关键词： 水轮机   动应力   动静干涉   疲劳分析   数值模拟   流固耦合   机器学习  

摘要： 【目的】揭示新能源规模化并网背景下水轮机叶片疲劳裂纹的诱发机理及防治策略。【方法】从转轮叶片裂纹产生的内、外因素出发，结合不同工况下应力特点阐明了水轮机叶片疲劳产生的基本原理，对当下研究叶片疲劳的方法及研究进展进行详细介绍，分析基于智能算法的疲劳研究。【结果】理论分析方面，水轮机内部结构高度复杂，模型与原型相似率理论发展相对滞后，共同构成了理论分析的根本瓶颈，导致其研究难度显著。数值模拟方面，研究深度不足，当前利用CFD技术开展不同工况转轮疲劳的研究虽有一定基础，但多停留于现象描述，缺乏深度剖析。特别是，针对特定工况下疲劳破坏的内、外因的系统性总结分析尚属空白。研究广度受限，鲜见研究从优化水轮机启停机规律的角度切入，分析其对水力机械疲劳破坏的影响机理，此方向亟待探索。研究效率尚待提高，单流道压力脉动分析作为一种能显著降低数值模拟工作量的有效手段，其应用目前较为匮乏，限制了研究效率的进一步提升。现场试验方面：关键数据缺失，动应力方向是揭示转轮裂纹发展趋势的关键指标，然而目前基于现场试验数据对其进行的深入分析严重不足。测量干扰待究，应变片防护装置对现场应力数据采集精度的影响尚未得到充分评估和论述，构成数据可靠性的潜在威胁。研究对象失衡，现有水轮机疲劳研究过度聚焦于叶片，对导叶在复杂流场中的受力状态及疲劳特性关注甚少，研究视角存在明显失衡。未来发展趋势：机器学习技术展现出巨大潜力，有望为突破上述瓶颈提供新范式。【结论】基于理论分析、数值模拟、实验测量对转轮疲劳裂纹的研究已取得一定成效，但也存在相应瓶颈，未来研究亟需将机器学习与传统方法深度融合，以期发展出更经济、高效的水轮机叶片疲劳分析方法。

关键词： 人工智能   高校辅导员   工作模式   创新  

摘要： 人工智能技术的快速发展为高校辅导员工作模式的创新提供了新的机遇与挑战。本文基于当前高校思想政治教育与学生管理的需求,探讨了人工智能时代下辅导员工作的转型路径与实践策略。通过分析智能技术在信息处理、情感识别、个性化服务等方面的优势,本文提出了构建‚数据驱动+智能辅助‛的新型工作模式,包括智能学情预警、精准心理辅导及自动化事务管理等应用场景。结合实证案例,研究 AI 工具在提高工作效率、优化师生互动中的实际效果,并指出技术应用中可能存在的伦理风险与情感缺失问题。最后,从技术融合、能力提升与制度保障三个方面提出了创新对策,强调辅导员需强化数字素养,平衡人机协作关系,以实现思政教育的个性化与智能化发展。本研究为人工智能赋能高校学生工作提供理论参考与实践启示,助力新时代思想政治教育的提质增效。

关键词： 水平承载桩   m法   基于物理信息的神经网络   机器学习  

摘要： 国内常用m法分析水平承载桩，现已有丰富的资料推荐m的取值，但目前该方法没有解析解，通常需采用数值方法计算。数值方法需要进行网格划分和迭代计算，且一次只能计算一组参数，对于需要大量计算的任务而言效率不佳。近年来，基于物理信息的神经网络（PINN）被提出来，该方法不需要划分网格，可解高维微分方程。基于此，提出一种考虑了m法所有输入参数（包括荷载、桩参数和土参数）的PINN模型，旨在分析任意输入参数而无需重新建模、迭代计算和训练。模型对输入参数进行了规范化，同时采用了硬约束方法，大幅提高模型的训练效率。对损失项的量纲进行了统一，解决了不同损失项差别过大的问题。通过与查表法的无量纲系数对比验证了PINN模型的准确性。PINN模型的优势在于：基于微分方程训练，不需要任何标签数据；相比查表有更好的计算精度，在进行大量样本计算时相比有限元法有更高的计算效率，能通过并行运算高效获得多组样本的结果，不需要重新建模和计算，使其在可靠度分析中有显著的优势；能高效获取输出与输入的导数，使其在优化设计中具有巨大的优势；模型具有良好的扩展性，可运用于其他形式的桩基分析模型，如c法模型等。

