关键词： 双向赋能   学科融合   人工智能   油气工程   研究生教育  

摘要： 高校“人工智能+”学科融合复合型人才培养过程中,人工智能和应用学科双向赋能,形成了侧重人工智能学科的“人工智能+X”和侧重应用学科的“X+人工智能”两种复合型学科。中国石油大学(北京)探索了双向赋能型油气人工智能学科融合复合型人才培养模式,建设了侧重人工智能学科的“人工智能+油气”和侧重油气学科的“油气+人工智能”两种复合型学科,创立了人工智能+油气交叉学科,油气+人工智能交叉学科方向,本科人工智能+研究生油气一体化培养三种复合型人才培养模式,形成了油气人工智能学科平台牵引的“一平台三融合”人才培养新体系,培养出既懂油气又懂人工智能的复合型人才,在学科融合、培养模式创新、针对性培养以及实践成效、全球胜任力等方面均形成了自己的特点,为复合型人才培养提供了借鉴。

关键词： 档案信息资源开发   人工智能   CiteSpace  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的发展,其在档案领域的应用场景不断拓展,有力地推动了档案事业的创新发展,为档案信息资源开发的转型升级提供了契机与支持。鉴于此,文章选取人工智能赋能档案信息资源开发的相关文献,使用CiteSpace软件对其研究热点和研究演进路径等进行分析,旨在探析该领域研究的特征、问题及发展现状,为人工智能赋能档案信息资源开发的进一步研究提供参考。

关键词： 人工智能   高职院校   物流管理   人才培养  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,物流行业的运作模式正经历深刻变革,智能仓储、无人配送、智慧供应链等技术的广泛应用,使得行业对物流管理专业人才的能力要求发生了显著变化。高职院校作为培养技术技能型人才的重要阵地,应积极适应行业需求的变化,优化物流管理专业的人才培养模式,使其与人工智能技术的发展相匹配。文章探讨了当前人才培养过程中存在的主要问题,并提出相应的优化路径,旨在为高职院校物流管理专业人才培养提供参考,以更好地培养符合人工智能背景下的高素质物流管理人才。

关键词： 初中化学   跨学科融合   人工智能  

摘要： 科技发展推动教育创新,阿尔文·托夫勒认为未来文盲是不会学习的人。人工智能为教育带来机遇和挑战,初中化学教育对科学素养培养至关重要。传统教学模式有局限,新时代教育改革要求我们探索基于人工智能的跨学科教学。化学与其他学科融合,能激发学生兴趣,提高综合能力,为未来发展打基础。

关键词： 人工智能   仓储管理   数字化教学  

摘要： 为适应现代仓储管理行业发展需求,文章以数字化教学改革的必要性为切入点,深入剖析了人工智能技术在仓储管理课程中的应用场景,并提出构建智能化教学环境、创新教学模式与方法、提升教师智能教学能力、优化智能教学管理与服务等优化路径。最后通过案例分析,文章展示了智能教学辅助系统在实践中的具体应用情况,旨在提升仓储管理课程教学质量,培养契合现代仓储管理需求的高素质人才。

关键词： 氨死亡   肝细胞癌   机器学习   预后标志物  

摘要： 目的:系统评估氨死亡相关基因在HCC中的分子特征及其预后价值。方法:基于共识无监督聚类方法对HCC样本进行氨死亡分子分型。通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)筛选氨死亡相关基因模块,结合支持向量机(SVM)与LASSO算法识别4个氨死亡核心基因,并基于LASSO-Cox回归模型构建风险评分体系。进一步分析风险模型与HCC患者生存、肿瘤微环境及免疫治疗反应性的关联性。结果:共识聚类分析识别出两类显著不同的氨死亡分子亚型(P<0.05)。构建的风险评分模型对HCC患者的生存预后具有良好的预测性能,且风险评分与肿瘤微环境免疫浸润特征及免疫治疗反应性密切相关(P<0.05)。结论:氨死亡相关风险评分模型可作为HCC新的预后标志,并有望为免疫治疗策略提供潜在的参考依据。

关键词： 人工智能   职业教育   个性化学习  

摘要： 中国职业教育体系规模庞大,但生源质量、师资力量、资源配置以及与行业需求对接等挑战制约着其发展。人工智能(AI)技术的应用为解决这些难题提供新的路径,例如个性化学习、智能辅导系统、自动化评估与反馈等,可以有效提升教学质量和效率。然而,AI技术的应用也带来数据隐私保护、教师技术应用能力、数字鸿沟以及教育公平等挑战。为推动AI与职业教育的深度融合,需要坚持以学生为中心的教育理念,强化师资队伍建设,创新评价标准,并通过产学研合作促进职业教育全面发展。

关键词： 智能媒介   媒介延伸   社交媒体   人工智能  

摘要： 从抖音、快手、小红书等多功能视频互动平台的兴起,到ChatGPT、Gemini、Sora、DeepSeek等人工智能技术的突破性发展,媒介技术已演进至前所未有的高度,并深度渗透至现代生活的各个领域。这些新型媒介不仅整合了信息获取、休闲娱乐、社交互动等传统功能,更演进为重要的生产力工具。然而,基于麦克卢汉的“媒介是人的延伸”等理论,这些技术赋能在带来便利的同时,也在潜移默化中重塑着人类的生存方式。关于媒介对于人的延伸与截除正在悄然发生。

关键词： 智能物联网   智慧园区建设   园区数字化   物信融合   人工智能   云边端协同  

摘要： 随着物联网与人工智能技术的快速发展,将二者融合以推动智慧园区的建设,已成为促进社会经济和企业高质量发展的关键途径。文中聚焦于智能物联网技术在园区数字化建设中的系统化应用,提出了基于“物信融合”理念的智慧园区总体架构,深入探讨了智能感知物联网、智能计算与数字管理平台以及园区运营指挥中心的构建与实现路径。通过实际案例验证,结果表明,该方案不仅有效提升了园区管理的效率和安全性,还通过优化能耗管理显著降低了运营成本,推动了园区的数字化转型。所提出的智慧园区建设方案为实现全面、实时、智能化的园区管理提供了创新性解决方案和实践路径。

关键词： 数值模式   气候模拟   机器学习   次网格参数化  

摘要： 次网格物理过程是地球模拟系统中的重要组成部分,其参数化是气候模式不确定性的主要来源.传统的参数化方案往往基于简化假设,难以准确反映大气过程的复杂性.机器学习作为一种强有力的工具,为解决气候模式次网格参数化方案提供了新的方法.本文采用U-Net和Transformer Encoder机器学习模型,构建了适用于气候模式的次网格参数化方案,并利用ClimSim数据集进行训练和验证,学习次网格过程与大尺度环境变量之间的复杂非线性关系.研究结果表明,这些机器学习模型构建的次网格参数化方案能够有效地模拟云和对流等复杂的次网格过程,并显著提高气候模式的模拟精度.相比于传统的多层感知机架构,U-Net和Transformer Encoder模型在非线性关系拟合能力方面表现更优.然而,本研究主要关注离线条件下的拟合性能,未来的研究需进一步验证这些方法在气候模式在线耦合中的稳定性与效率,尤其是通过结合物理约束的方法来增强其物理一致性.