关键词： 人工智能   智能类专业   教学改革   策略  

摘要： 智能类专业作为现阶段重要的专业,是培养智能技术人才的重要方式。结合现阶段社会对人工智能技术方面人才的实际需求,学校要对相关专业传统的教学模式进行有效地改革和创新,才能更好地培养学生的创新能力,从而更好地顺应社会的发展。文章分析了智能类专业教学改革和创新的价值,结合现阶段该类专业教学存在的问题,提出了具体的改进措施,旨在为基于人工智能的专业教学改革和创新提供可靠的指导。

关键词： 人工智能   高等教育   技术理性   人文关怀  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展延伸着人类能力的边界,同时对新时代高等教育的深层变革和转型发展提出了新要求。高等教育发展围绕人才培养、教学科研、社会服务加速演进和变革,构建起认知逻辑、主体逻辑和实践逻辑三重逻辑框架,为生命个体高质量充分发展开辟了广阔空间。同时,高等教育也面临诸如知识编码局限引发育人目标的价值危机、数字化身依赖造成师生关系的伦理困境、代码治理主导致使高等教育生态体制僵化等问题。为此,超越技术工具理性,追寻教育的人文关怀,亟需瞄准人文性育人目标,构建“人文智能+”教研模式,营造关怀导向的高等教育生态,进而确保高等教育在智能时代浪潮中保持正确航向,实现更高质量、更加公平、更富人性化的发展。

关键词： 专题研修班   教育工作者   教育发展   人工智能  

摘要： 为积极响应教育数字化战略行动,提升教育工作者人工智能素养与教育创新实践能力,6月29日至7月5日,长武县教育局组织50名中小学信息科技学科教师和教学管理人员赴浙江大学参加人工智能与教育发展专题研修班,共同探讨人工智能赋能教育发展新路径、新方法。

关键词： 人工智能   高等教育   伦理风险  

摘要： 人工智能技术深度嵌入高等教育,在推动教育数字化变革的同时,引发了技术理性与教育价值性之间的结构性冲突,出现了教育本质发生异化、教育公平发生倾斜、教育隐私遭受侵蚀、教育主体地位逐渐消解的伦理危机。传统技术治理框架因过度侧重工具效能优化,难以应对人与技术关系中的价值性危机。基于应用伦理学的理论视角,通过现实困境剖析、伦理价值批判与治理路径重构的分析框架,揭示人工智能在高等教育应用中的伦理失序根源,提出了以人本价值复归重塑技术发展的伦理根基,通过德性伦理校准修复教育实践的正义赤字,依托法治刚性约束遏制技术权力无序渗透的三重治理路径,旨在平衡工具理性与价值理性的深层矛盾,为智能时代的教育革新确立不可逾越的伦理边界,最终守护教育使人成为完整之人的本质使命。

关键词： 锂资源   富集机制   机器学习   油田卤水   水文地球化学   东濮凹陷  

摘要： 东濮凹陷是典型的陆相盐湖盆地,其油田卤水中富含丰富的锂资源,具有巨大的开发利用潜力。该研究在东濮凹陷采集了不同层位的卤水样品,基于水化学组分结果构建了神经网络模型,对原始地层水的锂质量浓度进行了预测,探讨了油田卤水锂资源的分布特征,并进一步探究了锂的物质来源,最终提出了东濮凹陷油田卤水锂资源的富集机制。锂资源平面上主要集中在东濮凹陷的北部区域,纵向上以沙三段(Es3)地层富集为主。在古近系沉积时期,东濮凹陷周边岩石风化的陆源碎屑是主要的锂物质来源,其进一步的富集过程主要受到了蒸发浓缩作用和水-岩相互作用的影响,并且在地质构造作用及气候变化的影响下,形成了现今独特的油田卤水锂资源分布特征。研究成果可为东濮凹陷油田卤水锂资源的合理开发与高效利用提供借鉴思路。

关键词： 人工智能   高职英语   智能化教学   教学策略  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的深度应用,高职院校英语教学正面临从传统模式向智能化转型的重要契机。基于此,文章分析了人工智能在高职大学英语教学中的作用,结合高职英语教学实践,提出了高职大学英语智能化教学模式构建策略,包括整合教学资源、构建互动平台、定制个性路径、虚拟场景模拟以及智能评估反馈,以期为提升高职学生英语应用能力提供可操作的智能化解决方案,推动信息技术与英语教学的深度融合。

