关键词： 隧道掘进机   掘进速度   区间预测   融合模型   机器学习   NRBO算法   可解释性  

摘要： 精准可靠的隧道掘进机(TBM)掘进速度预测对于提升施工效率、保障施工安全具有重要工程价值。针对现有TBM掘进速度预测模型精度较差和对施工时不确定性考虑不足的局限,提出了一种基于机器学习的可解释性TBM掘进速度区间预测方法。首先,收集国内多组TBM隧道工程数据,选取岩石单轴抗压强度(UCS)、岩体完整性系数(Kv)、推力(TF)与刀盘转速(RPM)作为输入特征,构建基于牛顿拉弗森优化(NRBO)算法与交叉验证策略协同优化的极端梯度提升(XGBoost)点预测模型,并引入可解释性(SHAP)框架解析特征参数对预测结果的贡献度。进而,采用自适应带宽核密度估计(ABKDE)方法对点预测结果进行不确定性量化,实现掘进速度的区间预测。最后,通过伊朗克尔曼输水隧洞工程案例验证模型有效性。研究结果表明:与未采用NRBO算法的XGBoost模型相比,NRBO-XGBoost模型的预测误差均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了13.9%、19.1%和0.7%,决定系数R2提高了0.0151;特征重要性排序为UCS(0.4156)>TF(0.1554)>RPM(0.1045)>Kv(0.0047),揭示岩石强度为掘进速度的主导影响因素;所提模型在区间预测性能上超越了自适应提升(AdaBoost)和随机森林(RF)模型,NRBO-XGBoost、AdaBoost和RF模型的预测区间覆盖概率(PICP)分别达到92.1%、88.4%和90.2%,具备更优的不确定性量化能力;工程实例验证中,点预测R2达0.9676且预测区间完全覆盖实测值,证实模型具有良好工程适用性。

关键词： 应急资源调度   路径优化   机器学习   连续逼近模型   K均值聚类算法   克里斯托菲德斯算法  

摘要： 为提升城市防灾减灾中的应急资源调度能力,提出一种基于机器学习的区域性综合资源调度与优化算法。该算法利用连续逼近(CA)模型确定服务于特定位置的最佳补货量和库存水平,并采用K均值聚类算法对预先分配的路线进行聚类,使得应急资源的调度更加高效。通过引入克里斯托菲德斯(Christofides)算法进一步优化调度路径,确保在多项式时间内找到近似最优解。实验结果表明,所提出的调度方法不仅能够在城市区域灾害应急中找到有效的资源调度策略,提高资源利用效率和响应速度,而且在运动成本和总成本上优于基于局部观察的方法,验证了其在应急资源调度中的优势。

关键词： 人工智能   应用方式   课程实践   创新路径  

摘要： AIGC(生成式人工智能)在设计领域广泛应用,为其创新性发展注入强大动力。本文聚焦陶瓷文化元素,将该技术融入信息可视化设计课程,深入探究课程教学实践新模式。引导学生学习陶瓷设计理论与实践,将生成式人工智能技术与陶瓷信息可视化设计进行融合教学实践,摸索切实可行的创新路径。结合学生对信息可视化的理解和认知,验证了人工智能技术赋能陶瓷文化元素可视化设计实践的可行性。在推动信息可视化设计课程改革的同时,促进了陶瓷文化在数字时代的创新与发展。

关键词： 环境监测数据分析   生态修复   数据挖掘   机器学习算法   水质污染治理  

摘要： 面对日益严峻的环境污染,生态修复已成为恢复受损生态系统和改善环境质量的重要手段。在生态修复过程中,环境监测数据分析作为科学决策与效果评估的重要工具,发挥着至关重要的作用。本研究采用数据挖掘与统计分析方法,结合实地监测与遥感技术,构建环境监测数据分析模型。通过对水质、大气、土壤及生物多样性等多源监测数据的综合分析,实现对生态修复效果的定量评价与动态监控。同时,基于机器学习算法预测修复环境的变化趋势,以优化修复策略和管理方案。研究结果表明,基于环境监测数据分析的方法能够显著提升生态修复工程的科学性与有效性。通过多指标综合评价体系的建立,不仅能够精准识别生态退化区域,还能动态监控修复效果,预测潜在环境风险,尤其是在水体污染治理与植被恢复等领域,数据分析方法展现出较高的可靠性与实用性。本研究为生态修复工程的科学管理与决策提供了重要支持,有助于提升生态环境治理的精细化水平。未来可进一步加强数据分析模型的智能化和多源数据融合能力,以推动生态修复技术的持续创新与发展。

关键词： 人工智能   人工智能治理   数据治理   数智转型   数据政策   政策文本  

摘要： 探索面向人工智能的数据治理框架,明确当前全球人工智能战略中数据治理行动的布局及进展,进而从数据治理角度发现推进人工智能开发应用体系的策略。本文对各个国家(地区)发布的人工智能政策进行统计,提取其中与数据治理相关的政策条款,采用内容分析法构建面向人工智能的数据治理框架,并基于现有框架提出优化方向。研究发现,当前政策中面向人工智能的数据治理框架涵盖数据主体、数据对象、数据全生命周期管理、数据保障配置四大层面,具有一定参考价值。同时,面向人工智能的数据治理框架优化构建方向包括强化数据管理机构的参与、凸显专业化资源的建设、补足重点环节、优化阶段性的焦点配置。

