关键词： 人工智能   内部审计   高质量发展   智能化内部审计系统   自然资源  

摘要： 本文梳理了内部审计高质量发展的内在要求,归纳了当前人工智能(AI)的主要能力,结合自然资源部门内部审计的特点,提出AI赋能内部审计高质量发展必要且可行。在分析内部审计应用场景基础上,提出AI赋能内部审计高质量发展的总体思路,即整合通用大模型、自然资源行业大模型、法律法规知识库、审计知识库,构建内部审计AI专业能力,并以此为底座,研发智能化内部审计系统,与自然资源管理业务系统和财务管理系统对接,实现常态化、无死角监督,提升内部审计质效,实现内部审计的价值创造,进而推动内部审计高质量发展。同时,鉴于AI技术落地需要解决数据建模、数据抽取清洗、分析模型研制、与大模型交互等关键技术问题,以及面临信息安全、成果可靠性、人员技能不足、数据质量等方面的挑战,本文提出本地化部署、循序渐进、完善制度规范、强化培训等实施策略。

关键词： 人工智能   不良信息   内容治理   技术治理  

摘要： 治理不良信息内容是建设良好网络生态的重点所在。人工智能的应用导致不良信息内容的大量生成与快速传播,造成外化法律风险与内生技术风险。人工智能的内在构造与技术原理,使其生成的不良信息内容出现治理主体协作性、治理内容复杂性与治理方式有效性等方面的治理难题。为此,需要反思既有的治理举措和调整治理思路,形成与人工智能生成不良信息内容相适配的治理路径:一是需要政府做好对内统筹协调与对外优化监管治理,以合规激励促进协同治理;二是推动技术治理并将技术规则予以法律归化,以技术关照实现综合治理;三是关注不良信息内容、人工智能技术与公众网络行为中的伦理要求,以公序良俗引领有序治理。

关键词： 模糊树   永磁同步电机   直接转矩控制   机器学习   传感器  

摘要： 永磁同步电机因其高效率和高动态性能广泛应用于工业控制,但传统直接转矩控制方法易引发转矩脉动和磁链波动,尤其在低速运行时表现不足;因此,研究将模糊树模型应用于永磁同步电机的直接转矩控制中,通过引入基于模糊逻辑和决策树融合的智能控制方法,自适应调整开关决策规则,优化电压矢量选择,提高系统的动态响应能力和稳态控制精度;实验表明,模糊树模型显著降低了转矩脉动(误差减少40%)、磁链波动(降至原65%)及能量损耗(功率损耗减少44%),同时提升动态响应(响应时间缩短25%)和效率(提升8%),能量损耗大幅减少;研究结果表明,所提出的基于模糊树模型的直接转矩控制方法为优化永磁同步电机的性能提供了一种高效可靠的解决方案,在高功率场景中表现尤为突出;研究的创新性在于采用模糊树代替传统开关表,通过自适应规则调整,显著改善了控制性能。

关键词： 大数据   人工智能   政府网站智能化   公共服务  

摘要： 围绕政府网站智能化建设,结合大数据与人工智能技术(Artificial Intelligence,AI),分析了当前政府网站的发展现状与问题,提出了包括智能搜索、智能客服、预测分析、多渠道交互和智能决策支持在内的建设框架设计。通过功能模块的详细探讨和数据支持,阐明了智能化政府网站在提升服务效率、优化用户体验和推动公共服务模式创新中的重要作用。

关键词： 人工智能   高中   信息技术  

摘要： 随着科技的飞速发展和智能化技术的日益普及,人工智能(AI)已逐渐渗透到社会的各个领城,教育领城也不例外。在高中信息技术教学中,人工智能的应用与实践正成为一股不可忽视的力量,不仅改变了传统的教学方式,还极大丰富了教学内容,提升了教学质量。文章深入探讨人工智能在高中信息技术教学中的应用与实践,以期为教育工作者提供新的教学思路和方法。

