关键词： 人工智能   网络安全   威胁检测   深度学习   CNN+LSTM  

摘要： 为了应对传统威胁检测技术在实时性、精准性和适应性方面面临的巨大挑战,构建了一种结合深度学习和时序分析的混合神经网络(CNN+LSTM)模型,提出了一种高效的网络安全威胁检测系统。通过优化特征提取、引入注意力机制及对抗性训练,系统在多模态数据融合中显现出显著优势。实验分别在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上验证了系统性能,结果表明,所提方案在准确率、误报率和实时性方面均优于传统算法和单一深度学习模型,为复杂网络环境中的智能化威胁检测提供了可行的技术路径。

关键词： 燃气电厂   电价预测   影响因素   机器学习   训练策略  

摘要： 随着电力市场的放开,准确的电价预测有助于平衡电力市场供需关系。本研究旨在探讨燃气电厂在电力现货市场中的成交电价预测问题,以提升电厂生产安排的合理性和经济效益。首先,通过皮尔逊相关系数分析了多个因素对电价的影响,并结合时域分析,筛选出与电价强相关的18个核心变量。然后,应用Random Forest(随机森林)、AdaBoostRegressor(自适应增强回归器)等不同机器学习算法的5种模型,分年度、季节、工作日3种训练策略下,对电价进行按天和按小时的预测,根据预测结果,选取最优模型。最后,将模型应用到广东省的3家燃气电厂,研究发现不同训练策略的预测误差存在较大差异,全年数据一起训练的效果最佳。机器学习建模在电价预测中具备有效性,尤其是缩减变量建模可进一步优化预测结果。

关键词： 磷灰石   S型花岗岩   I型花岗岩   支持向量机   随机森林   机器学习  

摘要： 正确识别花岗岩成因类型一直是国内外地质学领域关注的焦点,对研究大陆壳的形成和演化过程以及认识金属矿床成因、指导找矿勘查等工作均具有重要意义。本次研究在汇编I型和S型花岗岩的磷灰石微量元素数据的基础上,借助两种有监督机器学习算法——支持向量机与随机森林,建立了基于磷灰石微量元素特征区分I型和S型花岗岩的方法。研究选取磷灰石的La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Sr、Y、δEu、Sr/Y、La/Yb共19种特征用于机器学习训练,获得的分类准确率均不低于0.99,证实运用磷灰石成分可以有效识别花岗岩类型。除此之外,基于准确率更高的支持向量机模型,提出了9种花岗岩成因类型二元判别图解,这些图解在识别I型和S型花岗岩时准确率均高于0.90。本研究不仅为花岗岩成因类型识别提供了新的途径,还为利用其他副矿物开展花岗岩成因研究提供了思路和方法参考。相关机器学习代码已上传至GitHub,地址为https://***/ShihuaZhong/Apatite2023MLcode。

关键词： 人工智能   能源产业   美国经济   中美竞争  

摘要： 近年来,人工智能技术发展迅猛,不仅带来了巨大的能源需求,也推动着能源系统的智能化转型。作为人工智能和能源领域的佼佼者,美国政府将人工智能和能源产业作为战略重点,借助人工智能技术的发展机遇,加速推进美国能源系统的改造升级,美国数字巨头也在争相“抢电”,大量投资能源行业。这一系列政策与行动让特朗普大力推动的“能源优势”转化为“权力优势”,有利于巩固和扩大美国人工智能领域的传统优势。未来,人工智能赋能美国能源产业将会巩固美国的能源优势,推进美国能源变革,提升美国使用“能源武器”的能力。但是,人工智能影响下的美国能源产业转型升级进程也受到很多限制,包括政治不确定性较高、科技产业与能源产业的固有差异矛盾、制造业空心化问题严重和美国人工智能主要研发方向落地相对困难等。

关键词： 医疗装备   生物医用材料   人工智能   研究现状   发展趋势  

摘要： 医疗装备是医疗专业人员进行疾病诊断和治疗的重要工具。历经数十年的不懈创新,我国医疗装备已从模仿借鉴逐步过渡到注重自主研发。近年来,在技术创新、市场需求增长以及政策支持的共同推动下,医疗装备产业已成为我国战略性产业的关键组成部分。然而,纵观整个产业发展脉络,仍存在系统性挑战,包括核心技术的差距和质量控制的不均衡等问题亟待解决。本文以医疗装备研究现状为切入点,结合我国医疗装备面临的发展环境,阐述我国医疗装备的发展趋势。

