关键词： 人工智能   生态化识别   学生心理  

摘要： 随着社会发展,学生的心理情绪问题越来越泛化,基于心理问题的隐蔽性,传统的心理学研究主要在量表和自我陈述,被试者的被动、含蓄以及主观随意性都严重地影响测试结果的有效性,而人工智能的精密捕捉识别技术对学生面部、声音的生态化自然实时监测,再加上当下神经、心理、医学等研究领域积淀的海量数据,既弥补了传统心理学的被动弊端,又促进了“学生心理综合建模模型”的建立。利用人工智能技术对学生进行自然客观的实录性生态识别系统,真正实现了学生心理研究的多维度、多元化、多领域的交互,大大促进了当下学生的健康情绪预测、管控水平。同时,在充分运用这些数据时,也应注意学生的隐私问题,争取科学合理地实现人工智能对学生心理辅导的生态化辅助。

关键词： 工业4.0   智能制造   工业互联网   设备信息化平台   数据采集   设备管理  

摘要： 随着工业4.0和智能制造的不断发展,制造业企业对于设备管理和监控的需求日益增强,工业互联网设备信息化平台的建设及应用在企业数字化转型进程中的地位日益突出。文中首先概述了工业互联网设备信息化平台的概念与重要性,然后详细探讨了其建设过程中的关键技术、架构设计以及功能模块,并通过实际案例分析了平台的应用效果,最后展望了未来的发展趋势。

关键词： 人工智能   档案管理   伦理风险  

摘要： 人工智能应用于档案管理,推动档案管理从传统向现代升级,是档案工作理念创新、加快档案管理智能升级的具体表现。本文围绕人工智能技术应用为研究背景,从档案收集、整理、存储及利用等人工智能在档案管理中的应用场景分析,进一步了解人工智能技术应用档案管理的形式及内容,在此基础上,从社会、经济、技术及法律四个方面探讨了在人工智能应用背景下,档案管理伦理风险的具体表现,并从三个方面提出了产生伦理风险的主要原因。提出人工智能应用背景下档案伦理风险的应对路径,有利于提高人工智能应用背景下档案管理伦理风险应对的能力和水平,筑牢档案管理安全防线。

关键词： 人工智能   知识观变革   课程再设计   教育智能体   为理解而教  

摘要： 生成式人工智能的爆发性突破引发了知识观、价值观、教育观的深刻变革。借鉴美国课程再设计中心(CCR)的知识与能力结构创新框架,整合哈佛大学“为理解而教”(TfU)项目,探索AI时代基础教育课程教学超越工业文明“三中心”模式的创新之路。以人工智能课程创新为突破口,在与中小学各学科课程的整合中,共创共享高质量、多种类型的智能体和智能化教学资源库,尤其是人机共创的优秀课程案例库,推动中小学课程教学数字化转型、智能化创新和人文化建设,培养师生在复杂的网络环境中辨真伪、明善恶、识美丑的能力,有效防范AI风险,开创中小学课程教学新生态。

关键词： 开放教育   人工智能   混合式学习   大学数学课程  

摘要： 开放教育的发展与技术密切相关,每一次技术变革都会带来开放教育模式的迭代更新。随着人工智能技术融入教育,开放教育进入智能教育阶段,致力于推动人工智能技术与混合式学习的深度融合,实现大规模的个性化终身学习。结合开放教育现状和特点,以大学数学课程为例,通过分析大学数学与人工智能之间二者之间相互支撑、协同共进的关系,强调人工智能赋能大学数学教学的必要性,构建智能分析、智能导学、智能题库和智能评测、智能交互和智能反馈等智能教学策略,为开放教育混合式学习的智能化提供借鉴。

关键词： 人工智能   知识服务   新质生产力   产业升级  

摘要： 在中国式现代化高质量发展背景下,新质生产力成为知识服务产业变革的核心驱动力。本研究聚焦知识服务与新质生产力的双向赋能机制,旨在优化跨学科知识关联,推动科研服务模式转型升级。通过理论整合与创新,构建机理模型,设计场景驱动的知识服务共享平台。研究发现,新质生产力驱动数据创新,促进决策优化,是提升产业要素生产率、促进新业态涌现的关键,其培育需注重技术突破、要素配置与产业升级的协同。知识服务应聚焦复杂系统思维,构建高级决策智能体系,加速新质生产力发展,推动产业高质量跃升。

关键词： 生产线平衡   数据分析   优化模型   算法   机器学习   启发式算法  

摘要： 在现代制造业中,生产线平衡是提高效率和生产力的关键因素。本文综述了数据分析与优化模型在生产线平衡改善中的应用,探讨了各种算法和模型如何帮助解决生产线中的瓶颈问题。通过对比不同研究的方法和成果,我们发现虽然传统的线性编程和启发式算法在解决简单问题上表现良好,但面对复杂的生产环境和动态变化,这些方法往往力不从心。近年来,机器学习和深度学习技术的引入,为复杂问题的解决提供了新的可能。

关键词： 高中音乐   素质教育   个性化教学   人工智能  

摘要： 在素质教育不断推进的背景下,高中音乐教学的重要性愈发凸显。传统的高中音乐教学模式往往采用“一刀切”的方式,难以满足学生的个性化学习需求,导致学生的学习兴趣和积极性受到一定程度的影响。而人工智能技术的出现,为解决这一问题提供了可能。人工智能具有强大的数据处理能力、自适应学习能力和个性化服务能力,能够根据学生的学习特点、兴趣爱好和学习进度等,为其提供量身定制的教学内容和学习方案,从而实现高中音乐的个性化教学。

关键词： 思政教育   培根铸魂   高校   人工智能  

摘要： 高校应针对大学生的特点,以人工智能赋能思政教育,将“孤立讲授”转向“立体化浸润”,真正实现培根铸魂、启智润心的教育目标。习近平总书记强调:“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。”

关键词： 智能监测系统   机械设备   故障预测   预防性维修   机器学习   多源数据融合  

摘要： 本研究基于智能监测系统的核心理念,设计融合传感器网络、数据获取处理及机器学习方法的故障预估模型。根据机械设备的复杂运行状态,提出动态数据分析和模型优化方法,使用多源数据整合技术提升故障识别精度和可靠性,并设立基于预测结果的预防维护策略,有效延长设备操作周期,减少维修费用。在典型工业案例中验证智能监测模型的适用性和效能,验证结果表明该方法能显著减少故障发生率,为机械设备的智能化运维提供技术支撑。