关键词： 观课议课   人工智能   课例研究   以学论教  

摘要： 观课与听课不同,要坐在学生身边适机助教、助学。观课首要的是葆有好奇心地观察自己的课。观课议课要修炼“慈心慧眼”,用“慧眼”发现对自己有意义、有价值的问题,用“慈心”去观察。课例研究是观课议课母题下的一个“变式”,与其“和而不同”。人工智能是观课议课的一个辅助工具,人的观察无可替代。观课议课中的“课”其实是课程,它倡导的是一种文化、一种研究性的生活方式。

关键词： 人工智能   中国式现代化   世界历史   新质生产力   新型生产关系  

摘要： 现代化是尚未完成的世界历史命题。从历史规律来看,通用技术变革是推动生产力跃迁和文明转换的关键驱动力。人类正加速迈入以人工智能作为新一代通用技术的人工智能时代,其发展很大程度上反映了现代化发展的进程,提供了重塑现代工业文明的历史机遇。中国式现代化在人工智能时代展现出独特的适应性与引领性。一方面,中国式现代化契合人工智能发展的结构特质,形成“政治引领—制度赋能—市场驱动”的三维体系,坚持党的领导锚定技术发展方向,通过新型举国体制突破关键核心技术壁垒,依托超大规模市场发挥创新生态的涌现效应。同时,以进一步全面深化改革,加快塑造推动人工智能发展的新型生产关系。另一方面,面对大国竞争的“斯普特尼克时刻”,中国致力于调节全球生产力发展失衡的状况,积极构建人工智能全球治理新秩序,以“人工智能+”驱动新一轮科技革命和产业变革,破解西方人工智能的治理霸权与技术垄断,作出人工智能时代中国式现代化的世界贡献。

关键词： 深度学习   湍流   时空预报   人工智能  

摘要： 湍流在机械工程、流体力学、土木工程等领域中广泛存在。以往,湍流信息获取主要依赖数值模拟和风洞试验,但数值模拟花费时间长,风洞试验经济成本高昂。新时代技术发展背景下,人工智能技术因其高效、高精度和可信赖等特点受到工程领域广泛关注。本研究构建了Turbulent Flow-Vision-Transformer(TF-ViT)的人工智能算法,TF-ViT可以基于数据驱动的方式来实现时空序列的湍流预报。具体来说,TF-ViT主要包含两个部分:Transformer框架及UNet结构。在TF-ViT算法中,每一个部分都有独特的功能,其中Transformer框架为编码器,主要用于湍流时空特征处理,UNet网络是解码器,对编码器处理的时空湍流信息进行解耦,整体框架可以预测未来的时空湍流信息。用经典的矩形柱体绕流来验证开发的TF-ViT算法,开源计算求解器OpenFOAM用于矩形柱体绕流模拟,矩形柱体的尾流场数据用于TF-ViT模型的训练和验证。使用8帧连续瞬态湍流信息预报未来8帧的湍流信息,研究结果表明本研究开发的TF-ViT算法可以较为准确地预报未来短时间内尾流区的湍流时空发展。本研究展示了TF-ViT预报时空湍流的能力,为获得湍流尾流场提供了一种有效的方法。

关键词： 人工智能   五循   “科”“技”并重   核心素养  

摘要： 《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》将“人工智能模块”设定为必修内容之一,人工智能“五循”(循需、循理、循径、循真、循辩)课堂也成为了信息科技课程的重要内容。如何在义务教育小学阶段推进“科”“技”并重的人工智能“五循”课堂?如何借助人工智能“五循”课堂,让学科四大核心素养落地生根?这些问题亟待研究。本文以“机器学习:图像分类”一课为载体,深入浅出研究了图像分类的本质及机器学习的一般过程,设计了螺旋递进式“五循”探究活动,深化了学生对“科学原理”的认知,加强了学生对“技术路线”的实践,提升了学生“学以致用”的迁移能力,以期为“科”“技”并重理念下的小学人工智能“五循”课堂研究提供新思路。

关键词： 拉曼光谱   金黄色葡萄球菌   变异链球菌   粪肠球菌   机器学习   深度学习  

摘要： 口腔微生物检测在口腔疾病预防、诊断和个性化治疗中具有重要作用。常规检测方法存在操作耗时、繁杂等问题,难以满足对口腔微生物的快速、精准检测需求。利用表面增强拉曼散射(surface-enhanced Raman scattering,SERS)技术,开展口腔常见微生物的高效、高灵敏度检测。通过优化SERS检测参数,获得金黄色葡萄球菌(Staphylococcus aureus,***)、变异链球菌(Streptococcus mutans,***)和粪肠球菌(Enterococcus faecalis,***)高灵敏度检测。详细分析比较了3种细菌的SERS谱峰归属及光谱响应差异,进而评估传统机器学习与一维卷积神经网络模型在细菌分类中的表现。结果显示,决策树分类器的准确率为93%,梯度提升分类器提高至97%,而一维卷积神经网络模型准确率达100%。

关键词： 人工智能   GPT-4   大模型   算法歧视   数据安全   知识产权  

摘要： 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。

关键词： 生产   研发   运营   大语言模型   销售   人工智能  

摘要： 目前,人工智能(AI)和大语言模型(LLM)正在重塑全球产业格局,推动企业迈向更智能化、高效化的发展路径。在中国AI技术快速崛起、本土创新活跃的背景下,作为全球领先的特种材料制造商,阿科玛正在加快融合全球业务的数字化实践经验与中国市场的技术生态,推动AI在研发、生产、运营、销售及客户服务等多个关键环节的深入应用,持续提升效率与客户体验,加速数字化转型进程。

关键词： TP2铜管   三辊行星旋转轧制   数字孪生   实时监控   智能制造  

摘要： 针对三辊行星旋轧工作环境密闭、铜管形变及缺陷无法实时感知等局限性,提出了基于数字孪生技术的TP2铜管轧制状态全景感知系统构架,将三辊行星旋轧轧机、柔性水冷系统和超声检测设备等映射到虚拟环境中。通过对铜管三辊行星旋轧工艺数据的实时采集与分析,准确地反映设备的运行状态,在线监控轧后管坯的壁厚变化与裂纹数量,并对异常信息进行报警,实现了对三辊行星旋轧工序实际生产情况的完整复现与智能监控。研究结果可为高精密铜管材智能制造提供指导。

关键词： 语义理解   大模型   知识推理   人工智能  

摘要： 大模型技术的快速发展正深刻重塑决策智能领域的范式。作为人工智能领域的核心突破,大语言模型(LLMs)凭借其强大的语义理解、知识推理和生成能力,为复杂决策场景提供了从数据感知到认知推理的全链条支持。在国家安全、军事指挥、应急管理等高风险、高时效性领域,大模型不仅能够高效处理多源异构信息,还能通过模拟人类专家思维模式,增强决策的科学性、动态性和可解释性。

关键词： 电子信息技术   智能制造系统   系统架构  

摘要： 文中探讨了基于电子信息技术的智能制造系统的设计与实现方案。首先,概述了基于电子信息技术的智能制造系统在现代制造业中的重要性及其发展趋势。其次,提出了智能制造系统的实现方法,包括系统需求分析、硬件选型与配置、软件开发与集成、系统测试与优化等。最后,通过实际案例,展示了基于电子信息技术的智能制造系统在生产效率提升、成本控制、产品质量改进等方面的有效性,分析了智能制造系统的未来发展方向。