关键词： 人工智能   人力资源管理   决策支持  

摘要： 随着科技飞速发展,特别是人工智能技术的快速进步,传统的管理模式正在经历一场深刻的变革。人工智能技术的应用,不仅为企业带来了前所未有的便利和效率提升,而且也引发了对人力资源管理职能、流程及方法的全新思考。人力资源管理作为组织中的一个核心职能,包括员工的招聘、培训、绩效评估、员工关系管理等,人力资源管理过程需要面对庞杂的信息,传统的人力资源管理在处理海量数据、预测未来趋势、决策支持等方面存在效率不高和准确性有限的问题。随着人工智能技术的介入,这些问题开始得到有效解决。

关键词： 人工智能   文旅   景观设计  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,文旅景观设计领域迎来前所未有的变革机遇。文章旨在探讨AI对文旅景观设计的影响及未来前景,通过文献研究与专家访谈等方法,分析AI技术的应用优势及其带来的挑战。研究发现,AI不仅能提高设计效率,还能通过大数据分析激发新灵感。然而,技术进步也可能削弱设计师的创造性,并导致设计作品同质化。为此,文旅景观设计需强化设计师的主动性和人机协作,培养跨领域专业人才,并建立版权管理机制,以此克服挑战,推动文旅景观设计的高质量发展。

关键词： 生成式AI   人工智能   数字化教学   教学改革  

摘要： 为提高高校教学成效、实现差异化教学目标,探寻出以生成式AI驱动高校数字化教学模式改革的有效策略,文章采用文献研究方法,总结了生成式AI的定义,分析了其为教学改革产生驱动的框架,并进一步梳理了教育领域生成式AI的应用场景。然后采取案例分析法,以信号与系统课程为例,对利用生成式AI展开部分教学设计的过程进行了展示,最后提出了高校数字化教学模式改革过程中生成式AI的应用建议。旨在借助专用的人工智能软件工具,发挥生成式AI对教学设计、学生学习、评价反馈等方面的重要驱动作用,从而推动高校教育教学工作的科学化、数字化与智能化开展,提高高等教育的教学质量。

关键词： 人工智能   学术出版   应用场景   应用风险   完善路径  

摘要： 本文聚焦人工智能技术在学术出版领域的应用现状与发展趋势,基于技术应用的系统性分析,探讨人工智能在稿件征集管理、审稿查重、文本编校及出版发行等环节的具体价值。研究发现,智能技术的深度应用虽然显著提升了编辑工作效率,同时也带来了选题策划被流量裹挟、编辑校对难以处理深层次问题、算法“黑箱”特性加剧意识形态风险、著作权归属与责任认定模糊等潜在风险。针对这些问题,提出构建“人机协同”工作模式、完善法律规范体系、推动编辑人才数字化转型等完善路径,以期为图书出版工作的智能化发展提供理论参考与实践指导。

关键词： 机器学习   超声检测   TP2铜材   晶粒度预测   衰减系数  

摘要： 目的借助机器学习算法对超声波衰减系数-平均等效晶粒尺寸模型(AC-AGS)进行优化,以实现高效准确的铜材晶粒尺寸预测。方法通过超声检测设备获得不同温度热处理后的TP2铜材的界面波幅值以及一次底面回波幅值,并通过幅值数据计算衰减系数,采用截点法获得铜材的晶粒尺寸。为优化铜材晶粒尺寸的预测模型,引入3种机器学习优化算法,即粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)以及差分进化算法(DE),对TP2铜材的晶粒度预测模型进行优化。结果耦合机器学习算法的AC-AGS模型可以实现精密铜材平均晶粒尺寸的评测,PSO算法在本文优化结果中表现最佳,其验证结果的决定系数R^(2)为0.9045,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为20.85,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为20.569。结论结合机器学习优化算法的超声波衰减系数与平均晶粒尺寸模型,实现了对TP2铜材晶粒尺寸的精确预测。该模型不仅为铜材晶粒尺寸的无损检测提供了一个高效、准确的预测工具,还为其他材料的晶粒尺寸预测提供了新的思路和方法。

