关键词： 临近空间   温度预报   机器学习   深度学习  

摘要： 临近空间是指地球大气层与太空之间的复杂过渡区域，其高度介于20～100 km，包括平流层、中间层和低热层，是地球大气系统的重要组成部分.临近空间不仅受对流层小尺度扰动影响并且受到中高层大气行星波等影响，另外在该区域中存在大气动力学过程以及各层大气之间的物理化学作用，这使得对临近空间的研究变得困难.国内外学者应用机器学习与深度学习算法在空间物理领域进行了大量的研究，并取得了较好的成果.但由于大气环境的复杂多变，在临近空间中利用深度学习算法对环境温度进行预报的工作研究较少.研究临近空间的温度预报对理解大气动力学过程、大气跨圈层耦合以及分析大气波动有重要的科学意义.基于MERRA-2再分析数据集，本文采用卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）算法对临近空间温度进行窗口为7天的预报，其CNN部分能够有效提取空间特征，LSTM部分能够捕捉时间依赖关系.预报结果与原始数据相比，相对误差控制在2%以内.在此基础上，对该算法在季节、高度和纬度上的敏感性展开研究.分析结果显示北半球夏季和秋季的预报效果更好，且在低纬度区域预报模型的准确性也较为可靠.

关键词： 工业4.0   工业互联网   智能制造   扰动   制造系统配置   运作管控  

摘要： 工业互联网环境下，订单驱动广域多企业制造单元形成的分布式柔性智能制造系统中，存在“外部随机需求与内部多源扰动并发下异质制造单元间动态协同管控”的共性科学问题。围绕系统的“智能化集成管控、自组织结构优化、自适应运作控制”三大核心难题，学者们展开了广泛而深入的研究，本文系统性地总结和梳理了近年来面向工业4.0分布式柔性智能制造系统的联动管控架构与方法研究进展。首先，从信息架构、资源架构、管控架构三个层面梳理了面向制造系统联动的架构体系；其次，分析了分布式柔性智能制造系统配置方法研究现状，包含跨主体多级联动结构优化配置、不确定性扰动下系统重构/重配置、资源能力评估/系统结构评估等；随后，从多环节多单元联动运作管控决策、系统运作状态感知与扰动分析评估、多源扰动环境下的自适应联动决策三个方面分别阐述了分布式柔性智能制造系统联动运作决策方法的研究现状；最后，探讨了未来进一步拓展与深化工业互联分布式柔性智能制造系统联动管控的理论、架构与方法的重要方向，为智能制造系统科学与协同管控提供新的思路。

关键词： 人工智能   高职院校   思政教育  

摘要： 在科技迅猛发展的当下,人工智能正深度融入社会各领域。教育领域也同样如此,人工智能的应用为高职院校思政教育工作带来全新机遇与变革。本文将深入剖析人工智能在高职院校思政教育中的赋能表现,探讨其应用现状与挑战,并提出针对性的策略,旨在充分发挥人工智能优势,提升高职院校思政教育的实效性、精准性与创新性,助力培养德才兼备的高素质技术技能人才。

关键词： 互联网广告设计   智慧营销   大数据   人工智能   个性化营销  

摘要： 伴随互联网广告设计理念的革新、工具的进化及广告形式的多样化,智慧营销管理系统应运而生。文章从互联网广告设计的发展现状入手,剖析智慧营销管理系统的构建原理,探讨智慧营销的关键策略。通过对系统架构、技术支撑的深入分析,结合个性化营销、精准定位、数据驱动决策、多渠道整合营销等实践案例,为智慧营销管理系统的构建与优化提供了可行性建议。此外,还强调安全和隐私保护的重要性,旨在为互联网广告设计时代的智慧营销管理提供有益参考。

关键词： 监测指标   趋势预测   机器学习   长短期记忆神经网络   Web开发  

摘要： 基于结构监测指标的时序数据，推演其未来发展变化规律，预警潜在危险部位，进而诊断结构安全状况，是建筑结构智能监测领域的重要问题。基于机器学习算法的预测评估技术，为结构性态时变指标的演化分析提供了可能。然而，由于参数设置不灵活、数据降噪不全面、操作步骤不便捷，使得上述方法在实际监测项目中的推广应用仍然受限。鉴于此，针对工程领域中的常见监测指标，通过Hampel数据滤波算法与长短期记忆神经网络，构建数据趋势预测算法模型，并结合Flask轻量化Web应用框架，搭建“集成数据趋势预测模块的结构监测与性能评估算法系统V1.0”（简称“SMPE-DTP”）。在阐述算法系统搭建流程与关键技术的基础上，通过某铁路客站工程的实际沉降监测数据，对系统进测试。结果表明：模型训练的拟合优度为0.9，满足精度要求，可实现数据演化趋势的预测分析；SMPE-DTP算法系统可实现神经网络模型从构建、训练、预测的全过程参数化可交互操作，显著提升模型参数设置及分析的便捷性，直观反映参数变化对模型预测精度及效率的影响，提升了复杂算法在工程中推广的可行性。

