关键词： 高职院校   医学生   人工智能  

摘要： 目的 对粤港澳大湾区高职院校医学生对人工智能(AI)的认知、使用情况及期望进行调查与分析,为高等职业教育利用AI辅助教学提供实证支持和参考依据。方法 采用在线问卷调查法,对粤港澳大湾区某高职院校515名医学生进行调查,采用SPSS 27.0软件对调查结果进行统计分析。结果 医学生对AI的认知水平和接受度较高,68.35%的学生了解AI,96.12%的学生使用过AI工具。不同性别的医学生对AI的认知情况有显著差异,不同年级医学生对AI在教师授课中应用情况的评价及未来预期比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论 医学院校要完善AI相关课程体系,加强实践教学,满足学生的期望。政府部门要加强AI数据安全与隐私保护,以保障学生在安全的环境中使用AI。

关键词： 人工智能   政务服务   数字化转型   数据协同   流程再造  

摘要： 在数字化转型背景下,传统政务服务面临流程繁琐、材料重复、审批低效等核心痛点。人工智能通过数据协同、智能决策与自动化执行三大能力,利用区块链、自然语言处理、机器人流程自动化等技术,实现跨部门数据共享与智能核验,将串联审批转为并联流程,打破部门数据孤岛,重构政务服务模式,显著压缩办理时间,推动“高效办成一件事”目标落地。人工智能将进一步赋能数字孪生城市与政务智能体,通过实时模拟与个性化服务,推动政务服务向“事前预演”与“精准投递”升级,构建高效、温暖、普惠的数字化治理新格局。

关键词： 广域特征优化   机载点云   建筑屋顶边缘点   机器学习   多尺度  

摘要： 机载点云是建筑屋顶边缘点提取的关键数据源，当前提取方法普遍存在自动化程度较低和准确度不足的问题。针对以上问题，本文创新性地提出一种基于机载点云的建筑屋顶边缘点机器学习提取策略，该方法高效集成各类点云边缘点检测特征优势，实现复杂场景下的自适应建筑屋顶边缘点提取。方法首先将建筑屋顶点云实施降维处理，生成多级特征并确定尺度不变特征，再利用多种点云特征检测算法计算建筑屋顶边缘在多尺度下的强区别性特征，形成特征矩阵并输入至CatBoost机器学习算法进行训练与预测，最终实现建筑屋顶边缘点的准确提取。为验证本文方法，选取挪威特隆赫姆市机载点云数据集进行测试，最终建筑屋顶边缘点的提取准确率可达91.16%，耗时表现良好且平稳。实验结果表明，本方法仅需少量标注数据即可有效收敛，为建筑屋顶边缘点提取提供了高效、精确且泛化性良好的方案。

关键词： 旅游业   新质生产力   人工智能   高质量发展  

摘要： 新质生产力顺应了新时代中国高质量发展的需要,逐步成为我国旅游业迈向高质量发展的核心驱动力与关键聚焦点。但当前阶段,在新质生产力推动旅游业高质量发展的过程中面临着诸多问题与挑战,如劳动者供需不平衡、科技要素短缺以及数据和隐私保密性等。在此基础上,应完善机制保障,加强人工智能促进旅游发展的政策供给;强化人才驱动,建立以高质量“新质”劳动者为核心的培养体系;巩固技术支撑,为旅游新质生产力的智能化发展提供坚实的科技后盾。唯有此,以人工智能为驱动的新质生产力与旅游业的高质量发展才能建立起积极的双向互动与良性循环机制。

关键词： 数控-机器人协作   深度强化学习   智能制造   参数优化  

摘要： 随着科学技术和计算机的不断发展,我国机械制造业也取得了很大的进步,各种不同类型的机械产品正使得社会自身的生产效率不断提升。基于时空同步机制的轨迹规划算法,本文在设备协同方面设计建立了数控机床与机器人统一的运动学模型,确保复杂工况下的加工精度。系统采用分层控制架构,通过多层级协同提升整体性能。实验结果表明,研究成果对提升制造系统智能化水平具有重要的参考价值,为实现制造过程的高效、高质、低耗目标提供了技术支撑。

