关键词： 净初级生产力(NPP)   机器学习算法   地理探测器   时空演变   驱动分析  

摘要： 【目的】针对南昌市植被净初级生产力的演变特征和影响其时空演变主要驱动因子的确定,深入研究NPP的演变特征,可为量化气候变化背景下区域生态系统健康程度和生态环境的平衡提供科学依据。【方法】基于ArcGIS和Matlab平台,利用ReliefF、RF算法和地理探测器,定量评估了南昌市1998—2015年的演变特征及其时空驱动因子。【结果】1)从时间角度分析,NPP总体呈波动上升趋势,季节变化分明;在空间上,总体呈中间低四周高的分布规律,极小值基本分布在东湖区、西湖区、新建区东北部和进贤县西北部;2)对比几种算法可知,ReliefF算法拟合的精度最高,更适用于NPP的回归分析,且2种算法均得出地上气温和降水对于NPP演变影响最显著;3)在空间上,由地理探测器结果得南昌市NPP受降水因子的影响最显著;而在时间维度上,由回归分析及特征筛选后Pearson相关性分析得,人为因子对NPP的驱动影响远高于气象驱动。【结论】随着城市化的进程加快,大规模的人口迁移到城市,造成建设用地大幅增加,土地利用结构变化。城市化较慢的安义县与进贤县的NPP值明显高于中小城市。城市化发展使得植被的生长情况不再单单受自然因素的影响。人类活动,如农业耕作、土地利用变化、城市化、森林砍伐和植树造林等,直接影响植被NPP,而人类活动和自然因素将共同塑造生态系统的功能和结构,全面了解NPP驱动因素,对生态系统完整性和生物多样性进行监测与评估尤为重要。

关键词： 人工智能   金融科技   机器学习   风险管理  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在金融科技领域的应用日益广泛,为金融服务创新和风险管理带来了革命性变革。本研究探讨了人工智能在金融科技领域的应用现状、技术优势及面临的挑战,并提出了相应的风险防控策略。研究表明,人工智能通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术,显著提高了金融服务的智能化水平和效率。然而,数据隐私、算法透明性和伦理问题仍是亟待解决的关键问题。未来,人工智能在金融科技领域的深度融合将推动个性化金融服务和智能风险管理的实现。

关键词： 人工智能   沙特阿拉伯   “2030愿景”   《数据和人工智能国家战略》  

摘要： 科技强国对于沙特达成“2030愿景”、实现国家经济转型意义深远,其中人工智能是沙特提升科技竞争力的重要路径。沙特政府出台人工智能国家战略,是全球经济格局重组、地区同质化竞争和国家深度转型综合作用的结果。沙特围绕成为人工智能全球领先国家的核心目标,依托政府主导型的组织运行机制,在聚焦人才培养、政府职能、医疗健康、能源产业、交通物流等五大优先领域前提下,分阶段逐步推进人工智能国家战略。在政府主导的“官产学”协同参与下,沙特凭借雄厚的国家资本支持,重点通过提前布局优势领域、加强国内外人才供应、加大全方位国际化合作等形式开展人工智能战略实践,并在相关领域取得显著成果。但作为后发国家,沙特经济转型面临的挑战、人才供应不足、法制不健全、产业环境吸引力不够等因素,也给该国人工智能生态系统构建带来影响;与此同时,数字权力格局带来国家治理风险、大国科技竞争导致不确定性增加,也使沙特人工智能战略面临挑战。未来,沙特深化与推进人工智能国家发展战略,应在坚持实践性和前瞻性、自主性和开放性、技术性和社会性相统一的原则下,探索出适配自身条件的差异化发展道路。

关键词： 人工智能   合同管理   AI工程   合规管理   降本增效   合同审查  

摘要： 应用AI和数字化工具,实现合同管理从管控到赋能的升级。2025年DeepSeek崛起,标志着AI技术迎来一次重大突破。随着AI技术快速发展以及企业合规意识日益提升,AI与法务的融合场景成为推动企业合规与数字化转型的极佳切入点。在此形势下,AI与合同管理的结合,被赋予全新价值——颠覆合同管理传统模式,重新定义合同全生命周期管理。

关键词： 人工智能   铁路工程   造价管理   智能化转型   应用前景  

摘要： 人工智能技术快速发展,势必成为铁路工程建设领域未来技术变革的核心驱动力。本文简要介绍了当前人工智能在铁路建设工程中的研发、创新和应用情况。聚焦铁路工程造价管理,深入剖析当前面临的技术融合瓶颈、数据质量瓶颈、数据安全风险、专业人才短缺、企业研发驱动力不足等挑战。基于此,从铁路工程建设全周期视角提出了项目前期、招投标阶段、履约阶段、收尾阶段人工智能的应用前景,同时也提出了技术支撑与保障机制,为铁路工程造价管理智能化转型提供理论支撑与实践参考。