关键词： 人工智能   纺织类高校档案   利用途径   提升策略  

摘要： 文章从档案法律政策、理论研究和实践意义层面，阐述了人工智能赋能高校档案利用服务工作的重大意义和势在必行。以纺织类高校为研究观测点，对人工智能在高校档案利用服务实践中存在的不足及原因进行了剖析。探讨了人工智能融入档案利用的新技术路径，描述了具体应用场景和利用效能。最后从发展战略角度，提出大数据环境下提升档案利用效能的策略与建议。研究显示：“人工智能+档案利用”是档案部门主动提升档案利用效能的不二选择，是推进高校档案事业发展驶向现代化航程的强力引擎，是充分释放纺织档案价值能量，助力纺织高校和纺织行业发展的强劲推手。

关键词： 无人机技术   公路桥梁   结构损伤   识别与评估   图像处理   机器学习  

摘要： 随着交通流量的增长,公路桥梁的安全监测变得愈发重要。无人机技术凭借其独特优势,在公路桥梁结构损伤识别与评估中发挥着关键作用。本文详细介绍了无人机技术在公路桥梁检测中的应用,包括无人机类型、特点及优势,分析了公路桥梁常见的结构损伤类型及危害,深入探讨了基于无人机技术的损伤识别与评估方法,涵盖数据采集、损伤识别算法和损伤评估模型等方面,旨在为公路桥梁的安全监测提供高效、准确的技术支持,推动桥梁检测技术向智能化发展。

关键词： 植被物候   遥感技术   物候反演   机器学习   多尺度监测  

摘要： 植被物候是指植物在生长季节中各个生理阶段的时间变化，其研究对揭示生态系统碳水循环机制、评估气候变化的生态效应具有重要意义。随着全球气候变化的加剧，高精度、多尺度的植被物候监测已成为生态学、气候学和环境科学研究中的重要课题。植被物候遥感反演独特的宏观视角不仅能通过长时序数据追溯物候变化的累积效应，而且能为全球变暖背景下植被动态监测提供核心的技术支撑。文章综述了地面观测、近地面传感与卫星遥感技术在植被物候监测中的应用基础，并探讨了不同遥感数据源在植被物候参数提取中的最新研究进展；阐述了面向植被物候监测的遥感时间序列观测数据处理方法的基本原理、优势以及可能存在的不确定性来源，并深入探讨了植被物候信息提取的技术方法；文章进一步给出了植被物候提取的常用软件包，详细讨论了它们的功能和优劣；最后展望了植被物候监测技术的发展方向，强调了多源数据融合在提升物候监测空间覆盖与精度方面的重要性，指出新型观测手段与社交媒体等多元数据源的应用潜力，同时分析了机器学习方法在物候反演、模型构建及复杂生态过程建模中的应用前景。

关键词： 水利工程   智能监测   故障诊断   数据融合   机器学习  

摘要： 随着全球气候变化和人类活动的加剧,水利工程面临着日益复杂的运行环境和更高的安全要求。传统的监测和故障诊断方法已难以满足现代水利工程对安全性和可靠性的需求。因此,水利工程智能监测与故障诊断技术成为当前研究的热点。本文提出水利工程智能监测与故障诊断方案,构建分层监测架构,采用光纤与MEMS技术获取参数。应用Z-score标准化与小波分析处理数据,结合物理模型与深度学习建立诊断策略。实际应用验证将故障发现提前2.5天,诊断准确率达92%,年节约维护成本120万元,延长设备寿命15%,处理23起安全隐患,为水利工程智能化管理提供技术支撑。

关键词： 人工智能   侦查警务   实战风险   预警机制  

摘要： 随着犯罪形势日趋复杂,侦查警务实战面临的风险愈加凸显,构建科学有效的风险预警机制势在必行。本文在梳理侦查警务实战风险分类的基础上,分析了构建风险预警机制的现实意义,包括提升侦查效能、降低执法风险和增强决策科学性。进而从完善数据采集整合流程、优化智能分析预测模型、强化预警信息反馈机制等方面,探讨了基于人工智能的侦查警务实战风险预警机制构建路径。研究表明,通过人工智能技术赋能,可实现侦查风险的精准预判和动态防控,有效提升侦查质效,推动执法规范化建设,为侦查工作高质量发展提供新动能。