关键词： 人工智能   机器翻译   文本类型理论  

摘要： 人工智能时代,机器翻译技术在跨语言信息传递中的重要性日益凸显,但其在不同文本类型中的适配性表现仍具有显著差异。本文以信息型、表情型和感染型文本为例,分析了机器翻译在多文本类型中的表现特征及其局限性,并探讨了造成这些局限的技术和语言文化原因。研究表明,机器翻译虽然在信息传递效率和基本准确性上表现优异,但在情感表达、语言艺术性和文化适配性等方面仍存在不足。本文提出了改进机器翻译适配性的方法建议,为不同文本类型的翻译实践和机器翻译技术的发展提供了理论参考。

关键词： 植物表型分析   机器学习   作物改良   产量预测  

摘要： 植物表型是基因型与环境相互作用的产物,是植物生命活动的外在表现,涵盖了植物的形态、生理、生化等多层次和多维度特征。植物表型研究是育种的关键环节,对于揭示植物生命活动的相关机制,培育高产、优质、高效的作物品种以及实现农业生产的精准管理具有重要意义。随着高通量植物表型采集技术的发展和应用,植物表型数据呈现出高维、多源、异质、动态等特点,为植物表型分析带来了新的机遇和挑战。机器学习作为一种强大的数据挖掘和知识发现工具,能够从复杂的表型数据中提取有用的特征和模式,为植物表型研究提供了新的思路和方法。本文系统综述了机器学习方法在植物表型研究中的应用和进展,重点介绍了机器学习方法在植物形态结构、胁迫抗性、生化组分等方面分析中的应用,以及在作物改良和产量预测等方面的应用,并对机器学习方法在植物表型研究中存在的问题和未来的发展方向进行了讨论和展望,旨在为今后植物表型研究提供有益的参考和启示。

关键词： 人工智能   算法凝视   数字化   教育内卷   教育治理  

摘要： 数智化转型过程中,人工智能对教育生态的重塑不仅创造出重大改革机遇,也带来了风险和挑战,其中最令人担忧的一个问题就是算法凝视。教育算法凝视并非技术发展的必然结果,而是应试教育体系与数字技术相结合所产生的畸变。教育技术通过实时数据的全方位收集与分析,对学生实施精细而持续的监督与干预,强化了传统教育中的规训机制;学生不再以自然人身份被观察,而成为算法凝视注视下的虚拟数据档案;数据纳入商业版图,致使教育成为一种为获得人力资本、文化资本和社会资本增值的投资行为。上述机制带来了教育治理的异化、教育生态的畸化、教育主体的弱化。为发挥人工智能时代教育的价值,应在技术层面通过数字化赋权协调主体间的协同共生,重塑教育交往的具身性;在评价层面引入非层级、多中心的“块茎思维”,以多元发展性纾解单向确定性;在行动层面提升教育者的“症状阅读”能力,在虚实交融中实现从算法凝视向价值驱动的本体回归。

关键词： 汽轮机叶片   高级智能排程   数据驱动   数字化转型   智能制造  

摘要： 由于叶片工艺复杂且市场需求波动大,企业需要引入高级计划与排程系统,而作为制订有效计划与排程方案的重要依据,完整的基础数据对高级计划与排程系统至关重要。针对汽轮机叶片计划与排程问题中的新叶片工时数据缺失问题,提出了一种数据驱动的工时估算方法。该方法基于机器学习的双层解决方案,可用于攻克设备选型与工时预估的难题。该方法可为高级计划与排程系统提供数据支撑,同时支持企业精细化管理与数字化转型。研究成果可为探索大型离散制造业工业智能化发展,以及践行数据驱动决策提供参考。

关键词： 风清气正   合理边界   人工智能   学术不端行为   论文撰写   伦理规范   学术研究   生成式  

摘要： 为了保障学术研究的原创性、高质量,维护学术研究伦理规范,防止本刊作者在论文撰写过程中滥用生成式人工智能工具导致学术不端行为,产生不良影响,本刊编辑部特起草此说明,旨在明确本刊作者在论文撰写过程中生成式人工智能工具使用的合理边界,让我们一起维护风清气正的学术生态环境。

