关键词： 石油机械   自动化制造   智能制造   工业机器人   数控加工  

摘要： 传统的石油机械制造技术已难以适应现代油气田开发对石油装备的高性能、高可靠性要求,引入自动化制造技术,是推动石油机械制造业转型升级、提质增效的必由之路。本文在分析传统石油机械制造技术现状的基础上,重点探讨了计算机辅助设计与制造技术(CAD/CAM)、数控加工技术(CNC)、工业机器人技术、自动化装配与检测技术、智能制造与工业互联网技术等关键技术在石油机械制造中的应用,并通过实际案例分析了自动化技术应用的效果,自动化技术的应用有效提高了生产效率,保障了产品质量,节约了能源成本,对于推动石油装备制造业实现高质量发展具有重要意义。

关键词： 5G   人工智能   低空无人机群   智能协同   通信探讨  

摘要： 随着智能化技术的迅猛发展,5G、人工智能(AI)等技术逐步渗透到各行各业。二者融合,应用于低空无人机群领域,针对复杂通信问题的处理开辟新的思路。本文以5G与AI技术融合为背景,探讨其应用低空无人机群智能协同通信的机制与作用。针对5G、AI技术特征进行深度解析,进而明确其对于智能协同对低空无人机群智能协同的重要性。结果显示,充分利用5G技术的高传输速率和低延迟特点,结合AI的智能决策和自主学习能力,可有效提高低空无人机群通信的稳定性和高效性,以期为技术在不同领域的应用提供参考。

关键词： 立井刚性罐道   巡检系统   人工智能   双域分解算法  

摘要： 为全面、实时掌握立井刚性罐道状态,文章设计基于人工智能的立井刚性巡检系统。该系统的视频采集模块利用高速摄像机获取立井刚性罐道图像,运用双域分解算法增强采集的图像后,降低图像噪声,提高图像清晰度,将增强后的图像输入故障分析检测模块。该模块利用基于深度学习的YOLOv5目标检测算法和注意力机制学习该图像,提取并融合图像特征,实现立井刚性罐道异常检测。测试结果显示,该系统能够可靠确定各类别缺陷,并且检测结果的决定系数均在0.930以上。

关键词： 人工智能   临床医学   精准医疗   交互智能   虚拟筛选   智能优化   伦理   药物研发  

摘要： 人工智能(AI)的技术革新正在重构医疗领域的实践范式。以机器学习、深度学习等为代表的AI方法在疾病诊断和早筛、治疗方案推荐、药物研发与临床试验等方面展现出巨大潜力,显著提高了临床医学研究和服务效能。与此同时,也出现了诸如医疗数据隐私保护与跨机构共享需求间的价值冲突、算法黑箱特性与临床决策透明化原则的学理对立、AI辅助诊疗失误引发的责任主体模糊困境等问题。本文通过梳理人工智能在临床医学中的应用进展,分析总结面临的机遇与挑战,提出未来趋势与研究方向,以期为临床医学AI研究和应用提供借鉴。

关键词： 知识图谱   实验教学   人工智能   材料专业  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展和普及,知识图谱作为一种新兴的知识表示和推理技术,逐渐成为教育领域的研究热点。以材料专业为例,针对目前材料类实验课程教学中存在的问题,将知识图谱引入实验教学,探讨了知识图谱在实验教学中的应用,提出了一种基于知识图谱的实验课程建设模式。通过将知识图谱技术应用于实验教学,实现了对学生的系统化、个性化、创新性教学。