关键词： AI   汽车   手机   超级小助手   数学难题   人工智能  

摘要： 你好呀,AI科技小帮手!欢迎来到AI的科学世界!嗨,亲爱的小伙伴们!欢迎来到《科学家》(少年)的全新专栏--AI训练营!从今天开始,我们要一起踏上探索人工智能(AI)的奇妙旅程啦!你知道吗?AI就像一个生活中的“超级小助手”,它能让手机听懂你的指令,让汽车自己规划路线,甚至能帮你解决数学难题!

关键词： 人工智能   可解释性   透明度   责任  

摘要： 为应对人工智能技术带来的伦理、道德风险,各行各业已围绕该话题展开了大量讨论。其中,人工智能系统的可解释性一直是该争论的“焦点”。虽然关于“可解释性”的研究已不胜枚举,但究竟何为“可解释性”尚未明晰。模棱两可的“可解释性”很容易造成归责功能性丧失,难以解决实际纠纷。在明确可解释性的重要性和内在结构的基础上,将其类型化为面向用户的“可解释性”与面向隐藏层的“可解释性”。这两个维度的“可解释性”分工负责、互相配合:面向用户的“可解释性”为透明、归责提供标准;面向隐藏层的“可解释性”作为实现透明度、确保问责的手段,共同保障人工智能系统安全、可靠、可控的发展。

关键词： 人工智能   复合型审计人才   培养  

摘要： 审计事业的高质量发展,离不开审计专业人才的支撑,人工智能作为一项前沿技术,正在逐渐渗透传统审计领域,改变了审计工作方式,极大提升审计的质量和效率。这要求培养一支既懂审计业务又能掌握人工智能的复合型人才队伍与之相适应。然而,复合型人才队伍的培养面临诸多难题,组织的重视程度、自我学习的动力以及教育体制的滞后都会对培养效果产生影响。面对人工智能发展对复合型审计人才培养带来的挑战,本文旨在深入探讨复合型审计人才培养的重要性,分析人才培养的目标定位。展望人工智能在审计工作的应用前景,加强复合型审计人才的培养,首先,应有充分的认识,寻求思维的突破;其次,应能在培养体系的多元化方面做出选择,同时,在教育体制变革方面做出积极回应。

关键词： 人工智能   存在主义风险   价值对齐  

摘要： 人工智能很难对齐,错位人工智能的部署可能不可逆转地破坏人类对世界的控制,甚至威胁人类文明。人工智能安全的主要方法是AI对齐,即创造与“人类价值观”对齐的人工智能。“价值对齐问题”是如何将人工智能的价值观与人类的价值观相一致的挑战,无论它们是什么,这样人工智能就不会对人类的存在构成风险。现有的几种主要价值对齐方法,例如技术路径和规范路径都没有解决价值对齐问题,建议在哲学上植根于当代认知科学的生成范式。为了使人工智能的价值观与人类保持一致,我们必须使和人类相关的东西与人工智能相关。这种方法解决对齐问题的结论是使人工智能在本体论上与人类相似。

关键词： 皮革企业   人工智能   数据仓库   信息分类   自动化管理   交互  

摘要： 当前皮革企业管理信息系统运行过程中,通过人工干预实现多源信息整合分类,整个计算过程复杂,导致系统服务平均响应时间较长。因此,本文提出人工智能背景下皮革企业管理信息系统开发研究项目。建立包含四层结构的企业级数据存储仓库,并添加基于数据镜像机制的动态存储模块,确保信息能够实时保存和提取。应用主题爬虫算法设计企业管理信息智能抓取策略,从多源海量信息中抽取关键信息,并考虑信息之间的相似度对抽取结果进行去冗。在人工智能领域,选用BP神经网络构建信息智能分类模型,通过模拟人脑思维学习信息特征,实现对皮革企业管理信息的划分。最后,引入语义指向性特征量化概念,构造企业管理信息共享交互模块,确保系统满足用户端信息获取要求。测试结果表明,该系统面向不同类型的服务请求,平均响应时间保持在80 ms以下,满足了皮革企业管理信息应用的实时性要求。