关键词： 自媒体   AI   公信冲击   效率革命   传媒   人工智能  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展与广泛应用,传媒行业迎来了前所未有的变革机遇。AI技术为传媒行业提供了强大的工具支持,贯穿内容生产、传播与交互的全链条,重塑了行业的运作模式。然而,技术的发展往往是一把“双刃剑”。AI在为传媒行业带来便利的同时,也降低了虚假信息生产传播的门槛。部分自媒体为追求流量,利用AI工具翻炒旧闻、编造不实信息。这些虚假信息不仅在网络上广泛扩散,还可能被其他AI抓取用于生成新内容,进一步破坏网络信息生态。AI生成的“深度伪造”和“仿真传播”信息,凭借高度的迷惑性与隐蔽性,让公众难以辨别。

关键词： 人工智能   班级管理   数据赋能   教育数字化  

摘要： 在人工智能与教育深度融合的发展趋势中,班级管理模式正处于由“经验驱动”转向“经验+数据”双重驱动阶段。班主任基于实际工作经验,探索人工智能如何赋能班级管理,包括优化班级管理方式、构建学生成长动态模型、实施心理危机智能预警机制,以及策划班级活动方案及进行效果模拟评估,从而构建“数据支撑、科学预测、教育暖心”的新型班级管理模式。

关键词： 大模型   政务公文   人工智能   数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,大模型在政务公文领域的应用逐渐成为提升政务效率和质量的重要手段。本文深入探讨大模型在政务公文领域的应用现状、技术原理、优势以及面临的挑战与应对策略。通过分析相关案例,阐述大模型如何助力公文起草、校对、审核、检索与管理等环节,为政务工作带来变革。同时,针对数据安全、模型准确性等问题提出解决方案,展望大模型在政务公文领域的未来发展趋势,旨在为推动政务数字化转型和提升政务服务水平提供理论支持和实践指导。

关键词： 耐撞性   薄壁管   理论预测   机器学习  

摘要： 为实现薄壁管耐撞性指标的快速准确预测,基于简化超折叠单元理论建立了一种仿生梯度圆形多胞(BGCM)薄壁管在轴向压缩条件下的平均碰撞力预测模型,并搭建了长短期记忆(LSTM)网络模型预测不同几何参数下BGCM薄壁管的耐撞性指标。结果表明:理论预测与仿真结果误差小于6%,理论模型具有可靠性;LSTM网络模型在验证集上对薄壁管的吸能量(EA)和初始峰值力(IPF)的预测误差小于2%,在测试集上的预测误差小于5%,具有优异的预测精度和泛化能力。

关键词： 人工智能   地下水   数值模拟   污染物  

摘要： 地下水是维系生态安全与可持续发展的关键资源,正面临水量波动与水质污染的双重挑战。基于行为过程的数值模型虽可刻画地下水渗流与污染物运移过程,但对参数精度依赖高、计算复杂,难以适应复杂异质环境下的动态模拟需求。人工智能(AI)技术在非线性建模、预测优化与高维特征提取方面展现出独特优势,为突破复杂系统建模瓶颈提供新手段。文章系统综述了AI在地下水模拟中的研究进展,涵盖水位预测、污染迁移模拟与修复优化等关键应用。结果表明,AI模型在动态预测、污染识别与修复方案优化等方面表现良好,混合模型方法在复杂变量交互建模中表现出较强鲁棒性,而深度学习框架在时空特征提取方面具有显著优势。然而,AI模型仍存在泛化能力弱、缺乏物理一致性等问题。未来,应重点聚焦以下几方面的研究:(1)构建多尺度数据融合与尺度迁移机制,增强模型稳定性与适应性;(2)提升同尺度模型的可迁移性与复用性,降低对目标场地数据的依赖;(3)推动从“大数据”向“有效数据”范式转变,强化小样本条件下的建模能力;(4)通过嵌入物理约束提升替代模型的可信性与物理一致性;(5)构建集成物联网与边缘计算的智能系统,实现地下水的高效感知、模拟与实时决策,助力地下水管理迈向智能化新时代。