关键词： 农产品完整性   风险预测   人工智能   机器学习  

摘要： 面对全球人口增长和农业生产压力,以及农产品质量安全问题的严峻挑战,传统的农产品完整性监测和风险预测方法已显不足。机器学习技术的飞速发展为农产品完整性监测和风险预测提供了新的解决思路。本文系统总结了机器学习技术在农产品安全风险监测(包括物理性、化学性和生物性风险)、农产品真实性和可追溯性保障,以及基于历史数据的农产品风险评估预测等方面的应用。机器学习技术无疑有效提高了农产品完整性监测效率,实现风险的早期发现和预防,为构建更安全、可靠的食品供应链提供了新的解决方案。虽然这些应用展示了巨大的前景,但在农产品完整性监测和风险预测领域人工智能化仍面临挑战。在总结文献的基础上,本文进一步探讨了这一趋势的前景和方向,提出了机器学习模型可解释性与信任问题的重要性,以及数据的获取和使用方面存在的问题,以改进机器学习在农产品完整性监测和风险预测中的应用。

关键词： 人工智能   乡村教育资源   优化配置   教育数字化   路径   成效   广东省  

摘要： 围绕人工智能赋能乡村教育资源优化配置问题,以广东省为典型实践基础,构建“技术赋能-结构协同-制度嵌入”三维机制模型,并从资源质量、配置公平与配置效率三重维度出发,系统评估其运行成效与制度挑战。研究认为,人工智能在教育数字化治理体系中应作为嵌入式治理工具,并需在制度设计、平台治理与文化适配三方面协同推进。

关键词： 智能消费   人工智能   消费模式   产业升级  

摘要： 在扩大内需和推动数字经济高质量发展的背景下,智能消费成为释放消费潜力和优化供需结构的重要方向。发展智能消费契合居民的高品质生活追求,有助于推动消费升级和产业升级协同并进,是既利当前、更利长远的战略选择。在超大规模市场潜力、人工智能技术快速进步与产业生态不断优化的共同作用下,我国智能消费市场发展迅猛,但仍面临核心技术瓶颈亟待突破、场景适配不足、消费者适应性分化、企业智能化转型滞后以及新型业态消费者权益保障不完善等挑战。针对这些问题,构建促进智能消费增长的长效机制需要从数字文化适应、市场支撑体系建设、产业智能化升级和消费治理系统优化等方面发力,提高市场渗透率和可持续发展能力。推动智能消费发展过程中,应重点关注更具市场开发潜力的高数字素养低财富人群和低数字素养高财富人群,从政府、企业和社会层面构建差异化市场策略和支持政策,以促进智能消费市场的规模增长和利润突破。

关键词： 人工智能   财务大模型   会计职能   财务管理  

摘要： 积极推进行业大模型应用是加快形成以人工智能为引擎的新质生产力的重要举措。财务管理是人工智能技术应用的重要领域,大模型技术如何赋能财务管理,成为企业财务数字化转型不可回避的现实问题。文章对我国财务大模型应用的实践探索、现实障碍以及发展进路进行了深入研究,为推动财务大模型在财务管理领域深化应用提供了参考。首先,从财务大模型内涵及其对会计职能的影响出发,全面分析了人工智能大模型在财务领域应用的两种主要方式及其实践探索;其次,基于财务大模型应用的实践,从核心数据获取、模型运行不确定性、合规性监管、算法责任和伦理等多个层面剖析财务大模型应用面临的现实障碍;最后,针对这些现实障碍,提出财务大模型深化应用的发展进路。

关键词： 煤矿地质灾害   预防监测系统   人工智能   实时监测  

摘要： 目前煤矿地质灾害的预防工作,存在实时监测能力不足、预警响应滞后等安全生产隐患,传统监测手段难以及时识别地质与环境数据异常。基于此,构建了多源数据融合的AI监测预警系统,采用深度学习算法解析环境降雨、湿度、温度及地质位移/倾角等参数,通过智能分析模型实现数据异常检测,自动生成处置指令。研究证明,该监测预警系统能实现地质灾害实时精准监测与预警响应,解决了传统监测系统被动响应的技术瓶颈,推动煤矿防灾体系向智能化、主动防御转型,以高精度数据筑牢煤矿安全生产防线。

