关键词： 锂资源   富集机制   机器学习   油田卤水   水文地球化学   东濮凹陷  

摘要： 东濮凹陷是典型的陆相盐湖盆地,其油田卤水中富含丰富的锂资源,具有巨大的开发利用潜力。该研究在东濮凹陷采集了不同层位的卤水样品,基于水化学组分结果构建了神经网络模型,对原始地层水的锂质量浓度进行了预测,探讨了油田卤水锂资源的分布特征,并进一步探究了锂的物质来源,最终提出了东濮凹陷油田卤水锂资源的富集机制。锂资源平面上主要集中在东濮凹陷的北部区域,纵向上以沙三段(Es3)地层富集为主。在古近系沉积时期,东濮凹陷周边岩石风化的陆源碎屑是主要的锂物质来源,其进一步的富集过程主要受到了蒸发浓缩作用和水-岩相互作用的影响,并且在地质构造作用及气候变化的影响下,形成了现今独特的油田卤水锂资源分布特征。研究成果可为东濮凹陷油田卤水锂资源的合理开发与高效利用提供借鉴思路。

关键词： 机器学习   合金钢   拉伸性能   SHAP  

摘要： 利用数据驱动的机器学习方法,将成形工艺和化学成分作为输入特征,对材料的屈服强度、抗拉强度和伸长率进行预测.采用局部离群因子(LOF)法对样本进行有效的异常值检测剔除,建立支持向量机回归、随机森林、极限梯度提升和多层感知机4种机器学习算法,并对算法进行网格搜索超参数及5折交叉验证.结果表明,除支持向量机回归外的3种算法均表现出较好的拟合效果.结合沙普利可加性模型解释(SHAP)方法和特征重要性分析,为机器学习算法的预测过程增加可解释性,分析样本特征对合金钢拉伸性能的影响.

关键词： 人工智能   高职英语   智能化教学   教学策略  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的深度应用,高职院校英语教学正面临从传统模式向智能化转型的重要契机。基于此,文章分析了人工智能在高职大学英语教学中的作用,结合高职英语教学实践,提出了高职大学英语智能化教学模式构建策略,包括整合教学资源、构建互动平台、定制个性路径、虚拟场景模拟以及智能评估反馈,以期为提升高职学生英语应用能力提供可操作的智能化解决方案,推动信息技术与英语教学的深度融合。

关键词： 数字化教育   英国中学   人工智能   数字革命  

摘要： 为应对数字技术的迅速变革,英国从政策驱动、技术落地、教师培训、教育公平等多个维度采取了一系列措施,促进了中学数字化教育的实践创新,具体体现在实施以AI为核心的"数字革命"战略,推进技术从辅助到融合的场景创新,全方位提升中学教师的数字素养,以数字力量编织教育公平之网等方面.站在教育革新的关键节点上,顺应人工智能时代的发展潮流,要从英国中学心理健康教育建设情况中汲取经验启示,在政策制定、技术运用、教师素质、教育公平四个维度持续发力,让数字化真正成为我国中学弯道超车的强大引擎,走出具有中国特色的数字化教育之路.

关键词： 凌峰流量   梯度提升   机器学习   集成学习   SHAP   PDP   ICE  

摘要： 为解决寒区河流凌峰流量预报精度不足及现有机器学习模型解释性不佳、难以针对性优化的问题,基于梯度提升算法构建预报模型,结合SHAP和PDP&ICE方法解析各特征与凌峰流量间耦合关系,识别噪声数据并利用特征工程实施针对性优化,从而显著提升预报精度与合格率。该模型不仅为寒区凌峰流量预报及应急预案制定提供多元信息和科学决策依据,其创新在于借助模型解释结果指导特征调参,打破传统单纯依赖参数调优的局限,实现了黑箱模型向高解释性模型的转变,为水文预报领域提供了一种实用高效的新思路。

