关键词： 新工科   人工智能   课程改革   教学方法   师资培养  

摘要： 在技术飞速进步的今天,人工智能作为一个多学科交叉领域,在新工科的背景下呈现出快速发展的态势。虽然高校在不断推进人工智能课程体系的发展,但大多数课程的更新速度仍跟不上科技的发展速度,对新工科环境下的人工智能课程进行教学革新已成为教育领域急需解决的问题。本文对现有的人工智能课程体系和教学现状进行详细分析,并提出一系列教学改革措施,包括课程体系的优化、教学方式的创新及教师队伍的强化等,旨在更好地将教育模式与技术进步及市场需求相结合,提升人工智能教育的效果和前瞻性。

关键词： 建筑机械设备   人工智能   电气工程自动化   变频技术  

摘要： 本文先对面向建筑机械领域的电气工程自动化技术进行简要分析,随后以电能节约为目标,从人工智能技术赋能电气工程自动化、电气传动技术的应用、变频技术的应用以及变压器改造与更换四个维度,指出电气工程自动化供配电节能的控制方案。最终基于研究成果,面向我国建筑工程企业提供技术借鉴、参考思路,在实现电能节约的同时,推动我国建筑工程加强各项新兴技术在电气工程自动化中的应用探索,以发挥技术优势,推进建筑工程产业的绿色、可持续发展。

关键词： 混合式教学   跨学科   模拟会议口译   人工智能  

摘要： 《商务口译》是翻译本科专业的一门核心课程,是达成高素质应用型口译人才培养目标的重要支撑.针对本课程教学中学生普遍存在的百科知识能力、工具子能力、实战应答能力不足等"痛点"问题,研究借助现代信息技术,融合线上线下、课内课外一体化教学手段,系统构建了"课前话题导学—课中场景模拟—课后项目实战"的跨学科模拟口译与人工智能相结合的混合式教学模式,实现了课程从传统向智慧、知识向能力、填鸭向创新、封闭向开放的本质转变,促进学生德能技并重培养.

关键词： 人工智能   高校英语   教育改革   教学模式   师资建设  

摘要： 人工智能技术的快速发展正在重塑高校英语教育教学的形态.通过对当前高校英语教育教学改革实践的深入思考,从教学模式、课程设置、教师角色等维度探讨改革方向,并对未来高校英语教育教学的发展进行展望.研究表明,人工智能技术与传统教学深度融合、教师角色转型、课程体系重构是改革的关键.在此基础上,提出构建智能化、个性化、多元化的教学新模式,以期为新时代高校英语教育教学改革提供参考.

关键词： 人工智能   C语言   代码自动生成   代码优化   错误检测与修复  

摘要： 本文探讨了人工智能在C语言开发中的应用,介绍了其应用现状,包括代码自动生成、优化及错误检测与修复,通过具体案例分析技术实现过程和实验结果,展示了人工智能提高代码性能和可靠性的作用。同时,本文也阐述了其面临的挑战,如算法复杂、数据需求和模型可解释性等技术问题,以及兼容性、可维护性和安全性等应用挑战。最后,本文对其未来发展进行了展望,预测会出现更多相关工具和库,且会与其他技术进行融合,还提出了具体的研究方向和应用拓展领域,包括高效算法研究、安全检测应用、嵌入式及物联网设备开发和教育应用等。