关键词： 矿山机电系统   机械一体化   人工智能   节能优化   智能故障预测  

摘要： 笔者对机电设备维修与维护进行了优化,重点在于通过机械系统与人工智能(AI)的结合提升效率、降低能耗。主要优化领域包括通风、电力、排水系统以及整体设备运行。在通风系统方面,通过CFD仿真与AI动态控制的结合,实现了通风系统能耗降低25%。在电力系统中,采用永磁同步电机(PMSM)与AI负载优化技术,输电损耗减少了15%,功率因数提升至0.95。排水系统则通过优化多级离心泵设计与AI流量控制,提升了泵的扬程效率,并减少了50~80 kW·h的能耗。AI故障预测技术在设备维护中发挥了重要作用,使设备故障率降低了50%,平均使用寿命延长了20%。这不仅减少了维修成本和部件更换频率,也显著降低了设备停机时间,提升了系统的可靠性。综合来看,AI与机械优化技术的应用有效地提高了设备的运行效率与可靠性,减少了维护需求,节省了能源,进一步提升了经济效益。

关键词： 粉尘浓度预测   机器学习   深度学习   集成学习  

摘要： 针对现有的粉尘监测预警技术存在数据延迟高、信息融合差和预测精度低等缺陷,利用杭来湾煤矿30202综掘面粉尘监测数据集,集成机器学习和深度学习混合算法框架,构建了多变量特征耦合的粉尘浓度预测模型。基于偏差—方差均衡准则对预测模型进行了超参数优化,并采用均方误差(MSE)与平均绝对百分比误差(MAPE)双指标评估模型预测效果。结果表明:①机器学习算法的MSE普遍低于深度学习算法,其局部准确性优于深度学习算法,MAPE和整体稳定性则相反,XGBoost和Bi-RNN分别是机器学习和深度学习算法中预测结果局部准确性和整体稳定性最优的。②机器学习、深度学习及混合集成模型较基学习器平均MSE降低了23.86、11.82、24.84;机器学习模型的MAPE提高了0.42个百分点,其余2种模型的MAPE分别降低了0.83、1.08个百分点,混合集成模型兼具机器学习局部准确率高和深度学习整体稳定性强的特点,整体预测效果最好。研究结果可为矿山智能精准高效降尘技术的发展提供理论基础。

关键词： 人工智能   异化   数据拜物教   数字劳动   信息茧房   数字资本主义  

摘要： [研究目的]异化理论作为马克思主义政治经济学的核心内容之一,自提出以来便深刻揭示了资本主义生产方式下人与劳动、人与人、人与社会关系的本质割裂。在人工智能广泛流行的数字化时代,传承和创新马克思主义异化理论,以期推动其理论范式的当代表达与批判实践的现实应用。[研究方法]围绕“人工智能异化”这一核心概念,运用马克思主义政治经济学、传播学、社会学等多学科视角,将生产、分配、交换、消费、社会关系等人工智能的主要影响领域融入这一概念,在对人工智能异化过程逻辑展开论述的同时进行嬗变研究。[研究结论]基于马克思主义异化理论的四个经典维度—劳动产品异化、劳动过程异化、人的类本质异化,以及人与人关系的异化,对应阐释了人工智能时代的四种新表现:模糊产权归属、弱化主体能力、构建信息茧房,以及催生数字资本主义新形态。在此基础上,进一步剖析资本逻辑如何借助人工智能技术实现其对劳动主体的再规训和对社会结构的再塑造,勾勒出人工智能与资本主义“合谋”生成的“数字资本主义”复杂图景。

关键词： 机器学习   决策   自动化控制   智能机器人  

摘要： 回顾智能机器人的发展历程,从早期依赖预设程序执行简单任务的阶段,到如今能够进行自主思考和决策的复杂系统,我们见证了一个技术跨越时代的华丽变迁。机器学习与自动化控制的结合不仅打破了传统机器的局限性,还极大地拓宽了机器人在各行各业中的应用前景。

关键词： 嵌入式系统   物联网   数据采集   智能技术   人工智能  

摘要： 为满足信息化时代对数据采集系统的需求,结合嵌入式技术与物联网技术,利用人工智能技术,实现了在复杂多样环境下的高效数据采集。系统构建了基于嵌入式物联网的硬件平台,并在此基础上开发了数据采集系统终端软件平台及其运行所需的网络环境。经过功能演示,采集系统在实时性和准确性方面表现良好,为嵌入式物联网采集系统智能技术的研究提供了可靠的理论支持。