关键词： 人工智能   液流电池   机器学习   大语言模型  

摘要： 近年来,人工智能(AI)技术在电池设计与优化领域取得了显著进展,特别是在液流电池的研究中展现出巨大的应用潜力。液流电池因其低成本、大规模、长循环寿命及高安全性,成为新型电力储能系统的研究重点。然而,传统的实验与仿真方法在探索液流电池设计空间方面效率较低,难以揭示其复杂的物理化学机制。本工作提出将计算机模拟与数据驱动的AI技术相结合,建立了具备高度可解释性的多物理场驱动模型,并通过机器学习辅助分析与优化液流电池设计。研究表明,机器学习模型在电压效率、库仑效率和容量预测方面表现优异,特别是梯度提升模型(gradient boosting,GB)在预测准确性上优于其他模型。通过SHAP分析识别关键影响因素,并结合电化学反应机理进行解释,为液流电池性能优化提供了科学依据。此外,本工作还开发了一个专门针对液流电池领域的大语言模型,通过精细的提示工程和文本分析流程,尽可能最小化“幻觉”,有效提升了信息处理的准确性。本工作的研究表明,AI驱动的模拟与优化方法为液流电池的设计与性能提升提供了新途径,未来随着计算能力和算法的不断发展,AI在液流电池及其他储能技术中的应用前景将更加广阔。

关键词： 人工智能   神经网络   Swin Transformer   海冰分类   多年冰   北极航道   合同孔径雷达  

摘要： 海冰类型是极地海冰的重要属性之一,多年冰的物理性质较一年冰有着显著差异,因此识别海冰类型对极地气候变化研究和冰区船舶航行保障意义重大。卫星遥感是获取多时序、大范围海冰信息的有效手段。该文以北极西北航道和东北航道为研究区域,基于3个深度学习模型(ResNet、Vision Transformer、Swin Transformer)对Sentinel-1卫星双极化合成孔径雷达影像进行海冰分类研究。结果表明,8×8像素切片数据集的海冰分类效果优于其他尺寸切片数据集;对假彩色合成图像进行偏移量处理能够有效地减少噪声对海冰分类的影响;在3个深度学习模型中,Swin Transformer模型分类精度最高,整体准确率和Kappa系数均在98%以上。比较多年冰密集度数据发现,3个模型的结果与AMSR2的偏差均小于10%。

关键词： 人工智能   口腔疾病   微信小程序  

摘要： 如今国民的口腔健康意识日益提升,因此研究基于AI图像识别技术,结合口腔医学专业知识设计了一款面向大众的口腔常见疾病辅助诊断的微信小程序,可以实现自动问诊、上传口内照片后口腔病症的智能辅助诊断并提供个性化治疗建议功能,帮助患者了解自己的病情,针对性地学习口腔健康知识,指导患者精准就医。平台的应用有助于患者对于自己口腔疾病的早诊断、早治疗,有助于合理利用口腔医疗资源,但还存在模型库数据有限,识别准确率有待提升的问题。

关键词： 传感器   机器学习   机械设备   故障检测   时序预测  

摘要： 有效的故障检测与诊断将极大地提高风电机设备运行效率和可靠性,降低维修成本,保障生产过程的顺利进行;为实现高效率的设备故障预警与维护,研究基于传感器技术和机器学习的设备运行故障检测及诊断方法;采用箱型图法和小波包降噪法等对传感器传输的数据信号进行预处理;使用双向长短时记忆网络构建时间序列预测模型;并基于预测残差和贝叶斯概率理论,设计信号异常识别策略,对故障进行实时监测与故障预警;经实验测试,研究设计模型的诊断准确率为98.88%,无漏诊情况,误诊率在1.5%以下,实现了在提前14小时以上进行预警;经实际应用,研究设计模型满足了风电机设备故障预警的及时需求,同时能够在较高的准确率下对故障进行诊断。