关键词： 房地产经济管理   创新发展   数据科学   人工智能  

摘要：  在全球化和科技发展的大背景下,房地产经济管理正经历着前所未有的变革和创新。传统的管理模式正在被数据科学、人工智能等新技术所颠覆,互联网、物联网等新兴技术也为房地产市场带来了全新的发展机遇。与此同时,绿色可持续发展理念的普及、创新金融模式的兴起以及地方政府角色的重新定义,为房地产行业带来了新的思考和挑战。在这一背景下,本文将探讨新时期房地产经济管理的创新发展趋势,分析其影响因素和推动力量,希望为房地产行业的可持续发展提供理论和实践的参考。

关键词： 木材树种分类   高光谱图像   特征融合   机器学习   三维卷积神经网络(3D-CNN)  

摘要： 为实现不同木材树种的高效准确识别，根据木材高光谱图像提出一种利用多维特征融合的支持向量机木材树种分类模型。首先通过采集东北地区常见的4类树种，共600张木材高光谱图像，每张图像截取3个感兴趣区域（ROI）扩充数据集，以8∶2的比例划分为训练集和测试集。然后选择均值滤波（MF）和标准正态变换（SNV）处理系统噪声和光照变化的影响，通过在空间域利用灰度共生矩阵（GLCM）提取对比度和同质性在4个方向上的纹理特征，在光谱域使用连续投影算法（SPA）和竞争性自适应重加权算法（CARS）提取光谱特征，以及通过三维卷积神经网络（3D-CNN）自动提取空间域与光谱域的通道特征，将纹理特征、光谱特征、通道特征融合成特征向量，对比分析不同特征向量组合在支持向量机（SVM）、灰狼优化算法-支持向量机（GWO-SVM）、粒子群优化算法-支持向量机（PSO-SVM）上木材树种分类的准确率。经过均值滤波-标准正态变换预处理的光谱特征值在全波段上达到了96.66%的分类准确率。在光谱特征方面，竞争性自适应重加权算法提取特征波段的分类准确率均优于连续投影算法，竞争性自适应重加权算法在灰狼优化算法-支持向量机上得到了94.16%的分类准确率。在竞争性自适应重加权算法中融合灰度共生矩阵的纹理特征使模型的平均准确率提高了1.53%，而在纹理与光谱特征中，融入通道特征的灰度共生矩阵-竞争性自适应重加权算法-卷积神经网络特征向量组合，在灰狼优化算法-支持向量机上的准确率达到了98.33%，最后利用五折交叉验证法测试最优模型的泛化能力，结果表明五折平均准确率为97.50%。多维特征融合形成的特征向量能有效表征木材的光谱与空间特性，进一步提高了木材树种分类的准确率。

关键词： 人工智能   大语言模型   思维链   心理健康   自助式心理咨询   随机对照试验  

摘要： 本研究旨在探讨不依赖真实案例数据的前提下,基于大语言模型构建自助式AI心理咨询系统的技术可行性,及其对普通人群心理健康状况的改善效果。研究分为两个阶段:首先,基于零样本学习和思维链提示策略构建了一个自助式AI心理咨询机器人系统;随后,通过招募202名参与者进行为期两周的随机对照试验,评估了该系统的实际应用效果。实验1的结果表明,经提示工程优化后的GPT-4o模型在规范性、专业度、情感理解与共情能力以及一致性与连贯性方面均有显著提升。实验2发现,与控制组相比,使用自助式AI心理咨询机器人的参与者在短期内的抑郁、焦虑和孤独感均有显著改善。特别是,拟人化设计的AI咨询师在缓解孤独感方面表现出显著优势,而非拟人化设计在减轻压力方面效果更为明显。此外,焦虑症状的积极变化在一周后的随访中仍然保持,而其他指标的改善效果则未能持续。本研究初步探索了基于大语言模型的自助式AI心理咨询对心理健康的积极影响,揭示了不同AI设计对特定心理问题的差异化效果,为未来研究和实践提供了参考。

