关键词： 马克思技术观   人工智能   特性   人的主体性地位  

摘要： 当今世界,科学技术发展迅猛,其中人工智能作为新兴技术更是发展迅猛。从马克思技术观的视角来看,人工智能作为一种技术形态,其本质是对人类智能行为的模拟与实现。具体而言,人工智能可回应人类实践之需,并不断自我学习以调整其行为模式,体现出适应性特质。同时,能够以其“工具”之态促成人机互动,极具交互性特质。然而,依循马克思技术观加以剖析,人工智能的特性既存有优势,亦存在弊端,其发展仍然会对人的主体性地位构成挑战。因此,深入挖掘马克思技术思想,以应对人工智能发展进程中的人性挑战,进而保护人的主体性地位是非常必要的。

关键词： 微型计算机   数字阅读   人工智能   自然语言处理   多模态交互  

摘要： 在当今信息化快速发展的背景下,数字阅读已经成为日常生活的一部分。微型计算机作为一种重要的技术支持,与人工智能结合,为数字阅读带来了革命性的改变。本文首先定义了微型计算机的功能及其在数字阅读中的应用,随后分析了其在现代数字阅读推广中的多种使用场景,并探讨了技术优势和存在的挑战。通过系统的分析和论证,本文提供了一个关于微型计算机在未来数字阅读推广中应用前景的综合视角。

关键词： 水工结构   振动响应   有限元模型修正   参数反演   人工智能  

摘要： 鉴于准确的有限元模型对于评估和分析水工结构安全性能的重要意义,在深入分析国内外相关研究成果的基础上,从矩阵型和参数型修正的角度,系统综述了基于振动响应的水工结构有限元模型修正方法的发展脉络及最新研究进展,探讨和总结了当前水工结构有限元模型修正方法的关键问题。指出未来研究可结合人工智能技术,从高效采样策略与高精度代理模型开发、多源信息融合与振动特性精准提取以及面向全生命周期的实时动态模型修正等方面开展研究,以提高基于振动响应的有限元模型修正方法的实用性,为水工结构智能运维提供技术支撑。

关键词： 电信诈骗   机器学习   序列异常检测   复合算法  

摘要： 传统诈骗电话发现基于已发现号码总结出的规则,通过提取黑名单、灰名单等号码的集中号码特征,利用大数据处理技术,从海量信令中挖掘符合该类特征的诈骗主叫,在对突现的新型诈骗进行检测方面存在缺乏自适应能力。本文研究如何将机器学习应用于诈骗号码发现,提出基于K-Means和AdaBoost复合算法,在线检测未知异常诈骗主叫,进一步根据主叫特征进行数据分拣标记,提升诈骗号码识别准确度,实现高效地检测出新型诈骗电话。

关键词： 思茅松林   激光雷达   集成学习   机器学习  

摘要： 思茅松是我国亚热带西南部山地的重要代表树种,其林分结构参数的精准定量评估对于深入理解我国西南山区的森林演替、物质循环和生物多样性具有重要意义。利用15块样方调查数据验证背包激光雷达(BLS)数据提取单木参数的准确性,并将基于270块BLS数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达(ULS)数据特征参数结合,通过集成随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)和轻量级梯度提升机(LightGBM)等3个基础模型的预测结果构建集成学习估测模型。结果表明:1)BLS数据提取单木参数时,实测胸径与提取胸径的决定系数(R^(2))为0.9759,均方根误差(RMSE)为0.8107 cm;实测树高与提取树高的R^(2)为0.8602,RMSE为1.3372 m。2)基于加权平均、投票和堆叠集成学习算法构建的模型相比基础模型,估测精度均有所提升,其中加权平均法的拟合效果最佳,平均树高最优估测模型R^(2)为0.9501,RMSE为0.6755 m,平均绝对误差(MAE)为0.4338 m;算数平均胸径最优估测模型R^(2)为0.8352,RMSE为0.9828 cm,MAE为0.6653 cm;蓄积量最优估测模型R^(2)为0.9324,RMSE为13.7774 m^(3)/hm^(2),MAE为8.8533 m^(3)/hm^(2);胸高断面积最优估测模型R^(2)为0.8700,RMSE为2.456 m^(2)/hm^(2),MAE为1.3582 m^(2)/hm^(2)。3)通过加权平均集成学习算法对研究区的林分结构参数进行反演与预测,平均树高在11.0~18.3 m;算数平均胸径在13.0~18.2 cm;蓄积量在116.7~208.7 m^(3)/hm^(2);胸高断面积在28.0~45.4 m^(2)/hm^(2)。

关键词： 黏附蛋白   超黏水凝胶   潮湿环境   人工智能  

摘要： 要设计出在潮湿环境中具有黏附力的物质有一定难度。日本北海道大学的研究人员以自然界中细菌和软体动物等产生的黏附蛋白为灵感,利用人工智能设计出一种超黏水凝胶。这种胶能修补水管漏洞并在潮湿环境中稳定黏附物体,有望应用于假体涂层材料和可穿戴生物传感器。

关键词： 多模态感知融合   工业机器人   视觉检测   数据融合   智能制造  

摘要： 多模感知融合技术在工业机器人视觉检测中的应用需求日益增长。文章从多源数据预处理、特征层融合算法、决策层融合模型三个方面展开深入研究,旨在解决以复杂结构件缺陷检测、精密电子产品质量控制、特殊工艺监控等为代表的多模感知融合技术问题,对其中的核心技术难点及系统性解决方案展开深入研究。研究表明,该技术将极大地提升机器视觉检测的准确性和鲁棒性,为实现高效率、智能化的工业机器人检测奠定基础,推动工业制造向智能化、自动化方向发展。

关键词： 人工智能   财务管理   智能财务  

摘要： 近年来,以多层神经网络、机器学习、大语言模型等为代表的人工智能技术掀起发展热潮,既推动了人类社会的基础性变革,也将深刻改变企业财务管理工作。企业财务管理要充分研究人工智能的基本概念,通过辨别现代人工智能和传统会计电算化的异同,认识人工智能在会计行业的应用优势和面临的挑战,正视人工智能带来的变革和风险,从而跟进先进理念,把握变革时机,充分应用人工智能提高财务工作效率,为企业发展提质增效。

关键词： 机器视觉   课程思政   教学改革   人工智能  

摘要： “机器视觉原理与应用”课程是人工智能时代新工科的一门重要课程,机器视觉技术已广泛应用于社会各行各业。在课程思政建设背景下,改革课程教学模式,对教学大纲的课程教学目标、教学方法与手段、理论及实践教学内容进行思政改革,并对课程思政元素进行深入挖掘与梳理,将课程思政元素融入各章内容中。以生动的教学案例加强学生对知识点的深入理解,提高学生社会责任感与专业自信心,将其培养为能力与思想道德全面发展的高素质社会主义创新人才。

关键词： AI   小熊   太阳公公   时间   故事   人工智能  

摘要： AI就是人工智能,它很厉害,能帮我们做很多事情,比如画画、写故事。这次我们试着输入“时间”,请AI创作了一个有趣的故事。一起来看看吧。太阳公公晒屁股了,小熊蓬蓬还躺在床上。他把被子卷成蜗牛壳:“再睡一分钟嘛!”墙上的大钟发出“嘀嗒”声,他装作没听见。