关键词： 人工智能   机械制造   自动化   智能生产   绿色制造  

摘要： 随着全球制造业面临转型升级的需求,人工智能技术被视为推动工业自动化和智能化的关键驱动力。本文主要探讨人工智能(AI)技术在机械制造自动化领域的应用及其最新研究进展。文章概述AI在机械制造中的核心技术如智能感知、决策优化和控制执行等,并展示了其在智能生产线、质量控制、供应链管理及运维维护等方面的典型应用;分析AI与工业4.0、数字孪生,以及其他高新技术,如5G和区块链的融合对智能制造系统的影响;探讨AI驱动的绿色制造与可持续发展的前景及自主学习系统的发展趋势。本文强调AI在推动制造业现代化、提升生产效率及环境可持续性方面的潜力与挑战。

关键词： 热成像望远镜   人工智能   图像增强   目标检测   产品设计  

摘要： 随着科技的飞速发展,热成像技术和人工智能(AI)技术在各自领域取得了显著进展。本文旨在探讨热成像望远镜产品设计与AI相结合的可行性、优势以及具体实现方法。通过将AI技术融入热成像望远镜的设计中,能够提升热成像图像的质量、增强目标检测与识别能力、实现智能化的操作与分析。文中详细阐述热成像原理、AI技术在图像领域的应用,以及两者结合的系统架构和关键技术。通过实际案例分析和实验验证,展示热成像望远镜与AI结合产品的性能提升和应用潜力。同时,对该领域的未来发展趋势进行展望,为相关产品的设计和研发提供理论和实践参考。

关键词： 软件缺陷预测   人工智能   深度学习   迁移学习   可解释性  

摘要： 软件缺陷预测是保障软件质量的关键环节。近年来,人工智能技术在该领域得到广泛应用,为提升预测效率与精度提供了新思路。本文主要梳理人工智能在软件缺陷预测流程各环节中的具体应用路径,包括数据采集与预处理、特征工程与选择、预测模型构建、模型评估与验证以及预测结果应用等,分析其面临的样本稀疏失衡、跨项目迁移泛化不足、模型可解释性欠缺等局限性,并提出构建分层采样与数据平衡机制、领域自适应迁移学习框架以及可追溯推理机制等针对性解决措施。本文有助于系统把握人工智能在软件质量保障中的应用现状,为后续研究提供参考。

关键词： 人工智能   机器学习   互联网软件开发  

摘要： 在科技快速发展趋势下,人工智能与机器学习技术得到快速发展,在互联网软件开发中也有着重要价值,并有助于提高工作效率与增强用户体验。因此在互联网软件开发工作中,还需转变传统的开发观念,提高人工智能和机器学习技术的应用水平,在加快软件开发效率和强化软件开发创新能力的基础上,实现开发成本的良好控制,推动我国软件开发领域的进一步发展。

关键词： 机电一体化系统   传感器技术   数据处理   物联网   人工智能  

摘要： 随着科技的迅猛发展,机电一体化技术成为制造业重要的发展方向。在机电一体化系统中,传感器技术的作用至关重要。本文结合了一系列研究方法,例如实验室模拟和现场测量等,深入探究了机电一体化系统中的传感器技术的应用和性能。研究发现,优化传感器布局、增强传感器的精度和稳定性以及提高数据处理能力,都能显著提升机电一体化系统的性能。结果表明,引入新型传感器技术,如物联网和人工智能,能进一步优化机电一体化系统的效率和灵活性。本研究深化了对机电一体化系统中传感器技术的理解,为进一步完善机电系统提供了科学依据。

关键词： 微纳米水气分散体系驱   机器学习   K-Means聚类分析   人工神经网络   莱文贝格-马夸特算法  

摘要： 微纳米水气分散体系驱（MNWDS）是1种新型的提高采收率技术，通过微纳米尺度的气水分散相注入，能够进入更小的孔隙空间，从而扩大了波及体积，有效提高了采收率。目前，该方法已在五里湾长6试验区开展矿场实验。在采用数值模拟方法预测微纳米水气分散体系驱的产油量时，需要考虑气泡尺寸、气液比、流体性质等多参数及复杂的气液相互作用，过程复杂且耗时长，无法快速模拟微纳米水气分散体系驱的产油量。为能够准确地预测注入微纳米水气分散体系驱后油井的产油量，该研究基于试验区实际生产数据和地质模型参数，运用人工神经网络（ANN）算法，建立了微纳米水气分散体系驱的产油量预测模型。该模型以试验区微纳米水气分散体系实施前油井的产油量、含水率、渗透率、注入微纳米水气分散体系量、水驱储量、孔隙度、有效厚度作为输入参数。以实施后12个月的产油量作为输出参数，建立了模型的训练样本集。通过对样本集进行K-Means(K-均值聚类算法)聚类分析，剔除了无效样本，最终形成了59个样本的训练集。在模型训练中，引入优化算法自动调整模型参数，显著提高了模型的测试集预测精度。基于此模型，对即将实施微纳米水气分散体系驱的21个井组进行了产油量预测，预测结果与数值模拟结果对比表明，二者的符合率高达95%，验证了该次模型的准确性。该模型为微纳米水气分散体系驱的产油量预测提供了1个新的途径。

