关键词： 人工智能   新闻业   新闻生产   正负体验  

摘要： 当今各行各业开始利用AI提高生产效率,甚至完成更加复杂、机器无法处理的工作,新闻业也不例外。当前生成式人工智能已成为世界各地诸多新闻编辑室生产中不可或缺的一环,其操作范围包括新闻搜集与整理、编辑与撰写、传播与互动等新闻生产流程。但机遇总与风险相伴,人工智能的广泛运用令一部分新闻从业人员的职业认同感受到冲击。分析人工智能技术对新闻业的影响,说明新闻编辑室利用人工智能技术的情形及其带来的正负体验,以期“科技向善”,为技术服务新闻业构建更好的使用愿景。

关键词： 法律科技   人工智能   新质生产力   律师职业发展  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,律师行业正面临前所未有的机遇与挑战。表面上看,一方面,人工智能技术极大地提升了法律服务的效率;另一方面,人工智能技术的应用和发展对律师的传统业务领域造成了相当程度的侵蚀,导致传统基础法律服务市场的坍缩,也激化了已经相当白热化的行业竞争。在人工智能技术高度发达的未来,律师是否将沦为即将消失的职业?实际上,“寒气”已在逼近。在现有技术条件下,来自人工智能技术的竞争压力成为悬在律师头顶的“达摩克利斯之剑”,已是不争的事实。面对诸多困境,律师如何调整策略并成功突围,是当前的重中之重。本文旨在通过分析人工智能技术给律师职业发展造成的困境,探讨律师是否将被人工智能技术所取代;并从发展新质生产力的角度,客观地分析律师职业发展的未来方向。

关键词： 电力设备   设备运维管理   智能化升级   高速铁路   智能技术   人工智能   验证系统   实用性  

摘要： 针对高速铁路电力设备运维管理智能化升级,提出了一种基于智能技术的解决方案,即电力设备智能运维管理系统。通过对智能诊断与预测算法以及人工智能在电力设备运维中的应用进行研究,设计并实现一个完整的系统。通过实际应用案例分析,验证系统在高速铁路电力设备运维管理中的有效性和实用性。

关键词： 收费站   人工智能   机器人  

摘要： 随着城市经济的不断发展,城市周边高速公路流量持续攀升,收费站出入口非ETC车辆及交易失败车辆频繁导致人工混合车道拥堵现象日益严重,同时也对ETC车道的顺畅通行造成了连带影响。尽管“无人值守”收费站模式正逐步推进,但收费现场的运营管理依然面临诸多挑战,严重依赖人工参与,使得秩序维护效率难以提升。因此,如何利用人工智能等前沿技术来革新运营管理模式,实现收费站对车辆的全方位智能化服务,已成为当前亟待解决的关键问题。本课题通过多元感知、物联网、人工智能等前沿技术与高速行业深度融合,利用AI视频、毫米波雷达等技术手段,实现了收费站服务机器人的全要素精准感知,为高速公路收费站管理智能化提供了有力的技术支撑与基础。

关键词： 人工智能   小学美术   教学策略  

摘要： 人工智能技术以其强大的数据处理能力、个性化的学习推荐以及丰富的交互体验,为小学美术教学提供了新的思路与工具。人工智能技术与小学美术教学结合,不仅能够丰富美术教学形式,使美术教学变得更为直观且便捷,还能够推动教育管理的自动化进程,实现教学评价的智能化与个性化,对促进学生全面发展具有重要的意义。对此,本文通过分析人工智能赋能小学美术教学的意义,在此基础上探讨基于人工智能赋能小学美术教学策略,以期为小学美术教育注入新的活力。

关键词： 风速订正   机器学习   垂直风廓线   耦合模型  

摘要： 研究提出了一种在风速垂直分布规律约束下训练得到机器学习风速订正的方法(耦合模型)以提高模型泛化性能。试验中的机器学习模型采用CNN_LSTM模型,风速垂直分布规律指一段时间各高度的时均风速满足指数分布规律,通过物理与数据结合的方法提升订正效果。研究表明,以测风数据为基准,耦合模型订正结果更接近测风数据,较WRF模拟风速在试验中均方根误差最高可降低1.74m/s,较CNN_LSTM订正模型均方根误差最高可再降低0.46m/s,两种不同的订正方法可将相关系数由0.65左右提升到0.9左右,其中耦合模型相关系数能够提升到0.92左右。本研究提出的通过在机器学习模型训练中耦合风速垂直分布规律的方法,能够有效提高订正模型泛化能力。

关键词： 人工智能   信息资源管理学科   科学研究范式   信息链   悖论  

摘要： 在智能时代,人工智能与基础科学的交织融合已成为科学研究范式发展的新前沿,为信息资源管理学科研究范式的转型升级提供了方向和可能性。信息资源管理学科应充分发挥人工智能技术的渗透性、扩散性和颠覆性,立足于学科对人工智能发展的启示作用,推动人工智能与信息资源管理学科的深度耦合,构建AI+IRM学科研究新范式。首先从两种科研范式形态视角审视AI+IRM范式的生成逻辑,以形成对新范式的全面认识;其次探讨了AI+IRM的内涵,表现为AI4IRM和IRM4AI的“双螺旋引擎”共振驱动;然后着眼于学科研究范式变革下学科研究对象的转化,重构了AI4IRM范式下的信息链模型,分析了IRM4AI范式下人工智能各层次提升;最后讨论了人工智能与信息资源管理学科融合发展的三种悖论,包括“学科知识获取—解释深度幻觉”悖论、“学科研究效率—学科单一文化”悖论和“学科边界拓展—学科本体弱化”悖论。文章是对智能时代信息资源管理学科研究范式变革的初步思考,对于学科理论发展和实践创新具有重要的参考意义。

关键词： 人工智能   观察体验   现代科技   相机   爱好者  

摘要： 现代科技正在改变我们观察自然的方式。一款模仿花朵设计的人工智能自然相机不仅能够吸引鸟类和昆虫,还能以更亲近的视角记录它们的活动,为自然爱好者和摄影爱好者提供了前所未有的观察体验。

关键词： 桥梁监测   数据处理   数据分析   传感器技术   机器学习   可视化技术  

摘要： 桥梁是交通基础设施的关键环节,其安全性直接关系到交通运输的安全和顺畅。随着传感器技术和远程监控系统的不断发展,桥梁监测已成为确保桥梁安全运行的重要手段。本文探讨了桥梁监测数据的处理与分析方法,介绍了常用的监测技术及其数据采集方法,并详细描述了数据预处理、数据分析方法及其在桥梁监测中的应用。研究结果表明,有效的数据处理与分析能够为桥梁维护提供科学依据,提高桥梁的安全性和使用寿命。

关键词： 风电主轴承   故障诊断   粒子群优化   随机森林   特征选择   机器学习  

摘要： 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法和随机森林(RF)模型的新型故障诊断方法,用于风电主轴承的故障检测。通过结合PSO算法的特征选择能力和RF模型的高准确性和稳定性,优化了特征子集,显著提升了故障诊断的准确性与可靠性。实验结果表明,PSO-RF模型在风电主轴承故障检测任务中的诊断准确率达到92.42%,F1值为75.38%,各项性能指标均优于未优化的RF模型、XGBoost模型以及K-近邻算法。PSO-RF模型在鲁棒性测试中展现了对异常值和噪声的高容忍度,以及良好的跨工况泛化能力,该方法不仅提高了模型的诊断能力,还为风电设备的维护和故障预警提供了新的技术手段,有助于提高风电场的运行效率和设备可靠性。