关键词： 发展策略   挑战   科技革命   工程咨询   人工智能  

摘要： 在科技飞速发展的今天,我们正站在一个全新的历史节点上,见证并参与着一场由人工智能(AI)引领的科技革命。AI技术革命的历史并不短暂,但其对大众的影响更多停留在“新闻热点”层面。从2022年美国OpenAI系列的不断迭代,到2025年春节期间DeepSeek的火爆出圈,AI技术以其前所未有的影响力,不仅重塑了科技行业的面貌,更深刻地触动了包括工程咨询行业在内的众多传统行业领域。这场“人工智能+”的思潮不仅仅是一次技术的飞跃,更是由生产力变革引发的生产关系重塑,行业生态再造的一次深刻的结构性变革。本文旨在探讨人工智能对工程咨询行业的影响,剖析行业面临的机遇与挑战,并提出基于行业深度认知Know-How与AI辅助融合的发展对策。

关键词： 学习体验   人工智能   教育数字化转型   高等教育   数据素养  

摘要： 借助数智技术渗透赋能作用来优化学习体验已成为高等教育数字化转型纵深发展的一大挑战。采用内容挖掘和核心主题分析法解析EDUCAUSE《2023年地平线报告(学生综合体验版)》,可探明美国数智技术塑造高校学生学习体验的理念引领和逻辑依循,进而构建数智技术赋能学生学习体验生态发展的联动模型,为我国高校学生学习体验的未来发展场景建构提供镜鉴。基于此,学生学习体验的未来场景应坚持在“构建可持续发展的高质量学习体验生态”的目标之下系统架构“坚守全人教育的价值内核”的指导理念,“立足社会想象的科学前瞻”的实施策略,“追求基于证据的素养提升”的推进方法。积极探索打造可持续发展的教育新生态、创设技术赋能教育价值新系统、开拓教育人工智能应用新样态、赋予数据驱动个性发展新动能的未来发展路径。

关键词： 操作路径   多维发展   自然语言处理   地方文化特色   语音合成   人工智能   赋能   沉浸式体验  

摘要： 人工智能生成内容(AIGC)技术正在深刻改变内容生产模式,但县域文旅推广仍面临内容创新不足和传播方式单一的问题,难以满足现代受众对互动性和沉浸式体验的需求。为解决这些问题,现阐述AIGC的关键技术,包括自然语言处理、图像生成和语音合成等,分析县域文旅推广的需求与难点,探讨智能生成内容与地方文化特色的结合方法,提出内容本地化和定制化策略,指出AIGC赋能县域文旅推广的实际操作路径,包括技术实现、多渠道整合传播策略及内容监控与优化反馈机制。最后,总结AIGC技术在县域文旅推广中的核心价值和发展方向,强调跨领域合作的重要性。通过AIGC技术的应用,县域文旅推广可以实现内容生产的高效化和传播的精准化,推动地方文化的广泛传播和文旅品牌的多维发展。

关键词： 手持近红外光谱   初烤烟叶   烟碱值   模型   机器学习  

摘要： 探究手持式近红外光谱与初烤烟叶烟碱值之间的关系,为烟叶在烘烤过程中不同阶段烟碱值的快速测定提供参考。本研究以初烤烟叶烟碱值预测模型为研究对象,选取542个烟叶样本数据作为训练集,构建了包括主成分回归、偏最小二乘法和Lasso回归等机器学习回归模型,并基于Stacking方法融合为单个预测模型,以136个烟叶样本数据作为测试集评估融合模型的预测效果。融合模型在测试集上的平均绝对误差和决定系数分别为0.218和0.758,且对于烟叶在烘烤过程中不同阶段的烟碱值预测均有效。其中,融合模型对于烟叶类别为“42℃”的烟碱值预测效果最佳,而对于烟叶类别为“鲜烟叶”“38℃”和“46℃”的烟碱值预测效果要优于烟叶类别为“48℃”的烟碱值预测效果。以此方法构建的初烤烟叶烟碱值预测模型在基于手持近红外光谱对烟叶烘烤过程中不同阶段的烟碱值预测方面有着较好的效果。

