关键词： 电动汽车   电池管理系统   故障预测   健康管理   机器学习  

摘要： 电动汽车的安全性与可靠性很大程度上取决于电池管理系统(BMS)的性能。准确预测BMS的潜在故障,并采取有效的健康管理策略,对于确保电动汽车的安全运行至关重要。本文首先分析了BMS的常见故障模式,提出了基于机器学习的故障预测方法,并对故障预测模型进行了训练与优化。在此基础上,本文系统阐述了BMS健康管理的主要内容,包括电池健康状态评估、均衡管理和热管理。本研究成果可为提升电动汽车电池系统的安全性与可靠性提供有益参考。

关键词： 髋关节发育不良   人工智能   医学影像处理   手术规划   康复管理  

摘要： 髋关节发育不良(DDH)主要表现为髋臼发育不全和股骨头覆盖不足,导致关节不稳定、慢性疼痛和早期骨关节炎,严重影响病人生活质量。传统诊疗方法依赖影像学和临床经验,存在主观性强、个体化治疗不足及术后康复监测滞后等问题。近年来,人工智能(AI)技术在医学影像处理、机器学习和机器人辅助手术等方面取得突破,通过深度学习实现多模态影像自动分割与定量分析,有效提升了诊断准确性和治疗决策的科学性。同时,3D重建、虚拟手术模拟和远程康复监控技术为手术规划与动态管理提供了强有力支持。本文综述了AI在DDH诊断、治疗决策、手术规划和康复管理中的应用进展与面临挑战,并展望未来技术创新与临床实践优化的发展方向。

关键词： DeepSeek   大企业   中美军工企业   人工智能  

摘要： 春节前后,DeepSeek异军突起,引发了全社会的高度关注。在普通民众积极使用的同时,大批企业及时响应,宣布以多种形式加强与DeepSeek的深度合作。中国石化第一时间组建专门的模型部署和测评团队,2月5日完成DeepSeek在国产化算力环境上的部署,并接入长城大模型应用系统,在企业内部分批推广使用。

关键词： DeepSeek   信用审查   人工智能   大数据风控  

摘要： 本文以信用审查基本理论框架为基础,分析当前信用审查中存在的信息传递不畅、审查标准不统一、风控依赖人工经验、流程反复等问题,指出这些因素制约了审查质量与审批效率的提升。探讨了Deep Seek在信用审查、审批等环节的应用路径,认为其通过自然语言处理和大数据分析等技术,可实现辅助审查与智能风控,提升审查效率与风险识别能力。

关键词： 强国建设   战略急需人才   人才培养   人工智能  

摘要： 在新的历史时期,国家重大战略急需人才呈现国家使命性、前沿引领性、产业撬动性、动态急迫性、超常培育性等特征。从全球视野来看,各国战略急需人才培养模式的创新均对国家综合实力的提升发挥着至关重要的作用。当前,人工智能成为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力量和全球科技竞争的重要着力点,我国应在积极汲取人工智能人才培养的专业教育规模、产学研协同、管理人员培训和引才聚才等方面国际经验的基础上,确立国家重大战略急需人才培养的使命驱动、学科驱动、产业驱动、区域驱动和引智驱动五个方面的综合实践路径。

关键词： 数字孪生   3D打印   智能制造   实时反馈   系统集成  

摘要： 传统制造模式存在效率低、资源浪费以及质量难以控制等问题。数字孪生通过实时同步虚拟模型与物理对象,能够实现全方位监控与数据驱动优化。3D打印则凭借其高精度和灵活性,在原型设计和定制化制造中发挥作用。两者的结合为制造业的智能化发展提供了新思路。探讨了基于数字孪生的3D打印系统在机械制造流程中的应用优化。通过设计实时反馈机制、自适应调整算法、流程建模仿真和资源调控策略,实现了虚拟和现实系统的高效协同。同时,构建了完整的系统集成架构,并提出了关键实施步骤,以确保各模块之间的无缝对接。研究结果表明,该系统能够提高生产效率和资源利用率,降低能耗,并显著提升产品的尺寸精度和一致性,为未来的智能制造提供了可行路径和可靠支持。

关键词： 压痕测试技术   微区性能   拉伸性能   机器学习  

摘要： 仪器化压痕拉伸性能测试技术具有微损性和操作方便等特点,已经广泛用于金属材料拉伸性能的表征。结合在役石油管材拉伸性能测试需求,回顾了压痕测试技术的主要发展历程和压痕拉伸性能的测试原理,总结了压痕测试微区性能、压痕评估焊缝匹配度及压痕法结合机器学习3个方面的发展现状,分析了造成常规拉伸测试与压痕测试结果差异性的原因,对仪器化压痕拉伸性能测试技术的未来发展进行了展望。

关键词： 数字孪生   人工智能   石油化工   智能控制   实时优化  

摘要： 石化装置的运行波动、质量不稳定、人工干预不及时等问题对生产效率和产品质量造成了较大影响。本文提出了一种基于AI驱动的数字化孪生智能装置系统。该系统融合了混合建模、在线学习、多变量预测控制、自适应控制等技术,构建了包含智能装置应用、数字孪生核心引擎、实时执行等模块的技术架构。通过对乙烯裂解炉、MTO装置、连续重整装置等场景的应用案例进行分析,验证了该系统与传统方案相比,在提高装置执行精度、运行平稳性、异常处置效率等方面,具有明显优势,并可以带来显著的经济效益。

关键词： 人工智能   基坑工程   变形预测   安全评估   支护设计  

摘要： 基坑工程是工程学中一项重要的分支。随着人工智能(AI)技术在全球范围内的蓬勃兴起,其在基坑工程中的应用也深入到了基坑变形预测、安全评估、支护设计优化等方面。本文综合运用支持向量机(SVM)、时间序列分析(ARIMA)、卷积神经网络(CNN)等机器学习与深度学习算法,结合多源数据融合与对比分析方法,系统探讨了AI在变形预测、图像识别、智能监测等场景的应用路径。研究结果表明:AI技术可有效降低变形预测误差和工程造价,并通过多源数据融合实现毫米级位移预警。然而,研究发现数据质量、模型可解释性及跨学科人才短缺仍是技术落地的主要障碍。未来研究需聚焦可解释性AI模型开发、多源数据知识图谱构建及跨学科教育体系创新,以推动基坑工程智能化升级。

关键词： AI   写作   童心   绘图   修改文章   未来   人工智能  

摘要： 本次的征文主题太让人惊艳啦:AI伴我行,童心绘未来。很多同学都知道,扑面而来的AI,也就是我们所说的“人工智能”,它的技术太帅气啦,如同身边的百事通,那么新颖,那么能干,似乎什么问题都能解决。例如,需要绘图,找AI;需要写文章,找AI;需要修改文章,找AI;需要查资料,还找AI……AI那么能干,也给我们帯来疑惑,我们还能够做什么?本次写作,怎么写呢?