关键词： 人工智能   数字素养   语言学科发展方向  

摘要： 人工智能(AI)技术的发展,尤其是大语言模型(LLMs)的问世,给语言学界带来不小的震动,有人看到了机遇,有人看到了挑战。毋庸置疑,AI给语言学学科带来的影响是巨大的,如何看待这种影响?大语言模型是大老虎还是老黄牛?语言教师会被AI取代吗?语言学学科未来的发展方向是什么?这是这篇文章想要回答的问题。结论是:AI给语言学学科带来的影响是不可回避的,必须面对;大语言模型是老黄牛,不是大老虎,语言教师不会被人工智能取代,但是没有数字素养的语言教师会被有数字素养的语言教师取代,语言学学科未来的发展方向是与其他学科的交叉和融合。

关键词： 随机优化算法   机器学习   高维数据   计算成本   大数据   可扩展性   学习算法   数学建模  

摘要： 引言。数学建模是机器学习的理论基础,有助于更准确地刻画和求解实际问题。通过构建适当的数学模型,可以更好地理解数据的内在结构和规律,设计更高效的学习算法。随机优化算法在处理大数据和高维数据时表现出显著优势,能够在较低的计算成本下找到近似的最优解,从而提高算法的可扩展性。

关键词： 钻速预测   钻速优化   机器学习   地质-工程一体化   可解释性  

摘要： 渤海中部沙河街组储层主要为泥岩和深色砂泥岩,在钻遇该储层时机械钻速偏低,严重影响钻井周期与钻井成本。为解决上述问题,建立了基于地质-工程一体化的钻速预测与优化模型。该模型包括钻速预测与钻速优化2部分,基于地质与工程融合数据建立了邻井辅助同井钻速预测模型;在完成钻速预测后,定义了特征贡献度系数,以量化不同特征参数对最终结果的影响程度,既可以基于特征贡献度系数对预测结果进行解释,也可以得到对钻速影响较大且可人为可控的参数。针对显著影响钻速且可人为可控的参数,钻速优化模型通过网格搜索优化算法寻找最优参数组合,从而实现钻井提速。基于该模型对钻速优化可知,测试井的钻速平均提高了6.34%,对预测结果贡献最大的3组参数分别是伽马值、钻压和钻头钻井时长。该模型综合考虑了地质与工程因素,实现了高精度钻速预测与钻速大幅度提高,在实际应用的2口开发井中为钻速提高提供了有效的指导。

关键词： 机器学习   页岩气水平井   机械钻速   深度残差神经网络   子网络架构  

摘要： 构建准确的机械钻速预测模型是优化钻井参数的前提。在页岩气水平井钻井过程中,由于地质条件复杂、影响因素繁多、钻压传递困难,采用传统方法难以准确预测机械钻速。针对这一问题,提出了一种基于深度残差神经网络和子网络架构的机械钻速预测模型。首先,对实钻数据进行了预处理,随后,构建了基于二维卷积神经网络的井下约束条件井深序列特征提取器,将井下约束条件添加到钻速模型中。最后,考虑到不同类型特征参数对机械钻速的影响机理不同,基于子网络架构建立了机械钻速智能预测模型。利用四川盆地泸州区块页岩气水平井实钻数据对构建的机械钻速预测模型进行了训练和测试,并通过消融试验分析了井下约束条件井深序列特征提取、子网络架构和深度残差神经网络对模型预测精度的影响。结果表明,该模型平均绝对误差为0.41 m/h,平均相对误差为6.87%,子网络架构对模型性能的贡献程度最大。该模型能够准确预测页岩气水平井的机械钻速,为钻井提速提供参考。

关键词： 智慧工地   建筑工程   安全管理   质量管理   物联网   云计算   大数据   人工智能  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,智慧工地作为建筑行业的新型管理模式,正逐步在建筑工程的安全管理和质量管理中发挥着重要作用。智慧工地通过集成物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术,实现了施工现场的全面感知、智能分析和科学决策,有效提升了建筑工程的安全管理水平和质量控制能力。本文将从智慧工地的定义、技术构成出发,深入探讨其在建筑工程安全管理和质量管理中的具体应用,并分析其应用效果与面临的挑战,为智慧工地的进一步推广与应用提供理论支持和实践参考。