关键词： 人工智能   La蛋白   特异性抑制剂   成药性   预测  

摘要： 目的本研究旨在利用人工智能(artificial intelligence,AI)技术,对La蛋白抑制剂候选化合物4424-1120的成药性、代谢途径及药动学特性进行全面预测和评估,为其进一步开发提供理论依据。方法首先确定La蛋白的结构及其关键结合位点;然后,基于La蛋白的X射线晶体结构,采用Schr9dinger软件的Maestro模块进行虚拟筛选,筛选出具有潜在抑制活性的化合物;最后,采用AI成药性预测平台(optADMET)对筛选得到的候选化合物4424-1120进行了成药性和代谢预测,包括理化性质计算、代谢途径模拟、毒性评估以及药动力学参数和转运体相互作用预测,并进行了综合成药性风险评估。结果化合物4424-1120在理化性质预测中显示出随pH变化的显著特征,其溶解度在pH 6~9范围内较高(最大值58.32 mg·mL^(-1)),分配系数在中性及碱性条件下趋于稳定。酸解离常数(acid dissociation constant,pKa)预测结果显示化合物具有3个主要pKa值(2.17、3.81和9.38),在胃肠道pH范围内主要以pKa_Mol_3和pKa_Mol_2形式存在,其中在pH值6~8范围内pKa_Mol_2占比高达96.55%。代谢预测表明,CYP2C9和CYP3A4共同介导其主要代谢产物的生成,CYP_Mol_1和CYP_Mol_4为主要代谢产物,各占代谢总量的28%。此外,UGT1A1和UGT1A8参与其葡糖醛酸化代谢。毒性预测显示化合物在Ames试验和染色体畸变预测中均为阴性,无人类乙型延迟整流钾通道(human ether-à-go-go-related gene,hERG)抑制、致敏性、光毒性风险,急性毒性[半数致死量(lethal dose 50%,LD50)值为486.21 mg·kg^(-1)]和亚慢性毒性[半数毒性剂量(toxic dose 50%,TD50)值为每天44.26 mg·kg^(-1)]较低,可能存在肝毒性风险。本研究还通过图像展示了候选化合物4424-1120的潜在毒性位点,直观反映了其结构与毒性风险之间的关系,为后续优化提供了参考依据。药动学预测显示化合物口服吸收迅速(吸收率99.99%,生物利用度94.64%),血浆浓度在2.48 h达到峰浓度1230.86 ng·mL^(-1),半衰期为12.05 h。综合成药性分析表明,化合物成药性风险低,具有进一步开发潜力。结论AI技术在La蛋白特异性抑制剂的成药性预测中展现出高效性和准确性,为候选化合物4424-1120的评估提供了重要支持。4424-1120具备良好的成药性特征和较低的毒性风险,药动学特性优良,为后续实验验证和新药研发奠定了基础。

关键词： 人工智能   AI图片生成   美术教学  

摘要： 本文依据“双新”背景,以学生发展为中心,以核心素养发展为导向,以AI人工智能为切入点,探讨了教学方式的变革。以《设计首日封》课程教学内容为例,作为本教学内容中空中课堂的教学设计教师与资源建设者,笔者阐释从传统教学方式到人工智能变革,如何在夯实教学重难点的基础上,在教学方式和呈现形式上再次进行尝试,于是借助“豆包”AI智能助手,开展人工智能生成在美术课堂中的应用与探索,培育学生创意实践、艺术表现等美术学科核心素养。

关键词： 耐火材料   绿色工厂   绿色标准   绿色产品   智能制造  

摘要： 为了促进并规范我国耐火材料行业的低碳绿色化发展,国家出台多项相关政策法规,促进耐火材料企业向绿色智能化工厂转型,同时对绿色标准发展提出更高要求,绿色标准领域未来有很大的发展空间。耐火材料行业的发展,无论是在绿色原料、绿色产品,还是制造工艺流程的智能化方面,都取得了丰硕成果。我国耐火材料行业绿色化发展取得显著进步。

关键词： 人工智能   城市智能化   技能工资溢价   共同富裕   双重差分  

摘要： 基于2015—2022年中国282个城市面板数据,以“国家新一代人工智能创新发展试验区”试点为一项准自然实验,采用多时点双重差分模型,实证检验了中国城市智能化对技能工资溢价的影响机制。研究发现:中国城市智能化扩大了不同技能劳动者之间的工资差距,加剧了技能工资溢价;就薪资分配效应而言,中国城市智能化所导致的技能工资溢价主要是由不同技能劳动者间薪资的相对差距所造成的;就作用机制而言,中国城市智能化主要通过无形资本深化效应、劳动力配置效应以及技术进步效应加剧技能工资溢价;异质性分析表明,中国城市智能化对技能工资溢价的影响,因区域位置、城市规模以及试点批次的不同而呈现出显著差异。

关键词： 主流媒体   系统性变革   人工智能   智能传播   媒体融合  

摘要： 党的二十届三中全会做出 “推进主流媒体系统性变革” 的战略部署,同时将人工智能技术应用纳入国家治理现代化的战略体系。变革需求与技术机遇的实践对接,为人工智能赋能主流媒体系统性变革创造了发展契机。本文从主流媒体系统性变革的政治、经济、文化等基本逻辑探讨人工智能赋能主流媒体系统性变革的现实意义与社会价值,并聚焦复合型人才短缺、“AI”幻觉困扰与技术应用程度参差不齐等现实问题,进一步探索深化认知、跨界联动、完善风控体系等实践进路。