关键词： 智能制造技术   石油钻机制造   质量管理  

摘要： 随着全球能源需求的持续增长,石油行业作为关键的能源供应部门,其生产效率和安全性显得尤为重要。在该背景下,石油钻机的质量管理成为保证石油开采效率和安全的核心环节。传统的石油钻机制造过程面临成本控制、生产效率、质量保证等多重挑战,这些挑战不仅影响了制造过程的效率,也对最终产品的性能和可靠性构成了威胁。因此,探索和应用新的技术手段,提高石油钻机制造的质量管理水平,已成为行业发展的重要课题。本研究旨在深入探讨智能制造技术在石油钻机制造质量管理中的应用,分析其优化策略以及面临的挑战和解决方案。本研究的目标是为石油钻机制造业提供指导和参考,推动智能制造技术在这一领域的有效应用,以实现石油钻机制造质量的全面提升。

关键词： 人工智能   机器人   智能时代   颠覆性技术   自主感知   物理实体   特定功能   动态互动  

摘要： 具身智能是一种将人工智能深度融入物理实体(如机器人)中的颠覆性技术,使它们能够自主感知、学习并与环境进行动态互动。与以往为特定功能设计的传统机器人技术不同,具身智能赋予了机器人更广泛的任务执行能力。

关键词： 财务决策   人工智能技术   决策效率   财经管理   财务数据   大数据分析   机器学习   技术创新  

摘要： 在人工智能技术飞速发展的今天,其在企业管理中的应用日益广泛,特别是在财经管理领域,展现出了巨大的潜力和价值。本文深入探讨了人工智能如何优化企业的财经管理流程,提高决策效率和精确度。通过利用大数据分析、机器学习等技术,企业能够实现对财务数据的深度挖掘与分析,从而做出更加科学、合理的财务决策。此外,人工智能还能助力企业有效控制成本、预测市场趋势,以及加强风险管理,显著提升企业的竞争力和盈利能力。本文的研究强调,在人工智能时代,企业应积极拥抱技术创新,将人工智能技术与财经管理紧密结合,以实现管理的现代化和智能化,为企业的可持续发展提供强有力的支撑。

关键词： 大语言模型   医疗   自然语言处理   人工智能  

摘要： 目的/意义系统梳理大语言模型在医疗领域的应用与研究进展,分析关键挑战与机遇,为相关研究提供参考。方法/过程采用系统性文献回顾方法,全面梳理近年来发表的相关文献,聚焦医疗大语言模型最新进展;分析大语言模型在医疗自然语言处理任务中的应用成效、研究现状以及面临的挑战。结果/结论大语言模型在医疗领域应用前景广阔,未来研究重点应集中在技术进步与伦理规范完善等方面。一方面加速技术创新步伐,另一方面确保严格遵守伦理标准,共同促进医疗领域大语言模型技术可持续发展。

关键词： 结构性矛盾   烟草行业   人工智能   总量控制   状态评估   评估市场   需求端   需求预测  

摘要： “总量控制、稍紧平衡,增速合理、贵在持续”是烟草行业实现平稳可持续发展的基本遵循。从2024年天津地区“元春”的销售情况来看,高端、高价位卷烟仍然面临严峻的态势,部分市场表现不佳的品牌持续在低位徘徊,需求端结构性矛盾更加突出,部分客户因此出现了焦虑情绪和观望心态。因此,企业亟须构建智能化的市场状态评估体系,提高对市场状态研判的精准度,以改善需求预测和货源投放工作,促进自身实现可持续、高质量发展。

关键词： 新闻摄影   人工智能   AIGC   媒介素养   技术革命  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,新闻摄影作为记录社会和历史的重要手段,正面临前所未有的挑战和机遇。本文探讨了人工智能如何改变新闻摄影的实践、伦理和审美,分析摄影师在AIGC时代的新角色和职责,并讨论维护图像真实的重要性和新的技术解决方案。