关键词： 空间插值   机器学习   随机森林   表层沉积物   有机碳含量  

摘要： 厘清中国边缘海沉积有机碳的分布特征和控制因素有助于建立东亚边缘海有机碳循环模型及其“源-汇”格局。当前中国东部边缘海有机碳分布图的绘制,主要是通过数学插值对采样点之间进行填充。该方法一方面极大地受限于采样站位的位置和数量,另一方面通过数学插值填图也忽视了样品与海水理化性质、海底地形和洋流等环境因素的差异,将复杂的地质问题简单化。机器学习方法能够从高维和复杂数据中提取关键信息,构建环境属性特征和预测变量的映射关系。本文借助机器学习方法中常用的随机森林算法,通过对405个海洋沉积物有机碳数据与50个环境属性特征映射关系的学习,预测了中国东部边缘海表层沉积物的有机碳含量。相比根据同样数量样品由克里金插值计算绘制的有机碳分布图,随机森林算法对沉积物有机碳含量预测结果的平均绝对误差、均方根误差、最大残差等误差评价指标均更小,十折交叉检验的R2达到0.6,表现出较高的拟合精度。尤其对于采样密度较低或因采样困难存在样品空缺的海区,随机森林算法能更准确的预测表层沉积物有机碳含量,体现出更符合实际情况的预测潜力和外推性优势。本文所建立的随机森林算法对于未来其他海洋沉积物地球化学指标的预测也同样具有借鉴作用,对于中国东部边缘海的资源调查和环境保护具有重要的现实意义。

关键词： 人工智能   帕金森病   大数据   机器人辅助步态训练   脑机接口技术  

摘要： 帕金森病(PD)作为神经系统第二大退行性疾病,全球患病人数众多且呈增长趋势,晚期患者面临严重并发症。人工智能技术已在PD的辅助诊疗和全程管理方面展现出了应用潜力。可穿戴设备、室内运动监测系统及临床视频监测收集运动康复大数据,经过特定算法和大数据模型进行分析,制订个性化帕金森病运动康复方案,如精准评估与定制、实时监测与反馈、疾病预测与疗效观察等。然而,大数据模型辅助帕金森病运动康复也面临数据准确性等挑战,尽管如此,脑机接口技术、远程医疗服务拓展及辅助治疗设备等仍为未来发展带来了机遇,有望全方位提升PD患者的照护质量。

关键词： 大语言模型   高职英语   人工智能  

摘要： 在高职英语教学中,大语言模型担任语言顾问、智能语伴、语言测评专家等角色。目前,大语言模型运用于高职英语教学面临一些困囿,既体现于定向生成的信息束缚学生英语学习,也反映在学生对大语言模型依赖过重,也导致高职英语教师的教学压力随之增加。可基于大语言模型视域,采取合适的优化路径,助力高职英语教学创新发展。

关键词： 大数据   汽车营销   精准营销   用户画像   机器学习  

摘要： 随着汽车市场竞争日趋激烈,传统营销模式已难以满足消费者个性化需求。大数据技术为汽车精准营销提供了新的解决方案,通过构建多维度数据采集体系,运用机器学习算法构建用户画像和需求预测,实现精准的客户细分和个性化营销策略制定。研究表明,基于大数据的汽车精准营销技术能显著提升营销效率和转化率,降低营销成本,大数据技术为汽车企业数字化转型和营销创新提供了重要支撑。

关键词： 新闻传播   人工智能   信息茧房   人机协同  

摘要： 基于人工智能技术的新闻传播有利有弊,既为新闻传播带来了新闻生产效率提升、新闻消息精准推送、新闻呈现方式丰富等正向影响,也为新闻传播带来了人机失衡、“信息茧房”、信息安全等负向影响。如何实现对人工智能的合理应用,是新闻传播实践中新闻工作者需要思考解决的一项重要课题。本文从人工智能基本内涵入手,分析了人工智能技术对新闻传播的影响,并基于此探讨了人工智能技术下的新闻传播优化路径,以供参考。