关键词： 人工智能   数字媒体   语言处理   语音合成  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展，数字媒体内容的自动化生成已成为提高内容生产效率与质量的重要手段。文章深入探讨了自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）、计算机视觉和语音合成技术在文本、图像和音频内容生成中的具体应用，重点分析了深度学习在内容生成中的关键技术，以及自动化内容生成系统的模型架构与设计方法。通过具体的应用案例，文章展示了这些技术在实际环境中的应用成果，并强调了在技术实现过程中需要克服的关键问题与挑战。

关键词： 大数据   人工智能   档案管理系统   数据挖掘   智能化  

摘要： 随着信息技术的飞速发展，大数据和人工智能技术已深入到各个行业，档案管理领域也不例外。本文旨在探讨基于大数据与人工智能的档案管理系统的构建、应用及其优势，以期为档案管理行业的转型升级提供参考。

关键词： 汽车焊装   智能滑橇输送系统   智能制造  

摘要： 随着汽车制造业智能化转型升级，焊装生产线的智能滑橇输送系统在保证生产效率、提高柔性化组装能力方面发挥关键作用。然而，当前汽车焊装滑橇输送系统仍存在可靠性、智能化程度不足等问题，需要进行优化改造。该文阐述汽车焊装智能滑橇输送系统的重要性，分析该系统存在的问题，提出汽车焊装智能滑橇输送系统优化路径，展望汽车焊装智能滑橇输送系统发展方向，助力汽车制造业更好地发展。

关键词： 人工智能   超声检查   早孕期   胎儿   颅脑超声切面   质量控制  

摘要： 目的 探讨基于YOLOv5-s的人工智能（AI）模型在早孕期胎儿颅脑超声切面质量评价中的应用价值。方法 以妊娠11～13+6周正常胎儿超声检查图像为研究对象，其中模型构建集（3 094张颅脑超声图像）用于AI模型的训练和验证，实验集184胎早孕期胎儿常规超声检查图像（7 930张图像）用于进行早孕期颅脑切面质量评价。分析AI模型与2位专家级超声医师对实验集颅脑切面质控结果的一致性。结果 AI模型对验证集各切面识别准确度均在96.00%以上，与专家级超声医师分类具有极强一致性。AI模型与专家级超声医师-2对实验集经侧脑室横切面质控结果具有中度一致性，其余质控结果AI模型与2位专家级超声医师两两比较均具有高度或极强一致性。结论 AI模型识别早孕期颅脑超声切面具有较高的准确度，可用于进行超声图像质量评价以及培训考核。

关键词： 人工智能   小学语文教师   朗读教学能力   教学策略  

摘要： 小学语文朗读教学对学生语文核心素养的提升具有重要作用。传统的朗读教学效果参差不齐，人工智能技术的应用可为小学语文教师朗读教学能力的提升提供新的方式和手段。本文首先对小学语文教师朗读教学能力水平现状进行了调查，分析了小学语文朗读教学中存在的问题，在此基础上，从学校和教师两个维度提炼出小学语文教师朗读教学能力水平的提升策略。

关键词： 人工智能   公安情报工作   价值意蕴   实践进路   发展策略  

摘要： 人工智能技术的日益成熟为现阶段公安情报工作带来一系列机遇与挑战，推进公安情报工作智能化发展成为公安机关的迫切需要。文章以人工智能赋能公安情报工作的价值意蕴为研究起点，从情报流程解析人工智能赋能公安情报工作的实践进路，针对应用过程中存在的技术性、合法性、伦理性等问题，提出完善人工智能应用的技术控制，优化法律约束，增强伦理适配等发展策略，促进人工智能技术在公安情报工作中的应用。

关键词： 大数据   经济学科   机器学习   交叉融合   教学创新  

摘要： 数据多样化和规模的急剧增长，为经济学科带来了新的挑战，同时促进了其方法与工具的创新和发展。大数据时代，经济学科在数据维度、模型设定、复杂特征刻画、模型依赖和预测等方面面临诸多挑战。基于机器学习优势，推动机器学习与经济学科交叉融合，扩展经济学科的应用边界，丰富其模型构建、方法论和工具使用，有助于提升经济学科在实证研究中的严谨性和科学性，使其能够更精确地捕捉和分析经济现象的复杂性。

关键词： 建筑生命体   城市更新   建筑节能   人工智能  

摘要： 本文在中国传统哲学和建筑理论以及西方“有机建筑”等理论的基础上，融合现代人体医学理论，研究并定义了建筑生命体的概念、特征和主要组成系统，并在“建筑医院”、建筑节能与碳排放监管中进行了初步的探索与实践。同时结合数字化技术、人工智能的发展，分析展望了城市体检、建筑体检及更新改造、未来建筑，特别是太空与地外星球基地智慧硅基建筑生命体的研究和探索前景。

关键词： 向日葵   叶面积指数   无人机遥感   特征组合   机器学习   反演  

摘要： 为快速、准确获取育种向日葵叶面积指数，通过无人机搭载多光谱相机和DJI L1型激光雷达镜头，获取向日葵现蕾期、开花期和成熟期的无人机遥感数据。计算了9种多光谱植被指数和8类纹理特征，提取了8种LiDAR特征参数，利用皮尔逊相关系数法筛选出与LAI相关性高的4种植被指数、3类纹理特征和4种LiDAR特征参数；采用K近邻（K-nearest neighbor, KNN）、随机森林（Random forest, RF）、极致梯度提升树（eXtreme gradient boosting, XGBoost）和分类提升算法（Category boosting, CatBoost）,分别构建基于植被指数、纹理特征、LiDAR特征参数、植被指数+纹理特征、植被指数+LiDAR特征参数、纹理特征+LiDAR特征参数和3类特征组合的向日葵LAI估测模型，利用决定系数（Coefficient of determination,R2）和均方根误差（Root mean square error, RMSE）来评价模型精度；采用最佳模型反演育种向日葵LAI并将其可视化。结果表明，CatBoost算法与植被指数+纹理特征+LiDAR特征参数建立的向日葵LAI估测模型在3个时期的效果最好，决定系数分别为0.93、0.91和0.90,均方根误差分别为0.13、0.14和0.15。研究结果可为向日葵育种及田间精准管理提供依据。

关键词： 人工智能   汽车维修与故障诊断   创新应用  

摘要： 本文深入探讨了人工智能在汽车维修与故障诊断中的创新应用实践，系统分析了其对提高维修效率、优化成本结构、提高诊断准确率的积极作用。通过对选取的具体案例进行深入分析，展示了人工智能技术如何以其独特的智能化优势，帮助汽车维修行业加速向智能化、高效化转型，从而为广大车主带来更加优质、高效、便捷的服务体验。