关键词： 人工智能   医学装备   故障诊断   办公自动化  

摘要： 医学装备是现代医院中不可或缺的组成部分,其高效运行对医疗质量和效率有直接影响。随着医院信息化和办公自动化的快速推进,人工智能(AI)在设备故障诊断、预测性维护和智能管理中的应用日益广泛。文章探讨人工智能技术在医学装备故障诊断中的作用,以及办公自动化系统在提升设备管理效率、优化资源配置方面的应用前景。通过融合AI、数据集成和自动化办公流程,医院可实现对设备的精准管理和实时监控,确保设备的稳定性和高效性。

关键词： 岩土工程   机器学习   工程数据  

摘要： 利用机器学习模型对土壤湿度进行预测,可以为岩土工程设计和施工提供有力的科学支持,有助于工程师制订更为科学的决策,从而减少因土壤条件不可预测的变化而带来风险。鉴于这一需求,采用多种传感器和技术手段,对位于河流冲积平原研究区域进行了土壤湿度数据的采集,并建立了一个能够自动学习土壤湿度特征的卷积神经网络(CNN)模型。模型通过训练集、验证集和测试集数据进行了训练和评估。结果显示,模型具有良好的泛化能力和预测准确性,均方误差(MSE)为0.0123,均方根误差(RMSE)为0.1105,平均绝对误差(MAE)为0.0789,决定系数(R^(2))为0.9231。评估结果表明,该模型能够有效预测岩土工程中的土壤湿度变化,其可为岩土工程的设计和施工提供了重要的科学依据。

关键词： 数智技术   人工智能   大数据   区块链   新闻传播教育  

摘要： 随着数智技术的发展,人工智能、大数据和区块链在新闻传播中的应用越来越广泛。人工智能提升了新闻生产的自动化和精准度,大数据增强了报道的深度与互动性,区块链展现了在版权保护与内容验证方面的潜力。新闻传播教育通过强化数字基础设施、提升教师数字素养、优化资源配置、推动跨学科融合等途径,旨在培养适应数字智能时代需求的应用型新闻传播人才。

关键词： 数据跨境流通   数据基础设施   人工智能   联盟链   隐私计算   东盟  

摘要： 探讨了面向东盟的数据跨境流通模式、面临的挑战及基础设施建设的可能方案。研究认为,数据跨境流通治理存在数据跨境兼容、协同治理和监管合规3个方面的挑战。基于此,提出了3种基于新型基础设施建设的治理方案:人工智能辅助的跨境数据安全管理方案、基于联盟链的中国—东盟跨域数据共享方案以及基于隐私保护计算的“中国—东盟”数据流通框架设计,旨在提升数据跨境流通的安全性和效率,推动数据要素在多方协作中的高效和安全流通。

关键词： 智能制造   作业标准化   数据治理  

摘要： 随着工业4.0的发展,自动化和数字化技术正在重塑制造业。然而,一线仍存在短期内难以自动化的手工操作。本文提出了一种基于数据治理的方法,通过收集和分析员工作业数据,构建了标准化作业评估系统,有效解决了这一问题。研究显示,某工厂通过此方法,标准化作业水平提升了20.29%,显著提高了生产效率和产品质量。本文为制造业的数字化转型提供了重要参考。

关键词： 人工智能   新闻媒体   媒体发展  

摘要： 人工智能是科技发展进步的产物。随着人工智能的广泛应用,大量行业和领域发生了显著变化,新闻媒体也不例外,可以说人工智能的应用直接促进了新闻媒体的发展。本文主要围绕新闻媒体现阶段的发展,探讨人工智能带来的影响,并根据实际情况给出新闻媒体未来发展的建议。

关键词： 人工智能   精准营销   种业电子商务   客户细分   个性化推荐  

摘要： 为提升种业电子商务平台的营销效果与市场竞争力,本研究对人工智能技术的应用展开分析。本研究发现AI技术在客户细分、个性化推荐以及用户行为预测方面有着突出的长处,能够协助企业精确找到目标客户,优化营销的策略,还能够达成市场预测和需求分析的自动化。AI驱动的营销策略不仅能提高客户的满意度、忠诚度,还能有效减少营销成本,从而为种业企业制定和施行AI营销策略提供重要的借鉴。

关键词： 数字新闻   城市形象   人工智能   视听传播   虚拟主播  

摘要： 云计算、大数据、物联网、人工智能场景深嵌日常生活领域,媒体深融下的城市形象传播正在重构内容生产模式。智能传播与自动化新闻生产交融下,如何通过AIGC更好推进城市形象品牌传播,重在数据挖掘实现城市形象智慧传播,驱动城市形象人机协同书写,有效实现AIGC赋能数字新闻生产创新模式。

关键词： 机器学习   深度学习   重离子碰撞   科学智能  

摘要： 随着高能核物理研究进入多维度、高复杂度数据分析阶段,深度学习技术正逐步成为理解极端条件下核物质行为的关键工具,并推动研究范式从经验驱动向数据驱动的根本转变。本文简要梳理了机器学习在该领域的演进,并着重介绍了深度学习方法在其中的前沿进展:早期(20世纪末至21世纪10年代)研究主要采用人工神经网络和支持向量机等传统算法,通过核质量预测、相变识别等任务验证了机器学习处理核物理问题的可行性,但受限于人工特征提取和计算能力的制约,尚未触及物理特征的自主挖掘;深度学习时代(21世纪10年代至今),研究者创新性地引入点云网络架构,通过直接处理末态粒子四动量数据,不仅突破了传统方法依赖人工构造统计观测量的局限,更开启了从数据表象到物理实在认知跃迁的进程。与此同时,无监督学习方法推动研究重心从假设验证转向数据驱动的物理规律自主发现,不仅实现了异常信号的敏锐捕捉,更催生出物理现象涌现性研究的新思路。展望未来,从发展包含物理先验的深度学习算法以提升模型的物理含义,到元学习与自监督框架深化稀有事件分析;从量子机器学习加速提取高维数据特征,到生成式模型重构物理数据生态,这些发展或将推动高能核物理从观测数据的被动解释转向物理规律的主动发现,从局部特征的碎片化分析转向系统行为的整体性认知,最终有可能构建具有自主知识发现能力的智能物理研究体系。

关键词： 人工智能   初中体育教学   教学转型   “四化”教学   教育现代化  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在初中体育教学中的应用已成为推动教育现代化的关键。本研究探讨了人工智能在支持“四化”体育教学转型——内容结构化、组织小组化、学法问题化、评价精准化——中的作用,通过分析浙江省的实践案例,揭示了人工智能如何提升教学质量与效率,以及解决传统教学中的结构性问题。研究强调,尽管技术实施面临基础设施和隐私保护等挑战,但跨学科合作和政策支持将对推动这一领域的进步起到关键作用。