关键词： 人工智能   可供性   行动者网络理论   伦理风险   档案伦理  

摘要： 人工智能作为新质生产力,赋能档案领域数智转型已成趋势,其伴生的伦理风险亦需要引起重视。基于行动者网络理论视角,档案领域应用人工智能的伦理风险可以理解为行动者网络建构过程中由人类行动者和非人类行动者在行动者转译时造成的伦理风险,包括人类行动者之间的利益差异导致泛在化的权力博弈、非人类行动者转译过程中存在边缘与空白地带以及行动者网络下伦理风险的恶性循环。为了主动应变、科学求变,应从探求人类行动者信任共识、塑造崇法尚理的伦理风险治理格局、构建开放透明的行动者关系网络等方面不断进行价值反省和伦理调适,为人工智能在档案领域的应用创造良好的伦理环境。

关键词： 人工智能   课堂形态   数字化转型   个性化学习  

摘要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能的产生改变了知识生产模式,形成了更高层次的技术替代,重塑了社会生产与运行、个体生活和生存状态,要求教育以追寻“人的整全性”为逻辑基础,转向以“转知为智、涵养生命、建构能力和创新引领”为目的的教育,与深度学习所倡导的批判性学习、深加工理解、主动知识建构和复杂问题解决的需求相耦合。人工智能在教育系统中可衍生出多种应用模式,对于教学形态进化而言,应借助人工智能知识生成的便利性服务学习者对知识的批判性理解和深加工建构,以教学过程的适配性服务学习者学习过程的自适应,以情境塑造的复杂性服务学习成效的迁移性,以人机互动的支持服务创新协同的师生关系。而这些人工智能课堂应用场景的建立,既是深度学习的实践强化,也是课堂形态逐步实现以个性适应、关怀独特、价值多元和评价超越为表征,以“人机协同”为依托的大规模个性化课堂生成,后效将推动课堂形态完成从“标准化课堂”向“大规模个性化课堂”的整体嬗变。

关键词： 教育信息化   小学教师   人工智能   互联网   人的现代化   技术人员   AI   数字化  

摘要： 人工智能的英文缩写是大写的AI,中文“爱”的拼音是ai,我们希望AI的进步能伴随爱的脚步。我想从数字化认识、数字化意愿、数字化意志三个方面来谈谈小学教师数字化意识的养成。数字化认识:要速度更要温度2022年11月,教育部发布《教师数字素养》,其中五大素养维度的第一维度就是教师数字化意识。在互联网时代,提出问题比解决问题更加重要。我从不担心教师会下岗,因为我相信教育的本原——情感与爱是不可替代的。美国“乔布斯之问”“:为什么计算机改变了几乎所有领域,却唯独对学校教育的影响小得令人吃惊?”其实这很正常,因为教育做的是“人”的工作,比其他行业都要更加复杂。教育信息化可以辅助、助推教育现代化,但最终教育现代化一定是人的现代化。我们始终觉得在数字技术快速发展的时代,要更加关注教育的本原。技术人员强调最多的是“互联网+教育”,而我更注重“教育+互联网”。因此,在这两者之间我们要找到平衡。

关键词： 用户行为预测   手机品牌   XGBoost模型   机器学习  

摘要： 根据中国信通院发布的《2023年12月国内手机市场运行分析报告》显示,2023年1—12月国内市场5G手机出货量占同期手机出货量的82.8%,同比增长11.9%。随着5G技术的全球普及和5G手机终端的出货量逐步提高,各大企业的竞争日趋激烈;如何准确预测用户的5G终端换机品牌偏好已成为企业当前的研究热点。为解决预测最适合用户的5G终端换机品牌问题,通过对用户的个人数据和历史行为数据进行预处理、特征提取、特征衍生,选取重要性最高的特征,使用XGBoost模型和贝叶斯优化完成5G终端换机品牌预测模型的构建。结果表明,模型在用户的5G终端换机品牌预测方面具有较高的准确率,企业可以依此制定针对性的营销策略,提升用户黏性,从而提升产品的市场竞争力。