关键词： 机器学习   脑卒中   预后预测   功能恢复   系统评价  

摘要： 目的:如今机器学习算法逐渐被应用于预测脑卒中和心血管疾病方面。与传统回归模型相比,机器学习可以通过探索大量预测特征与结果变量之间的灵活关系,从数据中学习,以实现高预测准确性,为个体化治疗和康复方案的制定提供了新的方法。此文旨在系统评价基于机器学习脑卒中功能恢复及预后的预测模型,综合评估其预测性能及临床应用潜力,为相关预后预测模型的构建、应用及推广提供参考。方法:按照PRISMA指南进行系统评价。通过检索PubMed、EMbase、Web of Science核心数据库、中国知网、万方和中国生物医学文献数据库,筛选出使用机器学习方法进行脑卒中预后预测的相关文献,检索时限为2014-01-01/2024-07-01。由2名研究人员严格按照纳入与排除标准独立筛选文献、提取数据,使用预测模型偏倚风险评价工具评价模型质量。结果:①初步检索共获取3126篇文献,经过筛选和排除,最终纳入18篇研究,共运用13种机器学习方法构建了150个预测模型,其中应用次数最多的3种方法为逻辑回归、随机森林和极限梯度提升(XGBoost);仅有1项研究开展了外部验证;有8项研究报告了缺失数据的处理方法;②结局指标方面有8项研究采用了临床数据与影像学数据结合来构建模型,9项研究仅运用临床数据构建模型,1项研究仅用影像学数据构建模型;③18项研究均给出了研究中最重要的特征,其中被提及最多的是美国国立卫生研究院卒中量表和年龄;所有研究均报告了曲线下面积值,范围0.74-0.96,最高为0.96;所有模型的总体偏倚风险均为高偏倚风险,模型分析领域高偏倚风险是导致所有模型总体偏倚风险高的主要原因;④Meta分析结果显示年龄和美国国立卫生研究院卒中量表评分对脑卒中预后影响显著,年龄[MD=8.49,95%CI(6.24,10.75),P<0.01],美国国立卫生研究院卒中量表评分[MD=4.78,95%CI(2.56,7.00),P<0.01]。结论:此次研究系统评价了基于机器学习的脑卒中功能恢复及预后预测模型,模型均具有良好的预测潜力。但未来研究应增加纳入模型样本量,采用前瞻性研究,并且添加对模型的外部验证以提高模型的稳定性和预测准确性,控制偏倚风险,以帮助模型在实际临床应用中的验证和推广,同时应对缺失值的插补更透明和精准。虽然现有的机器学习模型显示出良好的预测性能,但也要注重模型的功能性和可用性,纳入特征多会降低易用性。应开发简便易用的模型接口和用户友好的临床工具,使医护人员能够更好地应用模型进行临床决策。

关键词： 机器学习   电力工程   在线监测   数据分类   数据识别  

摘要： 本文探讨了基于机器学习的电力工程在线监测数据分类与识别方法,分析了电力工程在线监测数据的特性,构建了机器学习模型进行数据分类与识别。研究涉及机器学习理论基础、数据预处理、特征提取、模型设计与优化等方面,旨在为电力工程在线监测提供有效的数据分析手段。

关键词： 轨道交通供电系统   智能化运维管理平台   物联网   大数据分析   人工智能   设备状态监测   故障预测  

摘要： 随着城市轨道交通供电系统复杂性的增加,传统运维管理模式在效率、故障响应及资源分配等方面面临严峻挑战。此文以智能化技术为核心,提出轨道交通供电系统智能化运维管理平台的建设方案,旨在通过物联网、大数据、云计算及人工智能等技术整合设备数据资源,实现设备状态实时监测、故障精准预测与快速定位,优化运维资源配置。以北京地铁19号线为例,详细阐述了平台在设备感知、数据处理、智能决策等环节的实施策略,包括传感器部署、网络架构设计、系统开发与集成等关键技术应用。实践表明,该平台可显著提升运维效率与系统可靠性,降低故障率与运维成本,为轨道交通供电系统的智慧化升级提供有效支撑。

关键词： 人工智能   电力设备   故障预测与诊断  

摘要： 本文阐述了人工智能技术,特别是机器学习和深度学习在电力设备故障预测与诊断中的应用。通过案例研究,笔者发现人工智能技术能够分析设备的运行数据,挖掘潜在的故障模式,预测设备的健康状况,并提供精准的故障诊断,以此提升电力设备故障预测的准确性与时效性,优化设备的维护管理流程,降低故障发生概率。

关键词： 人工智能   大学英语阅读课程   中国传统文化   教学策略  

摘要： 随着人工智能(AI)技术在教育领域的日益普及,大学英语阅读课程面临着前所未有的发展机遇。将传统文化融入大学英语阅读教学中,不仅有助于学生英语综合能力的提升,还能加深学生对本土文化的理解与自豪感。本文从AI技术赋能的角度出发,深入探讨如何有效地将传统文化元素融入大学英语阅读课堂的具体策略,旨在为培养既具备国际视野又充满文化自信的新一代人才提供有价值的参考建议。