关键词： 人工智能   文化哲学   哲学智慧  

摘要： “元宇宙”爆发,ChatGPT横空出世,类人机器人智行天下,人工智能的社会“在场”愈演愈烈,成为社会各界关注焦点。有人担忧人类会在“二元对立”的泥潭中被人工智能取代,或成为新卢德主义者,对人与智能世界的相处存疑存惧。面向AI技术道德、人类自我认同及社会伦理等问题,从文化哲学角度澄明人工智能促进社会发展的现实价值和跨越智能未来的寓言意义,阐发人类面临“前进”与“倒退”的双重境况,强化和规范人的道德意识有助科技向善,用辩证、审慎、中庸的思维方式,以及崇德、尚善、闻道的智慧途径,探究符合智能时代的价值观念与认知模式,启迪人与智能未来的哲学通路。

关键词： 编程类课程   数智课堂   实践范式   人工智能   实施方案  

摘要： 融合了“人工智能、大数据”等先进技术的“数智课堂”为师生们提供了更好的教学互动和学习环境,目前“数智化”已成为课堂教学改革的主流方向。从“混合式教学模式”“智能教室建设”“课程评价方法”和“网络课程平台”等4个方面,探讨了编程类课程“数智课堂”教学体系建设的途径和建议。随后,针对编程类课程的实践教学特征,形成了“成果汇报式”“主题研讨式”“实践练习式”“答疑解惑式”和“情景模拟式”等五种不同形式的实践范式,并给出了具体的实施方案。

关键词： 气动优化   制导律   代理模型   一体化设计   机器学习   深度Q网络  

摘要： 针对巡飞弹末制导过程,提出了一种基于机器学习的气动优化与制导一体化设计方法。该方法首先以巡飞弹机翼为自由变形对象建立了基于全连接神经网络的气动参数代理模型,结合该模型提出了物理参数优化神经网络进行气动寻优,以此构建了在线气动优化模型;其次,耦合该优化模型和巡飞弹飞行动力学方程组,搭建了强化学习的制导环境,利用深度Q网络强化学习算法设计了智能制导律,实现了气动优化与制导一体化设计。通过打击地面静止目标的仿真实验,与无气动优化的制导律相比,表明:在线气动优化可使得巡飞弹以最优升阻比飞行,缩短了制导时间,节约燃料;一体化模型仅利用弹目视线角速率信息,可产生较连续的攻角制导指令,提高了制导精度。

关键词： 青年员工   3D模型   创新工作室   智能制造   火花间隙   高技能人才培训   技术交流   实训基地  

摘要： 8月5日,在国家级高技能人才培训基地、全国职工职业技能实训基地枣庄职业学院智能制造系王齐平大师创新工作室内,来自国网山东枣庄供电公司输电运检中心青年员工正和工作室带头人进行技术交流,合作完成输电线路无人机火花间隙耐张瓷瓶检零装置的3D模型打印。这是枣庄供电公司输电运检中心落实发展新质生产力的一个侧面。

关键词： 计量   人工智能   大数据技术   计量检定校准  

摘要： 在时代发展环境下,科学技术不断向前,而计量在人工智能与大数据分析中扮演着重要的角色,能够从海量的数据信息中提取到最具应用价值的信息内容,有助于优化模型性能。在现代化发展背景下,人工智能与大数据分析技术在各个行业领域相互结合,促使着计量面临着一系列的应用挑战,这就需要持续性地对计量技术进行改革与创新。针对计量在人工智能与大数据分析中的角色展开相关探讨,阐述计量在过程中发挥的重要作用。

关键词： 人工智能   电子工程自动化控制   信息技术   应用策略  

摘要： 随着科技的迅猛发展,人工智能(AI)技术已经成为现代工业和科技领域的重要驱动力。AI技术不仅涵盖了计算机视觉、自然语言处理、机器学习和神经网络等多个方面,还在各个行业中展现出广泛的应用潜力。在电子工程自动化控制领域,AI技术的应用尤为引人注目。它通过提高系统的智能化和自动化水平,大幅提升了生产效率、优化了资源配置,并显著提高了产品质量和可靠性。文中将探讨人工智能技术在电子工程自动化控制中的具体应用,分析其在生产路径分析、命令调节、产品优化、电气设备设计及故障处理等方面的优势和要点,旨在为相关领域的研究和实践提供参考和指导。