关键词： 机器学习   人才培养   就业市场   人工智能  

摘要： 当前,人工智能正在重塑各行各业的运作模式和格局,对就业市场的影响尤为明显,体现在不同岗位的增减、要求的提高和形式的调整等方面。基于此,需思考人才培养改革方向,促进学生高质量充分就业。人工智能对就业的挑战就业岗位缩减。随着人工智能技术的深入发展,机器学习和人工智能的普及,传统劳动密集型、内容单一、工作环境较差、涉及有毒有害的工作将大量被自动化生产线和机器人取代,不仅减少了人力、物力的投入,还将大幅度提高工作效率,降低企业的运行成本,促进生产过程向智能化、高效率方向发展。

关键词： 葡萄酒   感官评价   多模态数据融合   人工智能   风味识别   品质预测  

摘要： 随着葡萄酒产业发展与消费者对品质感知的提升,传统依赖经验的感官评价方法因主观性强、标准化难等问题受到挑战,基于多模态感官数据融合与人工智能建模的评价体系成为风味评价新趋势。文章综述了电子鼻、电子舌、近红外光谱、图像识别及色谱质谱联用等感官数据采集技术,系统分析了早期融合、中期融合与晚期融合等多模态数据融合策略在风味建模中的应用特点,探讨了AI算法在葡萄酒风味识别与品质预测中的优势。指出当前该领域仍存在数据异构整合难、模型泛化能力弱、感官语言体系标准化不足等问题,并展望了基于用户偏好的智能评价、标准化风味图谱构建,以及实时检测平台开发等未来研究方向。

关键词： 人工智能   司法实践   司法权威  

摘要： 当前,人工智能应用于司法实践主要集中在量刑辅助、类案类判、偏离预警等。人工智能应用于司法实践提高了司法效率、统一了裁判尺度、减少了司法任意性、提高了司法公信力。但也存在破坏司法平等、影响司法自主、动摇司法权威、消解司法责任等法律问题。应通过注重审判公平、维护法官主体地位、重塑司法权威、明确责任承担等角度构建解决路径。

关键词： 高等教育   人工智能   教师专业发展   能力评价  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展,为高等教育教师专业发展能力评价范式革新提供了创新路径。现有高等教育教师专业发展能力评价研究面临指标静态且单一化、数据碎片化和反馈滞后等问题,缺乏有效的系统性建模。因此,本文突破传统评价范式,构建一种支持数据自动采集、分析与及时反馈的智能评价系统,引入多模态数据聚合机制与动态指标体系配置策略。系统整合教学行为、科研成果、学生反馈等12类多模态数据源,采用XGBoost-BiLSTM混合模型实现教师专业发展能力画像建模,并结合SHAP可解释性算法生成个性化发展建议。研究表明,系统评价效率较传统模式提升5.52倍,与专家评审一致性达Kappa=0.78(P<0.01)。评测对象中,有83%教师认为系统建议具有可操作性。本文为高等教育高校教师专业发展能力评价提供了创新技术框架与实施范例,对推动高等教育数智化转型具有参考价值。

关键词： 储层预测   集成学习   人工智能   贝叶斯优化   弹性参数  

摘要： 以随机森林为代表的多个学习器集成的方法在储层类型预测中取得了良好的成效,如何进一步提升随机森林储层类型判别精度对储层智能化预测具有重要的现实意义.由于实际地震资料反演得到的速度、阻抗和密度等参数在不同储层类型之间存在较强的相关性和数值范围叠置,而且不同储层类型的样本数量具有不平衡的特点,导致储层类型智能判别精度不足.本文以砂岩储层判别为例,从特征工程角度出发,在地震资料反演的纵波速度、横波速度以及密度等弹性参数基础上,对储层类型的敏感参数进行扩充,并通过OVR分类策略将多分类转换成多个二分类任务,进一步引入先验性的TPE贝叶斯方法对随机森林的寻参进行迭代优化,建立了一套基于OVR-TPE贝叶斯优化的随机森林砂岩储层类型预测方法与应用流程,并在实际工区中取得了良好的效果.