关键词： PLC控制   计算机信息技术   智能制造   系统集成  

摘要： 本文围绕可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)与计算机信息技术的融合,构建了智能制造系统的整体架构,涵盖设备控制、数据采集、信息处理与人机交互等核心环节。系统采用西门子S7-1200PLC与WinCC平台,实现了各模块间的高效协同与稳定运行。通过性能测试,系统在响应速度、数据完整性和故障恢复方面表现良好,具备较强的实用性与扩展性,可为智能制造系统的设计与部署提供参考。

关键词： 人工智能   武术运动员   应用方式   效果  

摘要： 本文旨在通过文献研究法、定量与定性分析法,探讨人工智能在武术运动员体能训练中的具体应用。研究结果表明,通过构建智能化体能评估体系、制订个性化精准训练计划、对训练过程进行智能监控与实时反馈等应用策略,能有效提高武术运动员的身体素质和运动表现,从而优化技术动作,助力他们发挥出更高的竞技水平。

关键词： 初中物理   人工智能   虚拟实验   辅助决策  

摘要： 随着教育信息化的深入推进,人工智能技术为初中物理教学革新带来新契机。基于物理学科抽象性强、实验条件受限等教学痛点,探讨人工智能辅助教学的可行性,遵循以生为本、动态发展、适度应用等原则,提出智能微课定制、虚拟实验模拟、智能题库推送、学习伙伴互动、教学决策辅助五大创新策略,旨在弥补教学短板,推动初中物理课堂教学向精准化、智能化方向转型。

关键词： 脑机接口   版权保护   知识产权   人工智能   生成物  

摘要： 不同于传统的人工智能生成物,脑机接口生成物通过人类直接参与创作,延展人类思维的表达路径,展现与众不同的创作特性。基于思想/表达二分法、独创性及固定性等版权核心要素,脑机接口生成物符合全球版权法的保护要求并顺应技术变革的历史必然。其版权保护的合法性通过思想与表达的清晰区分得以确立,用户在创作过程中的选择与安排确保独创性,而固定性则通过将大脑信号转化为有形表达实现。美国、欧盟和中国的法律框架不同:美国严格坚持版权只能由人类创作享有;欧盟在尊重人类独创性的同时,逐步开放对技术生成物的版权保护态度;中国在延续“智力创造”传统的同时,开始探索脑机接口生成物的版权保护机制。应该从国际层面和中国方案两个维度构建适应脑机接口技术发展的版权保护路径。

关键词： 人工智能   电商物流   供应链   大数据  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在电子商务物流领域的应用愈发广泛。人工智能的发展不仅促进了我国经济发展,还特别带动了电子商务的繁荣,推动了我国电子商务智能化建设的进程。本文通过探讨人工智能在电商物流发展过程中发挥的作用,研究其对电子商务物流供应链体系建设的影响,并深入分析人工智能技术中的数据仓库、智能预测、自动化仓储管理、智能配送、智能客服与售后服务等方面对电商物流的具体影响,力求为电子商务物流引入人工智能化提供有价值的理论及实践指导。

关键词： 人工智能   案例教学   生物化学与分子生物学   教学效率   科研创新能力  

摘要： 近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)与医学教育的深度融合为生物化学与分子生物学教学开辟了新机遇,也为突破“蛋白质结构与功能”这一教学难点提供了新路径。本研究以非小细胞肺癌的间变性淋巴瘤激酶(anaplastic lymphoma kinase,ALK)基因突变为核心案例,将AI技术融入案例教学(case-based learning,CBL),构建了AI-CBL融合教学模式。该模式整合智能病例生成系统,基于真实临床数据动态构建ALK突变情境,将分子生物学知识与临床问题紧密对接,应用AI蛋白质结构预测工具精准可视化野生型与突变型ALK蛋白的三维结构,并动态模拟其构象变化导致的功能异常,同时,通过虚拟仿真平台模拟ALK基因检测的流程,弥合理论与实操的鸿沟。由此,形成了以临床案例驱动、分子结构解析与实验技术验证相结合的多维教学体系。教学实践表明,AI技术提供的三维可视化、动态交互及智能分析功能,显著提升了学生对分子机制的理解深度、课堂参与度及科研创新能力。该模式贯通了“基础理论-科研思维-临床实践”的培养路径,为攻克教学难点提供了高效方案,也为医学教育的智能化转型探索了一条可行路径。