关键词： 教育强国建设   少子化   教育功能   中国教育   人工智能   人口结构  

摘要： 在人工智能蓬勃发展的时代下,少子化趋势对中国教育的影响已经催生出新的变化。基于默顿的功能论可发现少子化对教育兼具正负向影响,且存在显性影响与隐性影响之分。少子化对教育的正向影响体现在:宏观上,显性影响促进教育资源的优化与整合,隐性影响推动教育体制的调整与变革;中观上,从教学方面来看,显性影响协同人工智能优化教学过程,隐性影响转变学生合作模式,从科研层面来看,显性影响促进科研聚焦前沿,隐性影响拓展科研研究方向;微观上,显性影响调整家庭教育资源配置,隐性影响变革家长教育理念。其负向影响包括:宏观上,显性影响导致教育资源闲置,隐性影响滋生教育改革惰性;中观上,从教学方面来看,显性影响抑制教师职业发展,隐性影响抑制学生人际交往能力,从科研方面来看,显性影响易造成科研资源分配失衡,隐性影响弱化科研成果创新性;微观上,显性影响加剧教育内卷,隐性影响易造成培育方向失衡。针对以上问题,基于人工智能背景提出相应对策:宏观上,应做到教育资源配置合理性优化,教育财政结构适应性调整;中观上,应做到教师专业发展全面性提升,学生学业任务合理化减负,科研资源分配适时性调整;微观上,应做到家庭教育理念创新性升华,教育资源获取多元性拓展,教育风险危机审慎性防范。总之,今后应进一步挖掘教育强国背景下少子化与人工智能融合的深层机制,从而为实现教育强国宏伟目标提供更为有效的理论支撑与实践指导。

关键词： 凌峰流量   梯度提升   机器学习   集成学习   SHAP   PDP   ICE  

摘要： 为解决寒区河流凌峰流量预报精度不足及现有机器学习模型解释性不佳、难以针对性优化的问题,基于梯度提升算法构建预报模型,结合SHAP和PDP&ICE方法解析各特征与凌峰流量间耦合关系,识别噪声数据并利用特征工程实施针对性优化,从而显著提升预报精度与合格率。该模型不仅为寒区凌峰流量预报及应急预案制定提供多元信息和科学决策依据,其创新在于借助模型解释结果指导特征调参,打破传统单纯依赖参数调优的局限,实现了黑箱模型向高解释性模型的转变,为水文预报领域提供了一种实用高效的新思路。

关键词： 人工智能   自动驾驶   智能网联汽车   测试方法   安全评估  

摘要： 汽车智能化和网联化的快速发展促进了人工智能技术的探索与商业化应用,但人工智能技术的应用带来的自动驾驶安全风险也日益突显。因此,建立应用人工智能技术的自动驾驶系统安全测试与评估方法,成为平衡技术发展与安全风险的重要基础。从系统安全验证的角度,融合考虑人工智能系统的生命周期、安全要求、验证与确认方法及持续的风险评估和安全分析,提出了一种覆盖设计开发、测试评估、部署和运行3个阶段的安全评估方法。同时,提出了保障系统安全的开发、设计、测试、优化等措施,旨在为应用人工智能技术的自动驾驶系统测试与安全评估方法提供参考。

关键词： 智能电网   负荷预测   优化调度   多目标优化   机器学习  

摘要： 本研究围绕负荷预测与优化调度展开,结合智能电网的特性,设计了数据预处理与特征提取方法,建立基于机器学习的负荷预测模型并引入多目标优化方法构建调度模型。在调度优化中,分析了目标与约束条件,比较了传统优化算法与智能优化算法的优劣,并在典型场景中验证了模型性能。经过整合负荷预测和调度优化后,提出了预测与调度耦合的集成框架,实现了智能电网实时动态调度的高效性与稳定性。本研究为智能电网的规划与运行提供了技术支撑,在提升资源利用率、保障供电安全性与经济性方面具有重要意义。