关键词： 智能制造   能源回弹效应   替代效应   产出效应  

摘要： 智能制造能有效优化资源配置、提高生产效率和能源效率,节约能源的同时却可能因改变企业行为和扩大规模增加能源需求,诱发能源回弹效应.本文基于2010-2021年制造业A股上市公司数据,在能源回弹效应评估模型基础之上,将智能制造试点示范项目的批复视为准自然实验,利用三重差分方法研究智能制造是否诱发能源回弹效应.研究结果表明:第一,智能制造诱发试点企业的能源回弹效应,致使其能源回弹效应增加约13.5%.第二,智能制造通过电力对其他要素的替代效应与规模扩张的产出效应增加电力需求,进而增加试点企业的能源回弹效应.第三,智能制造更为明显地增加了高能效企业、低耗能企业、高数字化程度企业、国有企业、《中国制造2025》十大重点行业企业以及非高耗能行业企业的能源回弹效应.本文拓展了能源回弹效应诱发机理与路径,丰富了能源回弹效应评估及智能制造赋能节能降碳的研究,所得结论为推动制造业数字化绿色化协同发展提供了理论依据和决策参考.

关键词： 地球化学勘查   异常识别   机器学习   金矿   熊耳山  

摘要： 熊耳山矿集区是我国重要的金成矿带，但成矿地质条件复杂，传统地球化学异常提取方法难以有效捕捉潜在的复杂地质信息，且缺乏对数据全局特征的充分利用。本文引入具有多头注意力机制的Transformer 模型，以捕捉地球化学数据中的长程关联，提升异常提取的精度和稳定性。基于1:50000水系沉积物地球化学数据，利用Transformer模型重构地球化学背景，并通过计算原始与重构元素浓度的欧氏距离实现金矿相关的异常信息提取。模型评价结果AUC值达0.876，提取的异常与已知金矿点分布、控矿构造展布一致，表明识别的异常可靠性高。基于识别的化探异常，本文圈定了熊耳山地区金成矿潜力区6处，可供后续金矿勘查部署参考。

关键词： 人工智能   高中数学   教学   价值   策略  

摘要： 教育信息化进程的加速促使人工智能技术逐步渗透至基础教育领域,高中数学属于培育学生逻辑思维以及创新能力的关键科目,以前的授课模式受限于课时安排与教师精力,难以精准捕捉每位同学的认知思维轨迹,但随着自然语言处理、机器学习等人工智能技术的突破,智能化教育工具已能实现学习行为的数据化记录和动态分析,这也为破解高中数学教学的现实困境提供新途径。基于此,本文就围绕人工智能技术背景下高中数学教学展开论述,希望为广大教育者带来一定教学启发以及不同教学灵感。

关键词： 机器学习   在线鲁棒张量恢复算法   交通降质数据   边信息  

摘要： 数据质量在大数据时代至关重要,完整准确的高质量交通流量数据是城市能够实现高效智能交通系统的关键.然而,现实中交通流量数据常因传感器故障、传输错误等问题出现缺失值与异常值,严重影响了系统性能.近年来,机器学习领域的低秩张量恢复算法因其能够捕捉高维数据内在低秩结构,对降质数据进行有效恢复而备受人们关注.然而,由于已有算法执行需要输入批量数据,在面对大规模数据尤其是流式数据时,低秩张量恢复算法通常需要较高的计算资源和存储开销.注意到智能交通系统中普遍存在的流式数据的质量问题后,本文聚焦于恢复交通领域的降质流式数据,通过深入挖掘此类数据场景中的隐式特征构建边信息,提出了一种适用于处理流式数据的耦合边信息的在线鲁棒张量恢复算法,能够同时处理交通降质数据的缺失值与异常值.我们在真实交通流量数据集上对算法进行验证,结果表明,本文算法不仅能够利用边信息实现更高精度的交通降质数据恢复,而且相较于传统低秩张量恢复算法,执行效率显著提升.

