关键词： 人工智能   财务会计   管理会计   转型策略  

摘要： 在当今人工智能技术飞速发展,财务会计面临着由传统模式向管理会计模式的转变。企业为了适应数字经济的发展,必须实施财务转型,不断更新会计信息系统,增进决策过程的科学化和精准性,运用先进的人工智能技术,实现数据分析和业务流程自动化,以覆盖更加广泛且深入的管理决策支持。财务转型不仅提升了效率,降低了成本,还可以增强企业的竞争力,通过数字化转型,实现了对商业模式和组织结构的优化。本文研究了人工智能时代财务会计向管理会计的转型策略,旨在为相关人员工作提供参考。

关键词： 通信技术   电子信息   人工智能   H.265 编解码   分布式训练  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,人工智能(AI)已成为当前科技领域的重要方向,计算机通信技术与电子信息技术作为支撑现代信息社会的核心技术,其在人工智能中的应用正逐渐成为推动技术进步和产业创新的关键力量,这些技术不仅为人工智能的发展提供了强大的数据处理、传输和存储能力,还在大数据分析、智能决策和自动化控制等领域展现出独特的优势,尤其是在物联网、云计算和边缘计算等新兴领域,计算机通信技术与电子信息技术的结合为人工智能提供了更广阔的应用空间和发展前景,本文主要分析了计算机通信技术与电子信息技术在人工智能领域中的应用。

关键词： 机器学习   变形性能   排钢管钢板混凝土剪力墙   可解释性分析  

摘要： 针对复杂结构构件变形性能研究中试验成本高、评估方法难以量化、评估精度较低等问题，提出一种基于机器学习的构件变形性能评估方法。该方法使用超拉丁群抽样法批量建立有限元模型，并将基于材料应变确定的构件性能点和机器学习预测模型相结合，构建一个高效的变形性能评估框架，能够在减少试验及计算成本的同时提高评估精度。将该方法应用于一种新型剪力墙构件（排钢管钢板混凝土剪力墙），建立1 200个精确的有限元模型，构建以轴压比、剪跨比、钢材厚度、钢管间距、剪力墙厚度、钢材强度及混凝土强度为关键参数的机器学习训练数据集。预测结果表明，模型预测精度较高，通过SHAP可解释性分析，揭示参数对排钢管钢板混凝土剪力墙的影响以并验证了模型的鲁棒性，准确高效地实现排钢管钢板混凝土剪力墙的变形性能评估。该评估方法为试验数据稀缺、试验成本高且难以开展变形性能研究的复杂构件提供了一种可行的变形性能评估手段，为构件的延性设计及参数优化提供依据和参考，并以P-CFST-SCSWs为例，展示了其在复杂剪力墙构件中的应用潜力。

关键词： 大模型   人工智能   政务服务便民热线   智能化转型   12345 热线  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT、ChatGPT等)在自然语言处理、知识问答等领域的应用日益广泛。12345政务服务便民热线作为连接政府与民众的重要桥梁,其服务效能和智能化水平亟待提升。本文将探讨大模型在12345政务服务便民热线中的开发设计与应用情况,分析其带来的机遇与挑战,并提出具体的应用策略,以期为12345政务服务便民热线的智能化转型提供参考。

关键词： 银耳   高血脂   网络药理学   机器学习   孟德尔随机化   ADMET分析  

摘要： 血脂异常是诱发心血管疾病的关键危险因素，探寻安全且高效的降血脂天然产物，对防控心血管疾病意义重大。本研究旨在运用网络药理学、机器学习、孟德尔随机化以及ADMET方法探讨银耳降血脂的潜在机制。研究结果表明，银耳的 22个次级代谢产物与 233个靶点共同作用，蛋白质网络分析显示MTOR、CASP3、EGFR、RHOA、TP53、STAT3、AKT1、HIF1A等为关键靶点，经构建2种机器学习模型预测得到交集特征靶点为CASP3和HIF1A，进行两样本孟德尔随机化(MR)分析发现，CASP3与高血脂的发病之间呈现出显著的因果关联。GO功能和KEGG 通路分析发现CASP3主要涉及p53信号通路、AGE-RAGE信号通路与糖尿病并发症、MAPK信号通路。分子对接结果显示，银耳中的3-hydroxy-2，4，7-trimethoxy-9，10-dihydrophenanthrene (Tf2)、simulansine (Tf8)和urinatetralin (Tf18)等活性成分与关键靶蛋白CASP3之间具有良好的结合作用。基于吸收、分布、代谢、排泄及毒性(ADMET)的系统分析表明，上述3种活性成分展现出优良的药代动力学特性，在胃肠道吸收方面表现出色，具备一定的开发成药物的潜力。本研究为银耳应用于高血脂治疗的临床实践及未来研究，提供了一定的参考。