关键词： 大科学装置   机器学习方法   碳循环   生物质协同转化   二氧化碳利用  

摘要： 在“双碳”战略背景下，木质纤维素因其可再生及净零碳特性，被认为是后化石时代最具潜力的碳中和资源之一。根据国际能源署预测，至2050年，生物质可贡献约27%的全球交通燃料和18%的化工原料，减排潜力达6 Gt CO?当量。然而，木质纤维素分子尺度上的异质性(如纤维素晶型、半纤维素支化度、木质素单体组成及交联模式)较之均质稳定的化石资源更为复杂。因此，解析极端条件下生物质与CO?协同转化的反应网络及催化剂重构机制，构建“生物质到绿氢再到高值化学品”的闭环碳循环体系，突破化石路径碳约束，实现负碳效益与经济可行性，日益引发研究者的广泛关注。依托同步辐射光源、散裂中子源及高分辨原位谱学等大科学装置，结合多尺度理论计算，阐明反应机理；通过电光热耦合催化整合生物质脱氢氧化与CO?加氢还原；利用人工智能和机器学习进行高通量计算与数据评估，加速催化剂构效关系解析及异质原料筛选。研究表明，电光热耦合催化可有效构建闭环碳循环，显著降低碳排放，同时人工智能技术优化了催化剂设计与原料筛选效率。该方法不仅推动了从经验试错向机理驱动的范式转变，还为精准调控碳循环提供了理论与技术支撑，为分布式能源及农业废弃物协同处理提供了可持续解决方案。

关键词： 信息安全   大数据   人工智能  

摘要： 在人工智能、大数据与云计算等新一代信息技术的推动下,高校数据治理正在从以数据整合与管理为主的初级阶段,转型升级为注重智能分析、深度挖掘和科学决策支持的高阶应用阶段。在数字校园建设不断推进的背景下,高校作为数据采集、存储与应用的核心主体,面临日益严峻的数据安全挑战。进入人工智能(AI)时代,网络攻击手段日益智能化,系统漏洞持续暴露,计算机病毒不断变种,导致高校数据信息泄漏风险大幅上升。针对人工智能算法加剧的安全威胁,本文提出以AI对抗AI的保护理念,从计算机软硬件安全、数据生命周期管理、网络检测与防护、智能算法防御机制、应用系统与人员管理等方面提出具体解决方案,以切实提升高校数据安全防护能力。

关键词： 社区公共养老   人工智能   伦理风险  

摘要： 随着全球老龄化趋势的加剧,社区公共养老服务需求急剧增加,人工智能技术在健康监测、智能陪伴、风险预警等方面的渗透,为养老服务带来了新的发展机遇。然而,其引发的伦理风险也日益凸显,技术规制迫在眉睫。本文以社区公共养老服务中人工智能技术的伦理风险与规制为研究对象,运用案例研究、伦理分析框架(如价值敏感设计理论)、比较研究等方法,识别了技术层、社会层和管理层存在的伦理风险,分析了风险的生成机理,并借鉴国内外规制经验,提出了构建法律规制体系、创新技术治理、建立社会协同机制和实施文化调适策略等规制路径,旨在为社区养老服务中人工智能技术的健康发展提供参考。

关键词： 律师职业   人工智能   实现路径  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的不断发展与成熟,人工智能的特异性优势在社会各个行业显露。本文以人工智能助力律师职业发展的困境为切入点,针对人工智能适用法律的僵化问题,当事人隐私受威胁问题以及律师与当事人的情感沟通问题做了人工智能助力律师职业发展的困境分析,从明晰人工智能的主体责任资格、强化律师应用人工智能的协调机制、构建律师的道德伦理准则新形式、重塑人工智能在法律实务中的功能定位四个方面提出人工智能助力律师职业发展的实现路径。