关键词： 人工智能   法律人工智能   法律大模型   通用大模型   数据  

摘要： 法律人工智能算法模型的发展先后经历了总结推理规则的“推理期”、构建专家知识的“知识期”和运用机器学习的“学习期”,现在已经进入法律大模型构建的“大模型期”。法律大模型构建一般以通用大模型为底座，构建模式主要有通用大模型微调模式与专家知识库增强模式，两种构建模式在数据准备、算力资源、训练过程等方面存在显著差异。目前国内外相关研究已纷纷投入法律垂直领域大模型构建的探索实践，但受到数据质量偏低、法律知识不全、算法解释困难、提示工程缺失等问题的限制，法律大模型的研究和应用尚未达到预期效果。在构建法律大模型时，应充分考虑模型开源程度、训练参数量、领域相关性、服务模式、应用场景等因素选择合适的通用大模型作为模型底座，然后按照法律数据、法律知识、指令工程、结果评估等四个关键步骤提升模型效果，在几大核心业务场景的应用实践中，进一步总结和反馈法律大模型存在的问题，并对其进行持续调整和优化。

关键词： 人工智能   外语教育   契合方向   教育改革  

摘要： 随着新一代信息技术迅猛发展，人工智能技术在以不可逆转的方式重构外语教育生态，外语教育迎来前所未有的机遇和挑战。人工智能赋能外语教育只有朝着正确方向行进，才能造福专业发展和人类自身进步。推进外语教育改革，须主动拥抱人工智能技术，融入大势，找准外语教育的时代方位；强化内功，加强外语教育的内涵建设；优化结构，革新外语教育的类型模式；守正创新，坚持外语教育的人文属性。

关键词： 无人机   航迹规划   智能优化算法   机器学习算法   强化学习   神经网络  

摘要： 针对传统无人机航迹规划算法计算效率低、适应性差的问题，从算法改进的角度出发，系统地梳理了国内外在无人机航迹规划领域的研究进展。从全局优化能力、动态适应性、计算效率以及鲁棒性等方面，阐述了无人机航迹规划智能算法具有的显著优势；同时，对航迹规划智能算法进行了详细分类和总结，从智能优化算法与机器学习算法的几种典型算法改进策略出发，对比分析了每种典型航迹规划智能算法的优缺点、应用场景以及改进方向；最后，结合当前无人机航迹规划所面临的多重挑战，对无人机航迹规划智能算法未来的研究趋势和潜在应用方向进行了展望，强调了航迹规划智能算法在提升算法性能、适应复杂环境、满足多样化任务需求以及智能算法融合等方面的重要性，为无人机航迹规划智能算法的研究与发展提供了参考。

关键词： 基坑渗漏   安全预警   机器学习   神经网络   主成分分析  

摘要： 太阳能、风能等清洁能源需要占用有限的地表空间，而人类对地下空间的开发利用间接促进清洁能源的发展。本文选取基坑事故中的地墙渗漏问题，运用有限元软件ABAQUS模拟1000组不同程度的基坑渗漏环境，并提取观测井孔隙水压力、地连墙侧向位移、地面沉降三种物理量在地墙渗漏环境下7 d的变化数据。数据经过主成分分析(PCA)降维后，被用于构建人工神经网络(ANN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控神经网络(GRU)四类神经网络模型，实现基坑渗漏的关键变量的预测，以及关键变量的风险等级评估。本文还尝试用决策树与随机森林预测基坑渗漏风险等级。对比回归与分类两种风险等级评估思路，分类方法可以快速实现渗漏等级的预测，回归方法可以实现渗漏关键变量的预测。

