文章旨在探索人工智能赋能英美文学教学的创新模式,挖掘人工智能在增进跨文化理解、驱动教学方法创新、实现个性化学习等方面的潜力.通过构建知识图谱、采用语言处理策略、引入智能语音评价体系、创建沉浸式虚拟场景等具体形式,发挥人工智能在英美文学教学中的作用.在应用人工智能过程中应重视平衡技术与人文的关系、强化伦理价值疏导、实施差异化调整、保证意识形态安全等.以上举措旨在使人工智能在与英美文学教学深度融合的过程中焕发新的活力,提升学生的文学素养与创新能力,造就智能时代文学教育的全新景象.

关键词： 人工智能   事业单位   财务信息共享   协同效率   优化路径  

摘要： 本文研究基于协同管理理论,剖析当前机制在数据、流程、管理及风险层面的问题,如信息孤岛、审批冗余、制度缺失等。提出构建“制度+流程+资源”三维体系,通过标准化流程、数据中心整合与智能技术应用,打造人机协同生态,建立全周期风险管控机制。发现人工智能可通过数据标准化、流程自动化破解效率瓶颈,推动财务人员角色转型。研究为事业单位财务治理现代化提供理论与实践路径,助力业财深度融合与协同增效。

关键词： 人工智能   思想政治教育   逻辑思考   路径探究  

摘要： 人工智能在现代科学技术的驱动下飞速发展,与多学科领域深度融合,日渐成为人们日常生活中不可或缺的核心要素.思想政治教育担负着培养时代新人、传播和践行社会主义核心价值观的重要使命.人工智能与思想政治教育的深度融合,将加速推动其在教育理论和实践领域的信息化应用,也重构着网络生态,将把担负着铸魂育人使命的思想政治教育推向重要的历史方位.在人工智能与思想政治教育的话题中,需要找到契合二者的逻辑点,将人工智能融入思想政治教育中,探索融合的实践途径,同时正确引领人工智能的前进方向,以主流价值观作为引导,加强师资队伍数字智能素养建设,使人工智能更好与思想政治教育融合,为培养祖国的接班人而努力奋斗.

关键词： 高校图书馆   多模态数据融合   用户画像   人工智能  

摘要： 随着信息技术的快速发展,高校图书馆在资源管理、学术服务和用户体验方面面临新的挑战与机遇。多模态数据融合技术作为一种先进的数据分析手段,为图书馆提供了精准构建用户画像的可能。本文结合高校图书馆的实际需求,探讨了如何通过整合用户行为数据、资源访问数据、学术交流数据等多维度信息,构建多维度、精准的图书馆用户画像,并为个性化服务提供支撑。

关键词： 人工智能   医疗数据分析   患者隐私   隐私保护机制   伦理与法律  

摘要： 随着人工智能技术在医疗数据分析中的广泛应用，患者隐私权的保护问题愈发突出。探讨基于人工智能的医疗数据分析中患者隐私权的保护机制，分析当前隐私保护面临的挑战及不足，进而为相关领域提供理论支持与实践指导。研究首先梳理了医疗数据分析的发展趋势与现状，揭示了隐私保护中的主要困境，包括数据收集与存储过程中的风险、法律法规的不完善以及伦理问题的影响。通过综合分析，构建了一个多维度的隐私保护框架，强调多方合作的重要性，并探讨提升患者隐私教育与意识的有效路径。研究结果表明，全面加强数据匿名化技术在数据收集与存储过程中的推广、完善法律法规与行业标准确保患者隐私安全、建立多方合作的隐私保护机制实现协同治理与责任共担、提升患者隐私意识增强对隐私保护的认知与信任，能够有效促进隐私保护的协同治理与责任共担。因此，未来应进一步关注技术与伦理的融合，推动法律法规的完善，以确保患者隐私权在数字化医疗环境中的有效保障。