关键词： 智能化   物联网   油气管网   人工智能  

摘要： 伴随智能化的迅速发展,智能化建设已成为管道行业未来发展的重要趋势,一方面,通过智能化技术,可以实现管道生产全过程的数据采集和监控,这样在作业的每一环节都提高了生产效率和生产品质,其次,智能化技术还可以为企业提供更加准确的市场预测和决策支持,帮助企业更好地把握市场趋势和客户需求。本文主要针对基于物联网和大数据的油气管道数据采集和基于人工智能的用户用气预测两个技术,分别阐述智能化在油气管网中的应用分析,进一步激发智能化技术在管道行业中的应用和发展,为管道行业的可持续发展贡献力量。With the rapid development of intelligence, intelligent construction has become an important trend in the future development of the pipeline industry. On the one hand, through intelligent technology, data collection and monitoring of the entire pipeline production process can be achieved, which improves the production efficiency and quality of production in every aspect of the operation. Secondly, intelligent technology can also provide enterprises with more accurate market forecasts and decision-making support, helping enterprises to better grasp market trends and customer needs. This article mainly elaborates on the application analysis of intelligence in oil and gas pipeline networks based on two technologies: oil and gas pipeline data collection based on the Internet of Things and big data and user gas prediction based on artificial intelligence, to further stimulate the application of intelligent technology in the pipeline industry and development and contribute to the sustainable development of the pipeline industry.

关键词： 人工智能   语言学科   伦理问题   机器语言   语言转换   第三语言   第二语言   语言交际  

摘要： 韩礼德很早就提出,不仅仅是出于学科的社会责任,即使只是出于语言的工具性质,我们也要思考语言学科外的人所提出的问题。人工智能时代语言之外的学科所提出的问题更是语言学不可回避的问题。人工智能被广泛认为是兴起下一轮科技革命的动力。从当前的发展趋势来看,这不无道理。由此,有必要深入了解人工智能可能带来的巨变以及相关伦理问题。人工智能带来语言转换上的诸多便利,但所产生的“第三语言”(母语为第一语言,所有其他外语为第二语言,机器语言可统称为第三语言)让人类社会中语言交际更加复杂化,对相关的伦理问题有必要提前加以认识和研究。

关键词： 线性判别分析   欧拉表示法   数据降维   机器学习  

摘要： 线性判别分析(LDA)是一种经典的线性降维方法,广泛应用于统计学和机器学习领域,用于提取数据中的判别特征。然而,随着数据规模的迅速扩大,大量数据呈现出复杂的非线性特征,使得传统依赖欧氏距离的LDA在处理此类数据时难以充分捕捉复杂的数据结构。为了解决这一问题,本文提出了一种基于欧拉表示的线性判别分析模型(Euler-LDA)。Euler-LDA结合欧拉表示的优势,将数据映射到复数空间。通过利用复数的几何特性,更精确地捕捉数据的非线性关系,从而显著提高算法在复杂数据分布场景下的适用性和分类性能。此外,这种方法在处理复杂数据分布时,展现出较强的适用性与优越的分类性能。此外,通过进一步拉大类间距离与缩小类内距离,Euler-LDA有效提升了特征提取的准确性。通过这些机制,欧拉表示能够更加高效地应对非线性分布的数据,提供比传统欧氏距离更可靠和精确的相似性度量。在多个数据库上的对比实验结果表明,该算法识别率显著优于传统LDA及其改进方法。Linear Discriminant Analysis (LDA) is a classic linear dimensionality reduction method widely used in statistics and machine learning for extracting discriminative features from data. However, as data scales rapidly expand, a large amount of data exhibits complex nonlinear characteristics, making it difficult for traditional LDA, which relies on Euclidean distance, to fully capture intricate data structures when processing such data. To address this issue, this paper proposes a Linear Discriminant Analysis model based on Euler representation (Euler-LDA). Euler-LDA leverages the advantages of Euler representation to map data into a complex space. By utilizing the geometric properties of complex numbers, it more accurately captures the nonlinear relationships in the data, thereby significantly improving the algorithm’s applicability and classification performance in scenarios with complex data distributions. Furthermore, this method demonstrates strong applicability and superior classification performance when dealing with complex data distributions. Additionally, by further increasing the inter-class distance and reducing the intra-class distance, Euler-LDA effectively enhances the accuracy of feature extraction. Through these mechanisms, Euler representation can more efficiently handle nonlinearly distributed data, providing a more reliable and precise similarity measure than traditional Euclidean distance. Comparative experimental results on multiple databases show that the recognition rate of this algorithm is significantly superior to that of tradition