关键词： 人工智能   制度准则   机器人法则   算法分配   人的全面发展  

摘要： 人工智能在教育领域的深度融合不仅带来组织行为直接发生变化的一阶效应，也带来教育领域数据资源积累、数据资源使用以及数据形塑教育活动主体的二阶效应。其中二阶效应的影响将会非常深远。因此，要确保人工智能融入教育活动，最大限度地有利于教育的发展，需要从“载体—理型—目的”层面思考机器与人的教育活动的关系，规定基于机器人法则的教育载体之人工智能的开发伦理准则，建立基于正义论的教育理型的算法设计与使用准则，制定基于教育目的之人的全面发展的人工智能共享准则，实现教育对技术的规制、引领与超越。

关键词： 超声   妊娠期   乳腺癌   诊断   人工智能  

摘要： 超声是乳腺癌常用的影像学检查手段之一，近年来妊娠期乳腺癌高发，弹性成像、超声造影、微血管成像及人工智能等新技术快速发展。本文就妊娠期乳腺癌的超声诊断技术的新发展进行综述，包括二维超声、乳腺影像报告和数据系统分级诊断技术、彩色多普勒成像技术、频谱多普勒、弹性成像、超声造影、微血管超声成像、人工智能等。

关键词： 虚拟现实技术   电力需求侧负控   人工智能  

摘要： 阐述针对电力需求侧负控系统优化与人工智能集成问题，结合虚拟现实技术和人工智能算法，提出优化电力需求侧负控系统的方法，以准确预测电力需求，并在不同场景下自动调整电力供应的策略。

关键词： 大数据驱动   智能制造系统   控制技术  

摘要： 阐述大数据驱动的智能制造系统在控制技术中的应用策略，介绍数据采集与预处理层、智能制造数据驱动的决策、机械制造中的系统集成，以实现对制造过程的实时监控、预测和优化。

关键词： 固体激光   腔镜调谐   人工智能   深度强化学习  

摘要： 提出一种基于深度强化学习（DRL）的激光腔状态维护智能化通用方案。该方案利用互补金属氧化物半导体（CMOS）相机采集激光输出光斑信息，以基于压电促动器的电调镜架为光学谐振腔的实时控制元件。利用专门设计的评价函数和DRL神经网络，将激光光斑中的模式信息与强度信息相融合，建立具备感知与控制激光腔能力的智能体模型，并对自行研制的高功率、高光束质量（M2）的Nd∶YAG激光器进行原理验证。对于功率失谐量超过45%的激光腔，可利用智能体使其在数秒内完成自行优化，恢复到满功率水平且光束质量接近衍射极限（功率为92.5 W,M2为1.2）。相较于现有的随机并行梯度下降、遗传算法等，该智能体的优化路径及对应的操作步数大幅缩短，在特定谐振腔的状态维持方面具备显著的优势。基于深度强化学习的智能体方案为实时高效稳定的高性能激光系统提供了优化方案。

关键词： 土壤有机质   草地   GEE云平台   机器学习   松嫩平原西部  

摘要： [目的]监测和预测草地土壤有机质（SOM）的变化，探索气候条件、地形因素及土壤理化性质等因素对土壤有机质含量的影响机制，为特定区域的土壤管理和农业生产提供科学依据。[方法]以松嫩平原西部草地为研究区，基于Google Earth Engine(GEE)云平台和Sentinel-2A多光谱遥感影像，耦合气象数据和地形数据，评估了随机森林、神经网络和梯度提升树模型的预测性，选择最优模型生成了松嫩平原西部草地土壤有机质分布图，并分析了土壤有机质分布的影响因素。[结果]（1）基于Sentinel-2数据的神经网络模型在松嫩平原西部草地土壤有机质含量预测中具有较好的适用性；（2）松嫩平原西部草地土壤有机质含量的空间分布呈现东北高西南低的分布格局，有机质含量0.016～62.058 g/kg，平均值为15.216 g/kg，总体处于中等水平；（3）气温、纬度和土壤盐碱化程度是影响土壤有机质含量的重要因素。[结论]土壤有机质空间分布呈东北高西南低的趋势，表明在年平均气温较低、纬度较高且电导率（EC）适中的地区，土壤有机质含量显著高于其他区域。