关键词： 电力新材料   智能制造技术   软件技术   融合创新   可持续发展  

摘要： 数码化、网络化和智能制造技术以及软件技术正在改变世界,尤其对电力新材料产业的制造方式有着深远影响。故此,本研究旨在探讨电力新材料智能制造技术与软件技术的融合创新。采用探索性研究方法,分析智能制造技术及软件技术在电力新材料制造中的应用现状和前景。结果表明,这种技术融合可以实现生产效率的大幅提升,产品质量的显著改善,以及生产环节的优化调整。电力新材料智能制造技术配合先进的软件技术,可以更好地满足电力工业的需求,具有巨大的投入和产出优势。通过融合创新,电力新材料制造企业可以调整生产模式,提高技术水平,实现可持续发展。进一步研究显示,智能制造技术与软件技术的有机整合,必将引领电力新材料产业向更高水平发展。本研究结果为电力新材料制造业提供了创新的思路和实践参考。

关键词： 人工智能   大数据工程   创新架构   分布式计算   机器学习  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据与人工智能(AI)的融合已成为推动技术创新、产业升级和商业变革的重要力量。本文旨在探讨人工智能融合下大数据工程设计的创新架构与应用,分析两者如何协同作用,以开启智能数据应用的新范式。文章主要概述大数据与人工智能的融合背景及意义,详细阐述创新架构设计的关键要素,包括分布式计算、机器学习、数据治理和云计算等,并结合实际应用案例,探讨该架构在智能制造、医疗健康、电商行业及金融领域等多个方面的应用前景。

关键词： 人工智能   经济增长   区域差距   量化空间模型  

摘要： 当前,中国的区域经济发展分化态势明显。在此背景下,人工智能的快速渗透会给各地经济增长和区域差距带来什么影响?为了回答该问题,本文首先建立差分模型,给出简约式的证据。研究发现,人工智能对经济增长有显著的促进作用,如果处于25%分位的城市采用与75%分位城市一样的人工智能渗透率,则其GDP的增长率提高约1.4个百分点。该结论在进行一系列稳健性检验及处理内生性问题后仍成立。为进一步分析人工智能对各个区域的异质性影响及总体经济效应,本文构建了一个多区域量化空间模型。模拟分析表明:人工智能会提高一个地区的就业、工资与产出,降低其生产成本与价格,促进该地与其他区域的贸易和劳动力流动;如果每个区域都受到了相同的人工智能冲击,则全国GDP和福利水平会上升,但与此同时,由于各地对冲击的响应不同,区域之间人均产出的差距将拉大。

关键词： 钢包下渣   机器学习   钢包底部结构   XGBoost   回归预测  

摘要： 钢包结构直接影响炼钢工艺的效率、质量和经济性。为进一步优化钢包结构设计，基于钢包下渣水模拟数据，深入探讨了不同机器学习算法在预测开始下渣时剩余钢水量的效能，并针对钢包底部结构变量对下渣剩余钢水量的影响进行了预测分析。首先，采用SMOGN技术对钢包下渣水模拟数据进行过采样预处理，以平衡数据分布，构建包含训练集和测试集的剩余水量特征集。在此基础上，分别测试了LASSO,SVR,ElasticNet,MLP以及XGBoost五种机器学习模型对剩余水量的预测能力。通过决策系数、均方误差和平均绝对误差三个指标进行评估，结果表明，XGBoost模型的预测效果最优，是剩余钢水量预测模型的首选。最后，采用XGBoost模型分析了钢包模型底部结构变量，包括水口直径、水口凸起高度、钢包底部台阶高度和钢包底部台阶与水口距离等对钢包下渣剩余水量的影响。结果表明，当水口直径超过?40 mm时，剩余水量显著降低。降低水口凸起高度，以及增加钢包底部台阶高度，会显著降低钢包内剩余水量：当水口凸起高度超过26 mm时，剩余水量则将超过20 L；而当台阶高度超过11 mm且水口凸起高度低于11 mm时，剩余水量将减少到10 L以下。当台阶与水口距离增大时，剩余水量先减少，在距离大于100 mm后趋于稳定。研究结果为钢铁企业优化钢包结构、降低钢液浪费方面提供了重要参考，具有实际指导意义。