关键词： 人工智能   智慧农业   高质量发展   挑战与路径  

摘要： 人工智能(AI)技术正深度重构传统农业生产模式,成为推动智慧农业高质量发展的核心引擎。系统分析了人工智能赋能智慧农业的关键技术,包括机器学习、计算机视觉、物联网等,并探讨了其在精准种植、农业机器人、农产品质量监测等方面的应用。结合我国农业发展的实际情况,提出高质量推进智慧农业的技术路径,并剖析当前面临的挑战,包括数据孤岛、技术适配性、成本投入、政策支持等。最后,展望了智慧农业未来发展趋势,并提出相应的对策建议,为智慧农业的高质量发展提供参考。

关键词： 人工智能   RPA自动化测试   Python   图像识别   文字识别   数据存储  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,深度学习领域更是取得了突破,自动化测试技术也随之迎来新的发展机遇。文中深入分析了测试过程中的重复性与复杂性,秉持提质、增效、减负、创新的理念,提出了一个集成人工智能技术的机器人流程自动化(RPA)测试平台架构,并利用RPA、Python等软件设计自动化测试流程。研发该测试平台的目的在于减少重复性工作造成的资源浪费,进而提高测试效率,降低测试成本并保障软件质量。

关键词： 人工智能   生物化学教学   深度融合   个性化学习   智能分析  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛,并对传统教学模式产生了深远的影响。文章以生物化学教学为背景,对AI技术在生物化学教学中的应用及其作用进行了分析,然后从教学内容优化、个性化学习支持、实践教学模拟三个层面,探讨了将AI技术与生物化学教学深度融合的策略。研究表明,AI技术能够准确识别学生的学习需求与难点,为学生提供个性化的学习途径,增强师生互动,促进知识内化。

关键词： 人工智能   档案工作   应用逻辑   实施路径   智能化管理  

摘要： 本文对档案工作如何在信息化高速发展的大背景下应用人工智能技术进行了探讨与剖析。首先,指出档案工作面临的挑战以及AI技术在智能化管理信息挖掘知识服务等方面的优势与可行性。其次,介绍了AI技术在档案工作中的具体应用场景,并在此基础上给出了AI技术应用于档案领域的总体框架与实施路径—以基础设施建设标准规范制定人才培养等关键环节为支撑。本文对AI技术应用于档案工作的探索与尝试,可以为档案事业的发展提供有益借鉴与参考。最后,本文对今后在档案工作中与人工智能的深度融合进行了展望,对可能出现的问题也提出了相应的对策和建议,以应对这一趋势。

关键词： 人工智能   人才培养模式   产学研合作   计算机专业   实践导向  

摘要： 人工智能技术的快速发展对传统人才培养模式提出全新挑战,尤其是在理论与实践脱节、课程设置滞后等方面。本文以计算机专业为例,提出一种以实践为导向的创新人才培养模式。该模式通过优化课程设置、强化实践环节、加强产学研合作,旨在弥补传统模式的不足。具体创新点包括:系统性整合人工智能技术与行业需求,设计定制化课程体系;通过项目式教学和校企合作,将理论知识与实际应用紧密结合;构建产学研深度融合机制,确保人才培养与行业需求同步。该模式能够显著提升学生的实践能力和创新思维,增强其就业竞争力,同时推动高校与企业的协同发展。

关键词： 人行横道   物联网   北斗定位   智慧城市   人工智能   步道安全  

摘要： 随着城市化进程的加快,道路上车辆不断增多,这使得行人在穿越人行横道时面临更多的安全隐患。鉴于此,设计了城市交通步道安全系统。该系统分为硬件、软件、人工智能三部分。硬件端由STM32主控板、压力传感器、LED灯带、语音播报模块、红外模块、摄像头模块、北斗模块和数据传输模块等多个模块构成;软件端基于Spring Boot、MyBatis和Vue等框架搭建用户平台;人工智能部分主要包含Orin平台。该系统能够实现灯光警示、行人申请信号调度、闯红灯行为语音播报、人流量和车流量统计、违法行为记录、北斗定位和数据上传等功能。本项目对传统人行横道的功能进行了拓展,并与管控平台相结合,从而减少行人穿越人行横道时的安全隐患,这有助于降低交通事故发生率,具有广阔的应用前景。

