关键词： CO   机器学习算法   数据填补   数据集   龙凤山  

摘要： 针对大气CO2浓度部分观测数据缺失的挑战，研究利用龙凤山区域大气本底站（“简称龙凤山站”）2009年1月至2022年6月30米（L1层）与80米（L2层）高度层的CO2浓度观测数据，通过评估12种主流机器学习算法在数据填补中的性能，创新性地提出以K近邻-距离加权（ Nearest Neighbors-Distance Weighted， KNeighborsDist）算法为核心框架的优化组合机器学习方法.该方法利用同址不同高度站点均有数据记录，重建了缺失数据.经对重建数据集数据测试分析验证，数据集重建效果优异(R2≥0.98)，利用该方法成功填补了龙凤山站原始数据缺失部分，构建了逐5分钟连续的CO2数据集，并验证了机器学习算法在大气CO2数据填补领域的可行性与有效性，本研究提出的AI数据重构算法可为其他本底站应用推广，为区域气候变化特征分析、碳排放核算评估及反演研究提供高质量数据支持.

关键词： 具身智能   人工智能   产业生态   科技创新  

摘要： 具身智能产业作为全球新一轮科技革命和产业变革的核心领域,已成为各国竞相布局的战略制高点。立足“技术—经济”分析范式,系统揭示具身智能产业的内涵特征和发展机理。具身智能产业具有前沿先进性与颠覆不确定性、技术融合性与产业协同性、前瞻战略性与高成长潜力三方面的典型特征。在发展机理方面,具身智能产业发展遵循“技术—产业—社会”的理论逻辑,通过技术创新和产业创新深度融合,借助需求牵引技术与产品迭代,依托供给创造新需求,以政策支持和社会资本赋能产业生态良性循环。我国依托庞大的市场规模、全产业链优势、多元场景应用和政策支持,在具身智能产业的一些重要领域比肩美国,展现出强劲竞争力和发展动力。在全球智能产业格局加速演变的背景下,我国应从推动前沿技术创新与融合、构建产学研用协同创新体系、梯度培育创新型具身智能企业、畅通“科技—产业—金融”循环机制四个维度着手,聚力打造具身智能产业生态系统,推进具身智能产业高质量发展。

关键词： 流域水环境   生态环境监测   大数据挖掘   污染溯源   机器学习  

摘要： 随着水环境问题日益复杂,流域水体监测数据海量增长,亟需挖掘大数据价值,精准溯源污染,为生态治理提供科学依据,针对流域水体生态环境监测数据爆炸式增长与污染溯源需求。本文融合大数据挖掘技术与环境科学方法,构建多源异构数据处理框架,提出基于机器学习的污染溯源分析模型,系统阐述从数据治理到污染识别的全流程技术路径,为流域水环境精准治理提供科学支撑。

关键词： 人工智能   传统工艺美术   DeepSeek   教学改革  

摘要： 传统工艺美术中蕴藏着民族优秀传统文化,传统工艺美术教学课程,能够培养学生正确的情感态度,可以提升学生审美能力,有助于增强学生对传统工艺美术中美学思想的认识。人工智能时代下,持续推动传统工艺美术教学改革进程,旨在创新教学模式,实现AI+工艺美术。基于此,本文简述了AI在传统工艺美术教育领域中产生的影响,分析了传统工艺美术教学现状,探讨了DeepSeek工具的应用优势,建立了基于DeepSeek技术的创新教学体系,并提出基于DeepSeek技术的传统工艺美术教学改革路径。

关键词： 智能制造   自动化升级路径   关键技术集成   风险管理   成本效益分析  

摘要： 随着智能制造的兴起,机械设备的自动化升级成为提升生产效率和竞争力的关键。本摘要基于上述提纲,概述了智能制造环境下机械设备自动化升级的关键点。首先,对现有机械设备自动化水平进行评估,识别技术、市场和管理上的挑战。接着,概述了智能制造的关键技术,如物联网、大数据、人工智能,并强调了这些技术在自动化升级中的作用。提出了一个分阶段的自动化升级路径,包括关键技术升级、系统集成优化、智能化管理和人才培养。同时,对潜在风险进行了评估,并提出了相应的应对策略。通过案例研究,展示了成功实施自动化升级的经验和教训。最后,提供了实施步骤、时间表、成本效益分析以及政策环境的考量,为企业提供了一个全面的自动化升级蓝图。

