关键词： 人工智能   数字化故事叙述   对外汉字教学   构形文化   应用研究  

摘要： 人工智能及数字化技术的快速兴起,推动国际中文教育学界掀起了转型热潮。基于图文、音频及视频等多媒体技术的数字化故事叙述,在DeepSeek和腾讯元宝等AI智能辅助下,给汉字文化教学注入交互式新活力的同时,也带来了新挑战。本研究旨在探讨AI时代背景下,数字化故事叙述(Digital Storytelling,DST)这一创新性的教学方法,在对外汉语教学中如何与汉字文化教学有机契合,并通过汉字构形文化教学案例设计辅以分析说明。首先,文章就数字化故事叙述的定义和理论基础入手,通过文献阅读法梳理其国内外研究现状,以此提炼总结出其在教育中的优势。其次,在阐述汉字文化教学必要性的基础上,分析智能数字化故事叙述与汉字文化教学二者之间的有机联系及意义,从理论层面论证应用的可行性。最后结合智能数字化故事叙述的主要技术基础,借助“希沃”教学平台开展汉字构形文化的教学框架设计,探索智能数字化故事叙述在课前,课堂和课后三个环节中的可行应用策略,并总结出国际中文教育数字化转型时代背景下汉语文化教学的相关改进建议,以期助力“汉字难”以及“汉字教学更难”困境的改善和汉字文化的创新性传承与传播。

关键词： 风机机组   管网系统   节能监测   智能化方法   数据传输  

摘要： 随着全球能源需求的不断攀升以及环境保护压力的增大,如何提高风机机组与管网系统的能源利用效率,已成为工业领域亟待解决的问题。在此背景下,智能化节能监测技术应运而生,其在风机机组与管网系统中的应用显得尤为重要。这一技术凭借其先进的智能感知、高效的数据传输、精准的分析与诊断算法,以及科学的决策优化控制策略,显著降低了能耗,提升了设备运行稳定性,同时减少了维护成本。研究成果不仅为工业节能降耗开辟了新路径,促进了监测技术的创新发展,更为我国实现绿色低碳转型贡献了力量,展现了智能化技术在节能环保领域的广阔应用前景。

关键词： 行政答复   人工智能   简单性   复杂性   合法性  

摘要： 自动行政答复,指行政机关使用计算机科技实现行政答复的自动化。无论是基于检索原理,还是基于大模型原理,自动行政答复皆无法律拘束力。然而,基于检索原理的“简单性”,以及基于大模型原理的“复杂性”,可能导致合法性的偏离。特别地,对相对人有利的合法性偏离,可能引致行政处罚。为了应对这一问题,可从制度和技术两个方面进行应对优化。制度方面的优化,以相对人保护为目标,聚焦于相对人遵循对其有利的错误答复而做出违法行为的情景。经由信赖保护的原则进路,以及《行政处罚法》的规则进路分析,可知行政机关应当减轻或免予处罚。技术方面的优化,以行政机关提升为目标,主要包括增设获取记录的功能和提高转译准确度。

关键词： 社区心理服务   数智技术   人工智能   大数据  

摘要： 社区心理服务是社会心理服务体系的重要组成部分,加强社区心理服务体系建设是完善我国社会治理体系和健全社会服务体系的重要内容。当前社区心理服务工作面临制度不够完善、心理服务供需关系不平衡和社区居民认知固化等现实困境。大数据和人工智能融合叠加形成数智技术,驱动数字文明新形态发展,为心理服务工作提供了新的发展机遇。以数智技术驱动社区心理服务体系新发展,实现政府主导建设、社区多元化发展、居民认知显著提升,进而建立完善的社区心理服务体系。

关键词： 智慧校园   行为数据采集   异常检测   机器学习   预警机制  

摘要： 智慧校园建设现在已经成为教育现代化的重要方向,文章给出了一种创新型多源异构数据采集架构以及基于ADAE-LSTM混合模型的异常行为识别方法,此方法通过融合边缘计算和云端处理技术并结合注意力机制增强特征学习能力,实现了对学生行为全方位感知和异常模式精准识别。实验结果表明平台异常检测准确率达到95.7%,相较于传统方法提升了31.3%,预警时间提前到72小时,显著提高了学校管理效率和学生心理健康干预及时性。

关键词： 人工智能   田径训练   转型   重构   伦理  

摘要： 目的:了解人工智能重构田径训练范式的理论逻辑与实现路径。方法:对近年来国内研究者在人工智能对运动训练的作用方面的相关研究成果进行检索、归纳与分析。结果:田径训练是竞技体育的核心,也是体能素质培养的基础。本研究综合阐述了基于人工智能技术的田径训练的理论重构、路径优化及转型困境。结论:田径训练在人工智能的协助下已实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变,但仍面临着不可忽视的伦理问题,如算法偏见、人机协同权责等。人工智能技术也将不断优化,在助力田径训练智能化的同时保留其作为“人的实践”的本质属性。