关键词： 智慧教研   人工智能   AI课堂大数据分析  

摘要： 本文介绍了广州市教育研究院建构智能研修平台应用模式,践行教育信息化2.0,并通过信息技术手段形成课堂教学数据采集,用AI课堂大数据分析,拓宽课堂观察和教学评价视野,推进区域教学教研发展,推动构建技术赋能的区域教育共同体的具体实践经验。

关键词： 人工智能   智慧农场   大模型   大数据   新农人  

摘要： 将人工智能技术深度融入农业生产实践,是提高农业生产效率、保障国家粮食安全的有效途径,也是给农业生产插上科技翅膀的重要举措。为了实现人工智能技术和产品落地应用,并形成智慧农业生产体系,最有效的方式是在不同类型农业生态区建立具有一定种植规模的智慧农场示范样板,形成成套的技术体系和可复制的推广范式,这也是检验并优化人工智能赋能农业生产效果的最高效的方式。文章分析了发达国家典型智慧农场的建设经验,以及我国智慧农场发展的现状,着重探讨了我国“伏羲农场”智慧农业生产体系构建的内容、实施路径和应用实践;最后,对进一步高质量构建以“伏羲农场”为代表的我国特色智慧农场生产体系提出建议。

关键词： 人工智能   高等教育评价   动因   内涵   路径  

摘要： 在运用“目标达成说”、应答模式和“第四代教育评价理论”等评价理论对人工智能赋能高等教育评价改革动因进行分析基础上,明晰了人工智能赋能高等教育评价改革内涵。随着人工智能技术发展,其教育属性、技术属性和社会属性高度融合的特征,正成为高等教育评价改革驱动力。通过对人工智能赋能高等教育评价改革问题分析,应用人工智能技术构建多元综合评价体系、个性化评价与学习支持体系、高效评价与管理体系、伦理与隐私保护体系和持续优化与反馈体系,强调试点与示范推广,为保障高等教育评价科学性、公平性、透明性与持续性,提升高等教育质量与增值提供路径。

关键词： 负面绩效反馈   人工智能   绩效改进动机   内部归因   任务类型  

摘要： 负面绩效反馈对员工学习和绩效提升具有重要意义,然而其往往难以被员工所接受。随着人工智能技术(artificial intelligence,AI)逐渐应用于组织情境中,探索AI提供负面绩效反馈对员工行为及态度的影响成为重要议题。采用4个递进式实验探索了AI与人类管理者提供负面绩效反馈对个体绩效改进动机的差异化影响及机制。实验1~3采取经典的虚假反馈的策略,发现相较于人类管理者,AI提供负面绩效反馈引发个体更高水平的绩效改进动机(实验1)。并且,在客观任务中,AI(较人类管理者)提供负面绩效反馈引发个体更高水平的绩效改进动机;而在主观任务中,结果则相反(实验2)。此外,个体对于负面绩效反馈的内部归因解释了上述关系发生的内在机制(实验3)。实验4则采用相对真实的负面绩效反馈情境,重复了先前3个实验的研究发现。该研究对于组织为何以及何时应用AI提供负面绩效反馈提供了一定的启示。

关键词： 智慧课堂   在线教育   未来课堂   虚拟仿真   人工智能   小分子抑制剂   蛋白质结构预测   生物教学  

摘要： 全球学生同步参与的智慧课堂长什么样?在2024世界慕课与在线教育大会上,“人工智能驱动下的计算生物教学”典型应用场景,为人们展现出未来课堂的生动图景:借助数字栾生、虚拟仿真等技术,学生们正在进行蛋白质结构预测、病毒小分子抑制剂设计。

关键词： 教学设计   电力系统   电压调整   人工智能  

摘要： 随着大规模分布式光伏渗透率不断增高,新型电力系统给电力系统分析课程带来了新问题、新挑战。针对含源配电网电压调节问题,引入人工智能(artificial intelligence,AI)技术进行教学设计。采用创新思维培养模式,培养学生利用前沿AI技术解决新型电力系统新问题的能力,助益学生对未来工作和继续深造的岗位适应能力。

关键词： 软件研发   国产软件   人工智能   数字化社会   软件行业   研发能力   驱动力   大数据融合  

摘要： 本文根据企业公开信息,收集并整理了100家软件研发企业,以此为参考,对国内软件行业在发展中所呈现的状况及特点进行简要归纳。软件在数字化社会的重要性不言而喻,其已经成为各行业发展的关键驱动力。国产软件创新在近几年也取得了显著进展,正逐步展现出强劲的发展态势。尽管国产软件在人工智能与大数据融合等方面成果初现,但仍存在不少技术瓶颈。例如,在高端算法研究领域,与国际先进水平相比仍有差距,一些复杂的机器学习模型和算法的研发能力有待提高.