关键词： 阈下抑郁   工作紧张   机器学习  

摘要： 阈下抑郁作为抑郁症的前兆,对抑郁风险有重要警示作用。本研究结合扎根理论和机器学习方法,构建了中国工作紧张人群阈下抑郁影响因素的机器学习模型,并对各因素之间的关联结构,因素词频、职业差异和年代变化进行了分析。发现：(1)工作紧张人群阈下抑郁的表征包含5个主范畴,其中意志减弱词频占比最高;影响因素包含8个主范畴,工作因素、评价适应和自主选择词频占比分列前三位。(2)8类影响因素均与阈下抑郁表征紧密关联;基于关联规则的网络分析结果显示出“自我认知”、“行为自由”、“环境适应”和“一般社交”副范畴的重要作用。(3)医护人员的躯体因素与其他职业具有显著差异。(4)2011至2023年间,工作因素呈上升趋势,人际因素呈下降趋势。(5)基于BERT的机器学习模型可以用于判别工作紧张人群阈下抑郁的影响因素,且判别结果能够对工作紧张人群的抑郁风险做出较好预测,采用XGBoost算法的预测准确率为81.58%,其中对阈下抑郁组预测的F1分数为0.90, AUC值为0.93。本文拓展了阈下抑郁在工作紧张人群中的研究,为工作紧张人群阈下抑郁的识别与防治提供了新视角。

关键词： 广播电视发射台   智能运维   工业物联网   机器学习   故障诊断  

摘要： 广播电视发射台是无线覆盖网络的重要基础设施,其运行状态直接影响广播电视节目的传输质量和安全播出。传统人工运维模式存在效率低、故障发现滞后等问题,难以满足当前广电传输对可靠性、安全性的高标准要求。本文详细阐述了一套基于智能技术的广播电视发射台自动化运维系统的构建思路和关键技术。系统以工业物联网、大数据分析、人工智能等新技术为支撑,实现了对设备运行状态、环境参数、信号质量等关键要素的实时监测,并融合机器学习算法,构建智能故障诊断和预警模型,形成从数据感知、分析挖掘到辅助决策的全链条闭环管控。通过在试点台站的建设实施,系统有效降低了设备故障率,提升了信号传输稳定性,为广播电视发射台站的智能化升级和可持续运行提供了新思路和技术方案。

关键词： 人工智能   高职学前教育   核心课程   数字化教学   教学创新  

摘要： 随着人工智能技术的迭代发展,其在教育领域的应用正引发深刻变革。高职学前教育作为培养未来幼儿教师的关键环节,其核心课程的教学质量直接关系到人才培养的成效。传统教学模式在资源供给、实践训练和个性化培养等方面面临诸多瓶颈,难以完全适应新时代对学前教育师资的复合型能力要求。聚焦人工智能技术如何赋能高职学前教育专业核心课程的数字化教学,探讨了其在重塑教学价值、创新教学模式中的独特作用。基于对艺术素养、专业技能与综合探究三类核心课程的分析,文章提出了具体的数字化教学实践路径,包括利用生成式AI激发美育创新、借助虚拟仿真技术深化实践教学、通过智能平台促进跨学科融合。同时,文章也对实践过程中教师数字素养的提升、技术应用的伦理困境等挑战进行了反思,旨在为构建人机协同的高职学前教育教学新生态提供理论参考与实践指引。

关键词： 人工智能   高校班团建设   智能化应用   班级管理   团支部建设  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,高校班团建设的智能化转型成为必然趋势。围绕班级管理、团支部活动、学生思政教育等核心场景,人工智能技术在智能班务管理、团组织活动平台和学生个性化分析等方面展现出独特优势。智能化技术的应用显著提升了班团工作效率,优化了组织管理模式,促进了学生全面发展。研究构建了班团建设智能化应用框架,探索了人工智能技术与班团建设深度融合的创新模式,为推进高校班团建设现代化提供新思路。

关键词： 网络入侵检测   对抗样本   机器学习   深度学习   对抗攻防  

摘要： 机器学习技术以及深度学习技术凭借自身强大的推理识别能力，促使基于异常检测的网络入侵检测系统（NIDS）得以快速发展，然而这些技术存在着固有的缺陷，比较容易受到对抗样本（AE）攻击。AE会对原始数据添加一些微小的扰动，而这些扰动是人眼很难察觉到的，使得NIDS产生误判。针对NIDS 里的AE问题，本研究从攻击手段以及防护策略这两个方面对最新的研究进展展开了系统的梳理与剖析。首先阐释NIDS的运行机制以及AE的生成机理，构建起攻防对抗的理论框架，接着基于AE的隐蔽性、迁移性等核心特征构建起多维分类体系，从攻防两个角度对现有的研究成果进行对比整理，最后梳理技术的演进脉络以及实践应用的现状，对未来的发展方向进行探讨。