关键词： 现地预警   地震紧急处置   P波初至自动识别   极限梯度提升树   机器学习  

摘要： 针对传统P波初至自动拾取方法抗干扰能力弱、拾取精度低的问题,提出1种基于极限梯度提升树(XGBoost)的实时P波初至自动拾取方法。首先,选择有助于区分地震信号与背景噪声的4种特征参数作为模型的输入,以降低模型的复杂度;其次,构建P波初至自动拾取XGBoost模型,并对模型进行训练和测试;最后,通过与目前地震预警中常用的P波初至实时识别方法进行对比,验证模型的有效性。结果表明:所提方法在±0.5 s误差范围内的拾取样本占比为93.3%,优于能量周期双参数(EDP-Picker)方法和短时/长时平均比(STA/LTA)方法,二者拾取样本占比分别为91.9%和83.6%;当误差超出±0.5 s时,XGBoost方法的提前和滞后触发样本占比分别为4.27%和5.26%,而EDP-Picker的相应比例分别为5.03%和6.50%,STA/LTA的相应比例分别为5.39%和1.71%。相较于2种传统方法,XGBoost方法的综合性能显著提升,且具有更高的识别精度和更强的抗干扰能力,能够更稳定地适应复杂场景下的拾取需求。

关键词： 人工智能   中韩互译   神经网络机器翻译   人机协同   翻译技术  

摘要： 随着人工智能(AI)技术,特别是神经网络机器翻译(NMT)的迅速发展,中韩翻译实践正经历由传统人工主导向人机协同的新阶段转变。本文聚焦人工智能在中韩互译中的应用现状,结合翻译示例分析当前技术表现,并系统探讨其在语言结构差异、语用功能转换及文化负载信息处理中的优势与限制。研究发现,中韩互译虽然已在新闻、法律、教育等领域广泛应用AI系统,但在句法重构、敬语体系、词义选择等方面仍存在诸多挑战。基于此,文章提出构建以“译者 + AI”为核心的人机协同翻译生态,以实现智能翻译与跨文化传播的深度融合。

关键词： 石榴   突尼斯   发酵   机器学习   Shapley可加性特征解释   挥发性风味化合物  

摘要： 本研究选取90款发酵石榴汁(Fermented pomegranate juice,FPJ)中加权偏好得分最高(Highest weighted preferences score,HWPS)和最低(Lowest weighted preferences score,LWPS)的样品,分析其活菌数、糖和酸、色泽属性等指标,并进一步利用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(Headspace solid phase micro-extraction gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)结合机器学习(Machine learning,ML)预测影响感官偏好的关键挥发性风味化合物。经对比分析发现,HWPS的活菌数更高表明消费者更偏好活菌数高的FPJ,而2种FPJs的色泽属性和抗氧化物质并无显著差异。在2种FPJs中共鉴定出33种挥发性风味化合物,HWPS中酸类、醇类等物质分别比LWPS高37.74%和32.90%,消费者更偏好风味化合物丰富的产品。利用ML筛选出19种关键差异挥发性风味化合物,随后通过随机森林(Random forest,RF)和自适应增强(Adaptive boosting,AdaBoost)算法建立了HWPS和LWPS的二分类模型,RF算法具有较高的预测精确度和准确性。通过Shapley可加性特征解释(Shapley Additive exPlanations,SHAP)分析得出乙酸、癸酸、肉豆蔻酸异丙酯等前9种挥发性风味化合物是影响HWPS和LWPS得分差异的关键风味化合物,其中乙酸和癸酸有利于积极的感官偏好,而肉豆蔻酸异丙酯有负面的感官影响。KEGG通路分析得到丙酮酸代谢和硫代谢途径是影响挥发性风味化合物差异的主要代谢途径。本论文利用ML结合SHAP分析预测影响感官偏好的关键挥发性风味化合物,可以为食品行业利用人工智能辅助开发具有典型发酵风味和符合消费者感官偏好的FPJs奠定理论基础。

关键词： 人工智能   项目式学习   高校体育教学  

摘要： 基于人工智能(AI)技术的快速发展及其在国家教育战略中的深度融合现实,本文聚焦AI赋能项目式学习(PBL)在高校体育教学中的应用展开研究。具体采用建构主义理论和OBE理念,探讨AI赋能PBL在高校体育教学中的内涵与应用价值,提出“教学目标、内容、过程、评价”的实施框架,并根据AI赋能体育课程PBL的现存问题提出解决路径。研究表明:AI技术通过个性化教学设计、智能化评价反馈、VR/AR场景构建、数据驱动决策及智能协作,显著提升了高校学生在PBL中的运动技能、协作能力与学习自主性。然而,在高校体育课程PBL教学的实际应用中仍存在技术整合不足、教学设计与实施有缺陷、评估与反馈机制不完善以及自主性与隐私伦理等问题。为此,针对高校体育课程PBL提出加强设施建设与教师能力提升、优化PBL设计、提高评估准确性、平衡技术依赖等开展路径,旨在推动AI与PBL的深度融合,为高校体育教学数字化转型提供理论与实践支撑。