关键词： 人工智能   群体智能   人机协同   知识传播  

摘要： 群体智能是新一代人工智能的重要方向,是推动人机协同知识传播的智能基座。文章将群体智能思想引入人机协同知识传播,以群体智能为基石,阐释了群体智能的概念、特征以及与人机协同知识传播的关系,从传播源头、传播主体和传播媒介三个要素剖析了基于群体智能的人机协同知识传播的内在机理和应用案例,探究了技术工具、机制体系和合规伦理三大方面的实现路径,从数据观、发展观和服务观三个维度论述其发展模式,以期为群体智能与人机协同知识传播领域的交叉融合研究提供有益启示。

关键词： 致密气藏   产能预测   集成算法   遗传算法   机器学习  

摘要： 致密气藏的开发中,准确的产能预测对于制订高效的开发方案十分重要。由于致密气藏成藏特征的复杂性和储层的显著非均质性,传统预测方法在准确性和稳定性方面常无法满足实际需求。提出了一种创新的产能预测模型ADASVRLGBM,融合了AdaBoost(Adaptive Boosting)、支持向量回归SVR(Support Vector Regression)和LGBM(Light Gradient Boosting Machine)算法,并使用了GridSearchCV(Grid Search Cross-Validation)对每个模型进行超参数调参,然后利用遗传算法优化各子模型的权重组合。该集成模型通过对致密气产能影响因素进行系统的相关性分析,提取出关键特征参数,构建以气井产能为输出标签的模型。研究表明,该集成模型在预测精度上显著优于单一算法,训练后模型的平均符合率达93.33%。此外,详细探讨了不同子模型对整体预测性能的贡献及其在复杂数据处理中的应用优势,为致密气藏高效开发提供了理论和实践支持,并为相关模型的应用拓展提供了有价值的借鉴。

关键词： 机器学习   数据驱动   会计信息   处理机制  

摘要： 随着信息化时代的到来,数字技术快速发展,传统会计领域正在经历一场深刻的变革,尤其在职业院校会计专业教育方面。先进的信息技术如人工智能、大数据和机器学习等的广泛应用,正彻底改变着会计信息的处理方式。这些技术的运用,不仅使得会计信息的搜集、处理及分析过程,更加高效、准确和智能,而且极大提升了信息的质量与时效性,为决策者提供了更加可靠的信息支持。在职业院校会计课程中,应注重培养学生理解和应用新兴技术的能力,以使学生能够适应未来的职业需求。通过深入探讨机器学习与数据驱动优化会计信息处理的机制,可为会计行业的全面革新、为职业院校会计专业教育提供参考。

关键词： 人工智能   人工智能生成物   著作权   独创性  

摘要： 人工智能在多个领域大放异彩,同时也为人类社会带来了新的挑战。现行著作权法体系下,人工智能生成内容的著作权保护存在主体适格、行为适格、客体适格等难题。本文通过分析域外国家和地区的经验做法,探讨我国在构建人工智能生成内容著作权保护体系时的可能路径。建议以实际参与创作的主体为著作权主体,明确数据使用边界,扩大行为内涵并缩小外延,同时以一般人标准认定独创性要求,并建立数据备案制度。

关键词： 信用风险评估   机器学习   CatBoost   Lending Club   城商行  

摘要： 文章基于Lending Club贷款数据,比较了逻辑回归、XGBoost、LightGBM和CatBoost等机器学习模型在个人贷款信用风险评估中的性能。结果表明,CatBoost模型表现最佳,准确率达0.99,AUC值0.87,KS值0.58。该研究为城商行等金融机构选择合适的信用风险评估模型提供了实证依据。

关键词： 人工智能   学报编辑   专业素养   人机协同  

摘要： 人工智能生成内容技术(AIGC)已经与编辑出版行业深度融合,为业界带来了全新的视角。基于此,研究人工智能对高校学报编辑出版的影响,分析人工智能为学报编辑工作提供的全新赋能优势和给学报编辑出版带来的风险与挑战,探讨学报编辑面对AIGC的应对策略,以期提升学报编辑的专业素养,打造人机协同模式,进而推动AIGC生成技术在学报编辑出版领域实现可持续发展。