关键词： 教育强国建设   少子化   教育功能   中国教育   人工智能   人口结构  

摘要： 在人工智能蓬勃发展的时代下,少子化趋势对中国教育的影响已经催生出新的变化。基于默顿的功能论可发现少子化对教育兼具正负向影响,且存在显性影响与隐性影响之分。少子化对教育的正向影响体现在:宏观上,显性影响促进教育资源的优化与整合,隐性影响推动教育体制的调整与变革;中观上,从教学方面来看,显性影响协同人工智能优化教学过程,隐性影响转变学生合作模式,从科研层面来看,显性影响促进科研聚焦前沿,隐性影响拓展科研研究方向;微观上,显性影响调整家庭教育资源配置,隐性影响变革家长教育理念。其负向影响包括:宏观上,显性影响导致教育资源闲置,隐性影响滋生教育改革惰性;中观上,从教学方面来看,显性影响抑制教师职业发展,隐性影响抑制学生人际交往能力,从科研方面来看,显性影响易造成科研资源分配失衡,隐性影响弱化科研成果创新性;微观上,显性影响加剧教育内卷,隐性影响易造成培育方向失衡。针对以上问题,基于人工智能背景提出相应对策:宏观上,应做到教育资源配置合理性优化,教育财政结构适应性调整;中观上,应做到教师专业发展全面性提升,学生学业任务合理化减负,科研资源分配适时性调整;微观上,应做到家庭教育理念创新性升华,教育资源获取多元性拓展,教育风险危机审慎性防范。总之,今后应进一步挖掘教育强国背景下少子化与人工智能融合的深层机制,从而为实现教育强国宏伟目标提供更为有效的理论支撑与实践指导。

关键词： 人工智能   世界模型   课程内容   课程形式   场景学习  

摘要： 人工智能正在深刻改变社会生产生活方式、人才需求模式等,对以知识传递为核心、以学科为本位的传统课程逻辑构成根本性挑战,推动教育目的从“为生产”走向“为生活”。教育的本质是对大脑智能的开发,而人类智能的基石在于构建“世界模型”,课程的根本逻辑应转向支持学习者建构一体化、个性化和迭代化的内在“世界模型”。为此,课程内容需实现从“条块分割”到“整体关联”、从“外部复制”到“内部映射”、从“静态传递”到“动态演化”的三重转变。“场景学习”是建构“世界模型”的最佳路径,以往教育因规模化人才培养需求而过度依赖语言文字系统,当前以人工智能为核心的数字技术为回归真实有效的场景学习提供可能,也为未来课程形态变革指明方向。

关键词： 人工智能   赋能   文化发展  

摘要： 文章分析人工智能赋能文化发展的多维突破,包括催生文化生产新范式,构建文化传播新模式,打造文化产业新业态,提升公共文化服务水平,认为人工智能赋能文化发展存在技术应用瓶颈、社会治理难题、价值导向隐忧等现实困境,并提出“强化技术创新,夯实发展基石”“推动社会治理,创设扬‘长’避‘短’环境”“把握价值导向,实现科技与文化和合共荣”的突破路径,以人工智能为引擎,树牢“以人为本、智能向善”的理念,推动人工智能赋能文化发展,为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供强大的精神动力和文化支撑。

关键词： 人工智能   自动驾驶   智能网联汽车   测试方法   安全评估  

摘要： 汽车智能化和网联化的快速发展促进了人工智能技术的探索与商业化应用,但人工智能技术的应用带来的自动驾驶安全风险也日益突显。因此,建立应用人工智能技术的自动驾驶系统安全测试与评估方法,成为平衡技术发展与安全风险的重要基础。从系统安全验证的角度,融合考虑人工智能系统的生命周期、安全要求、验证与确认方法及持续的风险评估和安全分析,提出了一种覆盖设计开发、测试评估、部署和运行3个阶段的安全评估方法。同时,提出了保障系统安全的开发、设计、测试、优化等措施,旨在为应用人工智能技术的自动驾驶系统测试与安全评估方法提供参考。

关键词： 智能电网   负荷预测   优化调度   多目标优化   机器学习  

摘要： 本研究围绕负荷预测与优化调度展开,结合智能电网的特性,设计了数据预处理与特征提取方法,建立基于机器学习的负荷预测模型并引入多目标优化方法构建调度模型。在调度优化中,分析了目标与约束条件,比较了传统优化算法与智能优化算法的优劣,并在典型场景中验证了模型性能。经过整合负荷预测和调度优化后,提出了预测与调度耦合的集成框架,实现了智能电网实时动态调度的高效性与稳定性。本研究为智能电网的规划与运行提供了技术支撑,在提升资源利用率、保障供电安全性与经济性方面具有重要意义。