关键词： 人工智能   电力作业   反违章   智能管控   边缘计算  

摘要： 为了提高电力作业场景反违章智能管控能力,通过集成边缘计算技术和图片视频人工智能识别技术,结合联邦学习算法,实现对电力施工现场违章行为的自动感知和识别。通过深度学习电力施工图像大数据,系统能够识别未戴安全帽、未穿工作服和单人作业等典型违章行为,并实时发出语音提示及预警信息。试验结果表明,该系统对电力作业场景反违章检测准确率高达95%以上,不仅提升了施工现场的安全管控效率,还有效突破了人力资源瓶颈。所提研究为下一步研究奠定技术基础。

关键词： 智能推荐系统   数据分析   人工智能   信息过滤  

摘要： 为了解决网络信息爆炸式增长带来的信息繁多问题,本文提出了基于人工智能的智能推荐系统设计方案。首先,详细分析了人工智能技术的定义与方法;其次,阐述了基于人工智能技术的推荐算法,包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法和混合推荐算法;再次,对智能推荐系统进行了总体方案设计,构建了系统架构,对数据进行了预处理和特征分析,并对模型进行训练与评估;最后,通过推荐系统测试和实验数据验证了该方法的可行性和有效性。结果表明:该算法能准确预测用户偏好,显著提升了推荐效果。

关键词： 人工智能   生成式AI   传统文化   思政  

摘要： 为在人工智能时代更好地克服高校课程思政建设困境、补强AI技术的人文性短板,提出综合采用生成式AI和优秀传统文化来进行课程思政资源开发的理念,并构建了立足具体课程强化融合;强化教师输出与学生主动参与的结合;以布鲁姆教育目标分类与知识维度分类为指导;重点创作视频模态作品;注重打造诗词形式作品5方面的开发要点。结合示例的研究表明:基于生成式AI和优秀传统文化的课程思政资源开发模式能使课程思政建设变得更加智能化、融通化、交互化、个性化,以“春风化雨、如盐化汤”的方式实现价值引领、知识学习和能力培养相结合的思政育人目标。

关键词： DeepSeek   低空经济   智慧调度   人工智能  

摘要： 在新兴无人机与智能航空器技术迭代升级的背景下,DeepSeek作为大模型技术的代表,正深刻重塑低空经济格局。其价值赋能体现在通过构建空域数据统一体系、筑牢安全屏障、加速产业升级,为低空经济发展注入新动能;技术赋能则依托算法重构低空基建、拓展多元场景、实施智慧调度,驱动低空经济向智慧化转型。然而,当前低空经济高质量发展仍面临多重治理瓶颈:标准体系缺失导致规范统一困难、基础设施滞后制约运营效率、空域分配复杂增加管理难度、高昂成本阻碍设施普及。基于此,生态赋能需以DeepSeek为引领,通过健全空域管理,高标准引领低空产业前行;强化基建布局,全方位提升低空服务保障水平;创新应用场景,高效率利用城市空域资源;深化产业协同,强链条塑造低空市场优势。

关键词： 人工智能   体育教育公平   困境   纾解路径  

摘要： 作为我国国民体质和国家繁荣的基础,体育教育的公平性始终是民众关注的焦点,人工智能赋能体育教育,为提升体育教育公平带来了新的契机。本文采用文献资料法、专家访谈法等研究方法,分析体育教育公平的内涵,探究人工智能赋能体育教育公平的机制、困境以及纾解路径。人工智能赋能体育教育公平的机制主要包括通过强化补偿性提升体育教育公平和通过精准化与个性化教学助推差异性公平。人工智能赋能体育教育公平的困境主要包括智能基础设施资源分配不均,体育教育公平难以保证;师生在人工智能赋能体育教育方面的数字素养有待提高;缺乏科学有效的智能体育教育实施细则。针对困境提出完善体育教育的公平性制度,确保人工智能基础设施的均等化分配;增强师生在人工智能体育技术领域的数字素养;制定科学的智能体育教育实施细则等纾解路径。