关键词： 信息化教学   钳工教学   智能制造   教学改革  

摘要： 本文以“中国制造2025”战略为背景,针对传统钳工课程教学痛点,构建“智能制造导向、虚实深度融合”的精品课程体系。以国家职业标准为依据,以综合职业能力培养为目标,以典型工作任务为载体,确立“以学生为中心”理念,根据典型工作任务和工作过程设计课程体系和内容,按照工作过程的顺序和学生自主学习的要求进行教学设计并安排教学活动,实现理论教学与实践教学融合一、能力培养与工作岗位对接合一、实习实训与顶岗工作学做合一。

关键词： 人工智能   电子信息系统   深度学习   强化学习  

摘要： 人工智能技术在电子信息系统中的广泛应用,极大地提升了系统的智能化水平和运行效率。本文在分析人工智能在通信、控制、信号处理、信息安全等电子信息子系统应用现状的基础上,从深度学习、强化学习、迁移学习、联邦学习4个角度入手,提出了相关人工智能技术在电子信息系统中的优化策略。如卷积神经网络在图像处理中、循环神经网络在序列数据处理中、深度强化学习在通信资源分配中、多智能体强化学习在分布式控制中、跨领域跨任务迁移学习在信号分类和故障诊断中、横向纵向联邦学习在数据隐私保护和共享协作中的应用优化路径,以期为新形势下电子信息系统的智能化发展提供参考。

关键词： 人工智能   精准辅导   作用机理   实践策略  

摘要： 人工智能的兴起为精准辅导提供了新的路径。本文通过分析人工智能技术与辅导员角色的融合,深入探讨了人工智能在大学生精准辅导中的作用机理与实践策略,阐述了人工智能在大学生精准辅导中的应用效果和发展前景。研究发现,人工智能在大学生精准辅导方面可以起到非常重要的作用,但其在应用过程中仍然存在相应风险,需要进行防范和控制。

关键词： 颈椎失稳   临床预测模型   机器学习   中青年人群   预测因子  

摘要： 背景:颈椎失稳是中青年人群常见骨科疾病,是颈椎病早期表现,对患者生活质量影响较大。因此,早期诊断颈椎失稳以实施早期干预具有积极的临床意义和社会意义。目的:基于机器学习构建中青年人群颈椎失稳临床预测模型,在进行X射线片检查之前,实现中青年人群颈椎失稳早期筛查。方法:2022年9月至2023年10月通过招募广告和中国中医科学院望京医院脊柱科门诊招募155例中青年颈椎失稳受试者和88例非颈椎失稳受试者作为研究对象,基于调查问卷形式现场采集受试者一般信息、生活工作习惯、不适症状、颈痛目测类比评分、颈椎功能障碍指数、健康调查简表(SF-36)等信息,并将以上信息作为预测因子,经筛选后,以支持向量机、轻量的梯度提升机、随机森林、逻辑回归分析、自适应提升算法、极致梯度提升分类器6种机器学习算法采用十折交叉验证方法进行模型训练,构建颈椎失稳临床预测模型,以曲线下面积为主要评价指标。将预测因子进行单因素分析,并采用SHAP方法对预测因子的重要性进行排序,以相关性热力图展现预测因子之间及其与颈椎失稳之间的线性相关程度。结果与结论:①6种机器学习模型中,选用随机森林模型为最终预测模型,包含年龄、体质量指数、颈围/颈长、颈痛目测类比评分、颈椎功能障碍指数、SF-36健康状况量表躯体疼痛、总体健康、生命活力、精神健康评分9个预测因子,曲线下面积=0.7254,具有良好的预测能力,可作为早期筛查中青年人群颈椎失稳的参考工具;②两组受试者的年龄、颈痛目测类比评分、颈椎功能障碍指数、SF-36健康状况量表躯体疼痛、总体健康、生命活力评分相比差异有显著性意义(P<0.05);③预测因子重要性排序为年龄、颈椎功能障碍指数、颈痛目测类比评分、总体健康、体质量指数、生命活力、躯体疼痛、颈围/颈长、精神健康,其中年龄、颈痛目测类比评分、颈椎功能障碍指数与颈椎失稳呈正相关,总体健康、体质量指数、生命活力、躯体疼痛、颈围/颈长、精神健康与颈椎失稳呈负相关。