关键词： 机器学习   关联分析   谐波电流传递系数   数据驱动   配电网  

摘要： 随着高比例新能源的不断接入,配电网的谐波畸变日益严重。同时,配电网存在拓扑关系和线路参数未知、实时量测缺失的情况,这进一步增加了谐波电流评估的难度。为准确评估高比例分布式光伏接入下配电网的节点谐波状态,提出一种基于数据驱动的谐波电流评估方法。首先,在系统拓扑结构简单且参数已知的情况下,基于关键设备的谐波模型,建立节点间的谐波等效分析电路,推导谐波电流的传递系数,进而计算出节点的谐波电流。然后,对于系统结构和参数未知、实时量测缺失的情况,通过分析配电网的实测数据,采用肯德尔相关性分析法量化系统不同节点间谐波电流的关联程度,确定出系统中谐波电流关联性较强的节点。最后,结合节点间的相关性和双向长短期记忆神经网络构建基于数据驱动的谐波电流评估模型,实现高比例分布式光伏接入下配电网节点的谐波电流估计;同时通过仿真分析验证了所提方法的准确性和有效性。

关键词： 人工智能   道德建设   显性赋能   隐性挑战  

摘要： 在人工智能面前,乐观主义者看到并放大了人工智能中“眼前”“好”的功效,即“看得见的”显性赋能,倾向于认为人工智能使得人类的道德建设迎来了“转机”;悲观主义者看到并放大了人工智能中“背后”“坏”的风险,即“看不见的”隐性挑战,倾向于认为人工智能使得人类的道德建设面临“危机”。从整体上看,人工智能对人类的道德建设既有显性赋能更有隐性挑战。只是人工智能对人类的道德建设的隐性挑战,容易被“看得见的”显性赋能遮蔽,往往“看不见”。从原则上看,作为技术的人工智能不可能成为道德建设的主体。道德建设既“不该”是技术性行为,也“不该”止步于技术化普及,更“不该”拥有多元化主体。

关键词： 循道地理   人工智能   多元空间融合   实践育人   核心素养  

摘要： 人工智能时代,传统地理育人模式亟须变革。“循道地理”多元空间融合的实践育人模式以“遵循自然规律、实现人地和谐”为理念核心,将教室、校园、研学场域以及数字空间转化为实践的载体,构建了灵动课堂交互探究、校园工具观测、跨学科研学、线上线下融合等四大实践路径。通过人工智能技术的赋能,该模式促进了思维进阶、概念具象、学科实践以及评价体系的优化。经过多校实践验证,其在全面提升学生地理核心素养方面成效显著,是地理教育数字化转型的有效案例。

关键词： 人工智能   离散数学   以学为中心   教学改革  

摘要： 针对离散数学课程的重要性及教学现状,提出人工智能背景下以学为中心的离散数学课程的教学模式,阐述人工智能背景下以学为中心的离散数学教学的改革思路和改革措施,并分阶段说明这种教学模式在离散数学教学中的案例应用能够提高学生有效解决实际问题的能力。

关键词： 人才培养   文化产业管理   人工智能  

摘要： 现聚焦人工智能技术对文化产业管理人才培养体系的影响与变革路径,阐述了人工智能为文化产业管理专业带来的双刃性。在此基础上,提出了以人工智能为杠杆,重构人才培养体系,实现从知识传授到能力培养、从标准化到个性化、从封闭到开放协同的范式转型策略。研究认为,明确定义人工智能时代文化产业管理人才独特的核心能力框架是关键,并提出“数智人文”理念,旨在为文化产业管理专业在人工智能时代的转型发展提供理论依据与实践参考。