关键词： 机器学习   深度学习   神经网络   锐度感知最小化   标签噪声学习   模型泛化   扰动计算   信息互补  

摘要： 标签噪声在机器学习和计算机视觉应用中是一个普遍存在的问题。锐度感知最小化通过向模型参数空间中引入对抗性权重扰动,有效地提升了在噪声标签数据环境下学习模型的泛化性能。但是由于标签噪声的存在,锐度感知最小化难以在每批噪声数据中找到正确的对抗性扰动。为了克服这一问题,采用信息互补的锐度感知最小化结合扰动前后信息实现互补的效果,以此更好地寻找正确的扰动方向。同时为了提高扰动方向的准确性,还引入了动态阈值策略来区分噪声样本与干净样本。在CIFAR10,CIFAR100和ANIMAL-10N等多个基准数据集上的大量实验结果也证实了该方法的优越性。本方法能够在噪声标签环境下有效减少噪声对扰动方向的干扰,提高分类准确度,且具备优秀的泛化能力。

关键词： 人工智能   车辆工程   课程建设   教学模式   教学措施  

摘要： 在人工智能背景下,高校车辆工程专业课程建设面临诸多挑战,如教学内容滞后、教学设备配套不全、师资队伍建设不完善等。为解决遇到的问题,文章从更新并拓宽教学内容、搭建智慧教学实践平台、人工智能辅助教学方法、产教融合优化师资队伍等方面进行陈述,旨在通过分析人工智能辅助教学的重要性,提升教学质量,培养符合人工智能背景下行业和社会发展对复合型人才的需求。

关键词： 人工智能   区域基础教育   教育数字化   教研立交桥   教育生态  

摘要： 区域是我国基础教育改革发展的责任主体与关键支持,国家教育数字化转型战略应落实在促进区域教育整体发展层面。然而,当前区域层面的“中间层缺失”严重制约着教育数字化转型国家战略的实践落地,在顶层规划、技术适配、主体能力、发展格局等方面面临诸多困境。本研究聚焦“人工智能赋能区域基础教育变革”这一核心命题,以上海市浦东新区的实践探索为例,阐释系统架构制度性安排、加强统合式技术适配、进阶培育主体人工智能胜任力、促进“智能教”“教智能”双向驱动、整体智治推动包容性发展的变革行动路径。实践表明,学生人工智能素养发展、教师人工智能胜任力提升、区域教育生态优化等方面取得显著成效,但区域教育系统仍面临智能基础设施、教育主体适应能力、教育教学异化、技术僭越育人等挑战。面向未来,人工智能驱动区域基础教育变革需要打破路径依赖,以“超限思维”突破惯性发展、以“数智韧性”应对变革挑战、以“育人本质”校准技术方向,创造技术理性与教育规律同频、数智赋能与人文关怀共振的未来教育图景。

关键词： 地质灾害风险   RF-IV耦合模型   机器学习  

摘要： 中国地域辽阔,线性廊道数量众多,受沿线地质灾害影响大,精细化防治迫在眉睫。文章以线性铁路沿线45个乡镇为研究区,优选出12个对沿线地灾影响显著的因子;基于ArcGIS利用信息量法计算灾害量值,以495个地灾点等比例构建非地灾点组成数据库,通过RF-IV模型得到的综合信息量值划分出五类易发性等级。将铁路两侧500m缓冲区纳入灾害面积统计,对59段铁路区间排序,运用AUC指标评估预测精度。结果表明,根据灾害和影响因子分级属性关系引入随机森林,RF-IV模型较单一信息量模型预测精度提升了10.8%,弥补了单一模型的不足;创造性地将机器学习引入铁路遗产中,为线性廊道灾害防治提供新思路。

关键词： 多维度偏好   个性化推荐   慕课   机器学习  

摘要： 慕课资源的快速增长给用户选择合适课程带来了信息过载问题。文章针对这一问题,提出有效的慕课推荐方法,以期降低用户的搜索成本,提高其学习体验和效果。首先,利用特征提取技术从课程、教师及学校介绍文本中提取多维度特征;然后,基于用户选课历史记录及其对应的多维度特征提取用户的多维度偏好;最后,将目标用户多维度偏好和候选课程对应的多维度特征输入极端梯度提升模型预测目标用户对候选课程的偏好,并根据预测偏好高低生成课程推荐列表。实验结果表明,融合用户多维度偏好的慕课推荐模型能够显著改善慕课推荐效果,且特征重要性和推荐案例分析进一步揭示了多维度特征在慕课推荐中的重要作用。