关键词： 肿瘤诊疗   肿瘤大数据   人工智能   多组学数据   多模态数据   精准医疗  

摘要： 肿瘤是全球范围内重大公共卫生问题,尽管现代医学取得了一定进展,但在精准诊疗、风险评估、药物研发等方面仍存在许多未被满足的临床需求。随着大数据技术的发展,肿瘤大数据逐渐成为推动肿瘤领域创新的重要力量。本综述通过描述肿瘤大数据的特征,包括多组学数据(如基因组、转录组、蛋白组、代谢组等)和多模态数据(如临床、影像、病理等),探讨肿瘤大数据与人工智能结合在肿瘤诊疗中的应用现状。同时,分析现阶段面临的主要挑战,如数据标准化程度不足、多模态数据融合的技术瓶颈、模型可解释性有限以及临床验证的缺乏等问题,并初步探讨可能的解决方向。最后,展望未来发展趋势,提出在肿瘤诊疗中构建专用大模型、实现多维数据融合以及设计个体化需求驱动的精准管理策略的重要性。

关键词： 电气工程自动化   人工智能   神经网络   自动化技术  

摘要： 在电气工程领域,人工智能技术发挥着至关重要的作用。深度运用人工智能技术不仅极大地提高了生产效率,也促进了自动化水平的显著提升。然而,随着技术的进一步应用,也暴露出了一些亟待解决的问题。基于此,本文对电气工程自动化的含义和发展趋势进行概述,并对人工智能技术在电气工程自动化中的优点和实际应用进行分析,同时也提出了一些优化应用的方法,最后总结了其应用效果。

关键词： 智慧赋能   共治共享   人工智能   社区治理  

摘要： 随着人工智能技术在国内外社区治理中的广泛应用,人工智能技术在多个领域显著提升了社区治理效率和居民生活质量。国内的社区治理中强调政府主导下的多元共治,如杭州“城市大脑”和北京海淀智慧养老,而国外更侧重于社区自治和跨主体参与自治,如新加坡的“智慧国家2025”和纽约市的人工智能行动计划的推行。尽管人工智能的发展带来了广阔的发展机遇,但是在应用中仍存在数据隐私泄露、算法透明度不足等问题,必须不断推进多主体协同治理的新模式,打通数字壁垒,不断完善数据保护法规法律,才能确保社区治理的创新与发展能够公平、安全地服务于所有居民。

关键词： 合成生物学   人工智能   专利分析   技术态势   科技情报  

摘要： 【目的】通过专利分析挖掘人工智能在合成生物学中的应用趋势与分布特征,为该领域的技术创新、研发方向以及产业布局提供实践参考和理论支持。【方法】本研究概述了合成生物学的研究内容和方法,借助专利网络进行深入挖掘,并结合文献分析的角度,探究人工智能在合成生物学领域的发展态势。【结果】检索并分析相关专利数据,揭示了人工智能在合成生物学领域的申请和公开趋势,以及主要国家和申请人的分布情况。进一步地,从专利角度分析了生物合成基因簇、蛋白质结构分析以及转录因子结合位点等3个技术分支的发展情况。此外,本研究还讨论了人工智能在合成生物学应用中面临的挑战,并针对这些挑战提出了一些应对建议。【结论】本研究结果有助于深入了解人工智能在合成生物学领域的技术发展脉络,为相关企业和科研机构的研发决策提供参考,强调了人工智能技术在合成生物学领域的重要性,以及其在推动该领域发展中的关键作用。同时,本研究还针对进一步加强人工智能在合成生物学领域的研究和应用,提出了一系列建议,旨在为全球科技竞争态势下的国家科技情报体系建设,特别是合成生物学的发展提供更多创新性的思路和技术支撑。

关键词： 贺兰山岩画   人工智能   图像数字化   数字化技术   文化遗产   交流融合   互动平台   数字化保护  

摘要： 当前,贺兰山文化遗产保护工作主要集中于图像数字化记录与整理,但在活态传承与创造性转化上存在不足。现依托数字化技术,结合人工智能背景,构建了贺兰山岩画数字化保护体系,创新性地提出双轨制数字化图库与数字化叙事空间策略,旨在突破时空局限,深化观众与岩画艺术的交流融合,搭建人工智能与岩画艺术的互动平台。该保护系统的创新性在于它不只是一个简单的图像留存工具,更是一个集记录、传播、教育、互动于一体的综合性平台,实现了动态的传播与活态的传承,并且通过数字化叙事丰富了其文化内涵,为贺兰山岩画提供了多样化的展现形式,拓宽其传承路径。