关键词： 人工智能   算法   纪检监察   法律风险   法治反腐  

摘要： 当前,纪检监察机关面临着案件数量骤增、办案要求高质等诸多挑战,人工智能技术赋能纪检监察是其抓住机遇、应对挑战的重要方法和途径。人工智能技术已经在纪检监察的案件全景化管理、追踪案件线索、提升预防效能和智能分析类案处置信息等领域彰显作用。然而,人工智能技术引发的法律风险亟待解决,具体包括:因信息数据短缺与算法技术缺陷而影响结果的客观性,因办案人员对技术依赖而侵蚀监察权独立性,因算法技术决策偏差而挑战传统纪检监察归责机制。鉴于此,应从推动数据资源的集中统一、提升算法安全性和透明性、构建“人机耦合”的合理分工机制、提高纪检监察机关自身技术水平、明确人机责任的边界与分配等方面作为规避上述法律风险的进路。

关键词： 人工智能   作品   版权   独创性  

摘要： 我国法院通过类比摄影作品,初步构建了生成式人工智能(GenAI)生成物的版权司法保护模式,但可能引发三重转向:独创性的判断和实质性相似的比对都从最终表达转向构思,而版权直接侵权责任从执行者转向构思者。然而,GenAI与照相机在执行人类构思上存在根本差异,并非机械固定而是“自主”转化,故类推适用摄影作品构思决定论之“可视化构思+机械固定”二元要件难以支撑三重转向。为此,建议将构思决定论修正为三元要件:一是“‘可视化’构思”延续传统理论;二是“受控固定”要求作者通过合理控制保障其独创性构思是GenAI生成最终表达的有效原因,维系思想与表达二分法;三是“创作记录”作为作者证明独创性贡献的必要证据,既划定权利边界又防范滥用GenAI。

关键词： 秦岭地区   森林火灾   预测模型   机器学习   火险区划  

摘要： 为研究秦岭地区2003—2018年林火发生与林火驱动因子之间的关系,对林火发生概率进行预测,使用2003—2018年MODIS卫星火点数据,基于逻辑斯蒂回归、随机森林和支持向量机建立秦岭地区林火发生预测模型,并进行精确度评价,选择拟合结果较好的随机森林林火发生预测模型绘制林火发生风险等级图。结果表明,1)随机森林对林火发生预测拟合结果较好,精确度为87.04%,AUC值为0.949。2)秦岭地区林火发生驱动因子重要性排序为NDVI、月平均风速、海拔、月平均气压、风速、气压、月平均降水、坡度、月平均空气比湿、空气比湿、连续无降水日和降水量。3)秦岭地区东部和南部为林火易发区域,建议在这些地区加大森林火灾防范宣传,增加瞭望台等基础设施,减少人为火灾的发生,做到林火早发现、早扑灭。

关键词： 人工智能   AI伦理目标   伦理工具   伦理风险  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)伦理目标在不同问题域中呈现为“差异化发生”,隐含类比方法的引入。这赋予AI以物化、动物化、仆人化、类人化的不同形态。这些形态与主体性和人工道德行动者的议题紧密相关,为分析AI伦理目标和方法的契合提供了直观的修辞运用。AI伦理目标通常由“人-物”二分的工具方法所驱动。动物类比尽管面临挑战,但它提供了一种新的规范方法,以回应人类对AI新力量的应对。“伦理即服务”的“奴仆化”修辞,产生了“主-奴”辩证法,在“合意性”层次上展开了伦理工具论、机器人学和各种政治哲学的方法进路。用“类人化”的修辞回应AI“学做人”的伦理目标,在人机交互、心智认知、奇点比喻和生存论哲学等方面带来了相应的方法进路。面对伦理目标的差异化发生,建议在一个包容的治理框架下定位方法问题。具体包括“预防性方案”“政治商谈架构”和“伦理工具创新”三个建议。

关键词： 智能制造   复杂装配   机器视觉   机器人   PLC   模块化设计   参数化设计  

摘要： 传统的大型复杂装配过程主要依赖人工操作,不仅效率较低,还存在较高的安全风险。同时,物联网技术的发展和《“十四五”智能制造发展规划》的推进,也对大型复杂装配过程提出了高要求。鉴于此,基于机器视觉技术,将工业相机、工业机器人、PLC搭建成自动化装配系统,并进行三者之间的通信设置、系统组态,实现多品种复杂工件的自动装配;同时优化机器人和PLC程序,进行模块化和参数化编程设计,从而提高工业机器人的编程效率。在实际应用中,当更换新产品后,编程修改只需30 min,能够显著提升装配精度,对提升大型复杂装配作业的效率具有重要的实际意义。