关键词： 卢德主义   技术进步   就业增长   收入分配   人工智能  

摘要： 卢德主义对技术进步与就业关系的认识存在局限性,忽视了技术进步对就业的长期、整体及动态影响。现实数据表明,长期而言,技术进步促进了就业增长,但这需满足产业链上下游的有效协同、充分发挥最终需求的关键作用、合宜的市场规制等条件。研究认为,尽管卢德主义者的认识存在局限,但是部分微观个体的就业损失真实存在,必须重视微观层面劳动者的诉求,并采取有效的再分配政策,确保技术进步的红利惠及所有劳动者。在人工智能时代,劳动节约型技术的基本属性未变,仍具有节约劳动特征,但分析不应仅停留于表面的岗位替代效应,而应深入探讨其对工作任务与技能需求的结构性重塑。技术进步通过分解与重组工作任务,改变工作任务边界与分配方式,引发技能需求的深刻变化,对此,需建立以任务与技能为导向的技能培训体系。人工智能时代的就业前景取决于如何塑造技术发展方向、管理转型过程并公平分配技术红利,技术进步本身并不决定社会经济结果,关键在于围绕技术发展所作出的制度选择和政策安排,应通过前瞻性的政策设计,引导人工智能技术成为推动经济繁荣和增进社会福祉的动力,而非就业的威胁。

关键词： 高光谱成像   数据融合   玉米种子   品种鉴别   机器学习   无损检测  

摘要： 为满足现代农业对玉米种子快速无损检测的需求,提出了一种基于高光谱成像技术结合机器学习的玉米种子品种鉴别方法。选取10种不同品种的玉米种子作为研究对象,采用高光谱成像仪(400~1000 nm)分别采集种子有胚面和无胚面的双面高光谱图像数据。通过提取高光谱特征和图像形态特征,构建了多模态融合数据集。采用最小最大值归一化(Min-Max Scaling,MMS)、移动平均滤波(Moving Average filtering,MA)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)对数据进行3步预处理优化,并使用K近邻(K-Nearest Neigh⁃bors,KNN)、高斯朴素贝叶斯(Gaussian Naive Bayes,GaussianNB)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种机器学习算法构建品种鉴别模型。结果表明:在图像特征鉴别中,MML-GNB模型测试集准确率达到81.1%;在高光谱特征鉴别中,MMS-MA-LDA-SVM(MML-SVM)模型测试集准确率达到96.6%;在融合特征鉴别中,MML-SVM模型取得了最佳性能,测试集准确率达到98.0%。此研究结果验证了高光谱成像技术与机器学习相结合,在玉米种子品种鉴别中的有效性,为种子质量检测提供了新的技术支持。

关键词： 大数据   人工智能   审计信用   人才培养   模式转型  

摘要： 随着大数据与人工智能技术的快速发展,审计行业正面临着深刻的变革,审计信用人员作为保障审计工作质量和公信力的核心力量,其培养模式亟待转型以更好适应现代数字化社会的需求。本文从大数据和人工智能融合的视域出发,分析了当前审计行业对于人才培养的需求,提出基于大数据与人工智能技术融合视域下的新型培养模式,并结合大学生的学习特点,提出了关于激发学习兴趣和提升实践能力等方面的具体策略,旨在为审计信用人员的培养提供理论支持和实践指导。

关键词： 汉字优势   汉字维度   人工智能   双主体   双向训练  

摘要： 汉字能延续5000年并将继续辉煌,“维度优势”是其内因之一。DS-R1较全面地总结了既有数据中的“汉字优势”,但尚未能自主创造出有关“汉字优势”的新数据和新实践。作为自然智能主体,我们可以学习人工智能“端到端神经视觉网络”的训练方法,返回“从主体到对象世界”的原初场景,模拟汉字创制、显现、抽象、还原的全过程:汉字通过2维的简帛纸屏、3维的甲骨金石,表达4维的意义时空;感性显现的2维或3维,可拓展为具有逻辑抽象性的、从0维到4维的“全集”。汉字在各个维度体现出自由想象、多样稳定性、叙事较高效率、较多阐释路径等优势。汉字维度优势研究,在“六书”“反训”等既有数据之外,以创新的概念范畴系统和阐释路径,为人工智能提供具有中国特色的数据训练和实践训练例证。