关键词： 人工智能   生成物   创作物   科技创新   知识产权  

摘要： 近年来，人工智能技术迅速发展，知识产权问题成为学术研究和司法裁判的焦点。本文梳理了国内外相关文献和司法判例，面向未来人工智能技术发展，从激励创新与权益平衡角度，研究了人工智能生成作品、标志与发明创造知识产权保护的主体资格、客体范围、获取标准、权利归属、实施运用、有效规制等基本问题，构建了包括主体资格制度、客体范围制度、获取标准制度、权利归属制度、实施运用制度、有效规制制度的人工智能知识产权保护制度体系，提出了人工智能生成物知识产权保护制度发展对策。本文认为，应实时修改和完善人工智能知识产权法律政策，明确生成作品、标志与发明可以获得知识产权保护，人工智能生成作品、标志与发明的知识产权归属应遵循合同原则，赋予人工智能本身作品完成者、标志设计者、发明者资格，应完善人工智能生成作品、标志与发明申请知识产权的获取标准，加强人工智能领域知识产权保护诚实信用原则、利益平衡原则、反知识产权滥用规制原则的适用。

关键词： 人工智能   高校   思政课建设  

摘要： 作为新质生产力的代表,人工智能技术的快速发展为高校思政课建设注入了新动能,持续赋能思政教育创新。面对新技术的出现,传统的教学环境已无法适应新时代思政教育的发展需求。因此,高校应深刻认识到人工智能赋能高校思政课建设的价值意蕴,主动求变,以突破思政课建设的现实困境,探索人工智能赋能高校思政课建设的实践进路,这也是思政课教学改革的重要举措。

关键词： 人工智能   一带一路   风险评估   可持续发展   跨文化交流  

摘要： 随着我国“一带一路”倡议的深入推进,人工智能在风险评估与预测、舆情情感分析与热点议题挖掘、交通物流与贸易优化、环境保护与可持续发展以及文化传播与教育等多个关键领域的应用日益广泛。目前,人工智能通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术,显著提升了风险预测能力和管理精度,优化了物流网络效率,促进了绿色发展实现,增强了跨文化交流效果。本研究系统综述了近年来人工智能在“一带一路”各关键领域的研究进展,重点探讨了这些技术在实际应用中的具体成效与创新点,分析了当前研究存在的数据获取质量不高、人工智能模型可解释性不足和跨领域协同与应用转化困难等局限,并提出了未来研究的发展方向。

关键词： 车道线检测   深度学习   机器学习   图像分割   卷积神经网络  

摘要： 车道线检测是自动驾驶和高级驾驶辅助系统中的关键技术之一， 它能显著提升道路安全性并降低交通事故的发生率. 本文对基于计算机视觉的二维车道线检测技术的最新研究进展进行了系统性的分析和总结， 并将其分为基于传统算法和基于深度学习算法两大类. 鉴于基于传统算法的方法性能较差， 本文主要对基于深度学习的车道线检测方法进行了分析与对比， 并将其分为基于分割的方法、基于检测的方法、基于关键点的方法和基于参数曲线的方法四种; 在概述了车道线检测的评估指标和常用数据集之后， 分析比较了基于深度学习的车道线检测方法的性能; 最后展望了未来的研究方向.

关键词： 车联网   机器学习   攻击检测   安全  

摘要： 车联网攻击检测已成为车联网安全防护中的重要组成部分。由于车联网系统的复杂性，传统的安全防护措施已难以应对日益复杂的安全需求。随着机器学习技术在数据处理和模式识别方面的快速发展，基于机器学习的攻击检测技术成为车联网安全研究的核心内容，其中，数据准备、模型训练和模型测试是车联网攻击检测中的关键步骤。现有综述虽然已对该领域进行了研究，但这些工作主要侧重于模型训练或车联网外部网络安全，未能全面涵盖攻击检测的整个流程。为弥补现有研究的不足，围绕数据准备、模型训练和模型测试这三个核心步骤展开探讨。基于研究结果，对车联网攻击检测面临的主要挑战进行总结，并提出了未来的研究方向。

关键词： 深度学习   人工智能   宫颈癌   筛查   细胞学图像  

摘要： 目的探究基于深度学习的人工智能(AI)辅助宫颈细胞学图像分类系统在宫颈癌筛查和诊断中的应用效果。方法选取2024年1—12月医院实验室接收的8789份液基薄层宫颈细胞涂片样本(TCT),所有样本均采用基于深度学习的AI辅助宫颈细胞学图像分类系统阅片与传统人工阅片,比较两者阅片结果,评估AI辅助阅片的准确率;以阴道镜病理检查结果为金标准,评估AI辅助阅片的灵敏度、特异度和准确度;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC),评估诊断效能。结果AI辅助阅片细胞学阳性检出率高于人工阅片(P<0.05);AI辅助阅片的灵敏度、特异度、准确率高于人工阅片(P<0.05);AI辅助阅片与人工阅片的AUC分别为0.97、0.91。结论基于深度学习的AI辅助宫颈细胞学图像分类系统在宫颈癌诊疗中具有较好的应用价值,能够有效提升筛查的准确性和效率,对提高早期宫颈癌的诊断率具有重要意义。