关键词： 人工智能   电力系统   继电保护   故障诊断   研究  

摘要： 伴随着我国社会精简的高速发展,科学技术水平不断提升。而电力系统作为当前社会发展的重要基础设施,提升电力稳定性以及安全性研究具有重要的意义。电力系统在运行的过程中会受到来自不同内外部因素的影响,包含设备出现老化、人员操作存在失误以及自然环境灾害等方面,导致其出现故障问题。此类故障若不及时处理则会造成供电出现中断,更甚者会导致严重的安全事故的发生。所以,加强电力系统继电保护装置研究非常关键。通过加强人工智能在电力系统继电保护装置中的应用能够实现故障诊断,发现故障能够及时切断同时保证电力系统后续运行的安全性。基于此,本文主要对人工智能的电力系统继电保护故障诊断u措施进行了深入的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。

关键词： 人工智能   地铁工程   地质勘探   地质灾害预警  

摘要： 随着城市地铁建设的快速发展,临近地铁的复杂地质工程面临着诸多挑战。人工智能技术在这一领域展现出巨大潜力,为突破传统方法的局限性提供了新思路,本文开篇对人工智能技术于地质工程里的发展趋势做了概述,而后分析了其应用于临近地铁复杂地质工程时面临的难题,涉及地质勘探精准度有限、施工阶段地质灾害预测难度极大、施工方案优化不深入和支护结构安全性评估复杂状况,最后规划了相应的应用策略,涵盖运用机器学习增强地质勘探精度、搭建基于人工智能的地质灾害智能预警体系、智能化优化施工方案以及借助AI开展支护结构安全分析,以提升工程安全水平与工作效率为目标。

关键词： 人工智能   审计数据分析   机器学习   异常检测   审计效率  

摘要： 随着大数据和人工智能技术的快速发展,审计工作正逐步向数字化、智能化转型。本文探讨了人工智能在审计数据分析中的应用,分析了人工智能技术对传统审计流程的影响及其在审计中实现高效数据分析的潜力。通过对人工智能技术,如机器学习、自然语言处理、智能数据挖掘等的介绍,结合实际案例,揭示其在审计质量提升、风险预警、异常检测等方面的应用价值。研究表明,人工智能的引入不仅能提高审计工作的效率,还能优化审计决策过程,降低审计风险。本文最终提出了人工智能在审计数据分析中应用的挑战及未来发展趋势。

关键词： 应急响应   自动化调度   人工智能   大数据  

摘要： 随着城市化进程加快,自然灾害和突发事件频发,对应急响应速度和效率提出了更高要求。本文探讨了面向紧急情况的高速应急响应机制与自动化调度系统的设计。通过集成物联网、大数据分析及人工智能技术,该系统实现了从数据采集到决策支持再到执行反馈的全流程自动化处理。具体案例分析显示,采用新系统后,平均响应时间缩短至3.5小时,资源利用率提升至80%,预测准确率达到90%。结果表明,系统显著提高了应急响应的速度和效率,优化了资源配置,并为应对自然灾害等突发事件提供了强有力的技术支持。

关键词： 人工智能   数控机床   故障预测   应用效果   智能化  

摘要： 人工智能技术在工厂数控机床故障预测中的应用展现出显著的潜力。随着工业自动化的发展,传统故障预测方法因实时性和准确性不足而难以满足现代生产需求。人工智能凭借其强大的数据分析和学习能力,通过构建高效预测模型、优化数据处理流程以及与其他技术的深度融合,有效提升了故障预测的精准度和实时性。实际案例验证了人工智能技术在降低故障停机时间、提高生产效率方面的显著优势。