关键词： 新工科   目标导向   社会需求认知   语音信号处理   实施与评价   人工智能   课程思政  

摘要： 针对新工科人工智能专业大学生的阶段性专业认知需求和社会责任感培养问题,提出一种面向阶段性思政教育需求的课程思政混合式教学改革思路,具体阐述如何在人工智能专业课语音信号处理中开展课程思政教学实践,根据学生的阶段性专业认知状态问卷调查,提出针对性思政教学目标,根据目标从教学方法、素材设计和教学手段3方面介绍课程思政教学设计,并说明思政教学效果。

关键词： 电影叙事   人工智能   不确定性   Sora   AI智能体  

摘要： 以人工智能为媒介的内容表达成为电影叙事创作的新方法。创作者通过抽象的提示词引导Sora生成具象的电影符号,AI智能体以可视化的虚拟人物出现在网络世界里,在与真人控制的化身实时互动的过程中直接生成叙事。通过分析消除叙事中不确定性的三种信息来源,发现创作者对AI控制的有限性以及AI对自身控制的有限性是造成叙事不确定的重要因素,间接地解释了由人工智能生成的内容能够吸引创作者积极参与创作,并引发观众感兴趣的内在原因。

关键词： 人工智能   思政教育   技术异化  

摘要： 随着人工智能技术的深入发展,其在思政教育领域的应用不断扩展,引发了一系列新的变革与挑战。人工智能所带来的新变化主要表现在决策模式的精细化、主体归属的多元化以及教学内容的具象化。然而,这些变革也带来了新的挑战:技术异化反噬自我、数字资源匮乏以及意识形态领域的风险。应对这些挑战,需要提升人工智能的智能水平,加强思政教师的人工智能技术应用能力,并构建数字化思政平台以保障教育公平。让人工智能为思政教育发展贡献工具性力量,形成合力促进思政教育革新。

关键词： 计算机博弈   人工智能   传统UCT算法   改进UCT算法   爱恩斯坦棋  

摘要： 为了解决传统UCT算法在爱恩斯坦棋中评估精度低和搜索效率低的问题,文中以基于UCT算法的爱恩斯坦棋为研究对象,通过基于修正值的收益值计算方法和并行优化处理,对传统UCT算法的估值方法和线程问题进行了改进,实现了在有限时间内达到更优的搜索精度和搜索效率。结果表明,改进的多线程UCT算法在修正系数为2.5时的收益值以及胜率明显大于传统单线程UCT算法,且在搜索效率上具有显著提高。

关键词： 致密气   机器学习   知识图谱算法   随机操作算法   产能预测  

摘要： 气井产能预测受地质、工程等多种因素影响,传统的数学解析、数值模拟等方法难以快速准确预测致密气井产能。针对上述问题,基于大数据及机器学习的思想,创新性地融合了知识图谱和随机森林算法,形成了一种针对致密气井的产能预测方法。通过数据预处理对不同类型的基础数据进行规范化处理,采用实体识别和链接技术将不同数据源的实体整合到知识图谱中。使用关系抽取和建模技术,建立实体之间的关系和属性,形成完整的知识图谱,准确预测产能。在此基础上,依托随机森林机器学习算法建立致密气井产能预测模型,利用模型对秋林区块致密气井产能进行预测,预测精度达到89.7%。该方法可以在开发前期快速准确预测气井产能,大幅度提高预测的准确度,为致密气开发产能部署和高产井的发掘提供决策支持。

关键词： 马王堆汉墓   考古发掘   数字化时代   与古为新   传媒界   文化遗产   人工智能   大数据  

摘要： 数字化时代下,沉睡的文物如何“活”起来?科技如何为文物保护与研究注入新的活力?“文物+”又有怎样的发展空间?2024年8月18日至19日,马王堆汉墓考古发掘50周年国际学术研讨会在湖南长沙召开。来自学术界、文化界、科技界及传媒界的专家学者和行业代表,围绕文化遗产保护与传承.科技赋能文物传播利用等话题展开交流。多位专家表示,5G、大数据、云计算、人工智能等前沿技术快速发展,深刻改变了文物传播和利用方式。新技术、新理念下,记录过去、映照当下、启迪未来的文物,正不断走出“深闺”,走近观众,穿越时空,融入当下。

关键词： 云计算   电压无功补偿   机器学习  

摘要： 文章提出一种基于云计算的电力系统电压无功补偿自动调节方法,该方法利用分布式数据采集与云端存储技术构建全网监测数据库,采用机器学习算法优化无功补偿策略,并通过云边协同实现补偿设备的智能控制。通过仿真实验证实,所提方法能有效提高电压合格率,降低系统网损,减少设备调节次数,具有良好的适应性和稳定性。

关键词： 国土变更   人工智能   CNN   变化监测  

摘要： 选用人工智能深度学习算法,结合国产高分辨率卫星影像开展2023年度夏季与秋季变化图斑遥感提取。通过制定样本制作规则进行样本标注与制作,剔除伪变化图斑,确保样本集的纯净度;研究构建的深度学习变化监测模型兼顾空间关系和时间关系,提升了变化监测精度。通过对研究模型与传统CNN模型的预测精度进行对比分析,研究模型的F1分数提升0.02,对应准确率和召回率提升2%;将多时期影像带入变化监测模型进行地表变化监测,可快速获取变化图斑,对提取的图斑个数进行统计,模型的直接提取召回率为93.7%,准确率为25.32%,经过伪变化剔除后的准确率提升至79.36%。研究提取的图斑可用于国土变更调查,极大提升了变化图斑提取效率与精度。

关键词： 人工智能   编程类课程   教学改革   JavaScript程序设计  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展和普及,其在教育领域的应用日益增多。本文以JavaScript程序设计课程为例,通过教学现状的分析,从教学内容的更新与优化、教学方法的探索与创新方面探讨人工智能如何赋能教学,促进教学方法的创新和学生学习效果的提升。教学实践表明,该教学方法不仅能提高教师的教学效率,更能激发学生的学习兴趣和主动性,从而在整体上提高课程的教学质量,对计算编程类课程的教学模式改革也具有一定的参考价值。

关键词： 机器学习   信息系统   数字化转型   数据价值   智能化决策   实现可持续发展   关键要素   机理分析  

摘要： 在当前数字技术蓬勃发展的背景下,城市轨道交通企业的数字化转型已成为提升管理能力和实现可持续发展的关键。数字化转型过程不仅面临技术的挑战,更涉及到管理的变革。数字化的关键要素在于数据和算法。数据是数字化的基础,而算法则是挖掘数据价值、实现智能化决策的关键。从技术角度看,数据的获取可依赖传感器、信息系统、AI识别等手段;算法的生成则可以通过机理分析、机器学习等方法来实现。