关键词： 小说   神秘学   历史   温特森   情感   家庭   人工智能  

摘要： 在评论家眼中,珍妮特·温特森是“当代英国最好也最有争议的作家之一”,在跳跃性的思维和风格化的书写之外,家庭、宗教、情感、历史、神秘学、人工智能……她以小说包罗一切,在故事中完成自己对万事万物的思考。

关键词： 人工智能   机器学习   癌性疼痛   疼痛评估   疼痛监测   疼痛管理  

摘要： 癌性疼痛(简称癌痛)是恶性肿瘤本身或常规治疗引发的常见症状,不仅会导致患者生活质量显著下降,还会耗费医疗资源,加重患者经济负担。传统疼痛评估量表虽能量化疼痛强度,但难以评估伴随症状,影响疼痛管理精准度。随着人工智能技术的飞速发展,其在疼痛评估、个体化管理及实时监测等领域为医学界提供了全新解决方案。本文对人工智能在癌痛评估与管理领域的相关研究进行综述,旨在探索基于人工智能的科学、高效的疼痛评估与管理方法。

关键词： 人工智能   供应链   AI   创新  

摘要： 人工智能已成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,对诸多领域带来了深远的影响,正引领众多行业发生新的转型。在供应链领域,人工智能(AI)应用已经渗透到计划、采购、生产、交付等多个领域。供应链如何通过AI技术优化运营管理,提高资源配置效率,降低成本,已成为企业竞争的焦点。文章从AI技术在供应链中的应用现状出发,分析大模型、机器学习、机器视觉、机器人流程自动化(RPA)、运筹优化及智能设备等关键技术在供应链中的应用情况及前沿实践,再以中兴通讯供应链5A智能风险管理模型及应用为例,阐述如何利用多智能技术交互,实现供应链智能风险管理。在此基础上,针对AI+供应链的发展洞察,探讨如何通过技术组合、组织模式重构、新型人才培养等更好地促进AI与供应链的融合创新,以期为面向未来的供应链智慧升级与价值跃迁提供启发性思考。

关键词： AI代码助手   编程教学   教学创新   人工智能  

摘要： 在人工智能大模型时代背景下,生成式人工智能(AIGC)技术的发展引起了广泛关注,正在对职业教育领域产生深远的影响。通过探讨AIGC技术在编程教学中的应用,重点分析AI代码助手在编程教学中的实际应用前景,对职业教育编程教学方式、教学质量、学生能力培养的影响,以及新技术引发的对自主学习能力、学术诚信、教师技能和数据安全等方面的挑战,旨在为高职院校培养计算机类技术技能人才提供新思路。

关键词： 机器学习   新安江模型   耦合模型   汇流计算   参数优选  

摘要： 在全球气候变化与人类活动的双重影响下，径流的非平稳性显著增强，使得传统水文模型在模拟非平稳径流时变得困难。为改善新安江模型对日径流模拟精度不足的问题，本文提出一种门控单元（GRU）模型与新安江模型的耦合模型（XGC模型），引入GRU模型替代三水源新安江模型中的汇流模块，实现了深度学习与物理模型的融合，通过改进协方差矩阵自适应进化策略算法（CMA-ES）对模型参数进行优化，并将该模型应用于三个不同规模流域的日径流模拟。结果表明：相较于传统新安江模型，XGC模型在不同规模流域的径流模拟中均具有显著优势，在验证期（2003—2007年）内，其纳什效率系数（NSE）平均提高了15.95%，其中对于中小流域的模拟结果提升尤为明显，最大提升幅度达25.79%。XGC模型在高低水波动变化、时变汇流过程的处理能力表现突出，相较于LSTM模型，水量平衡、低水和高水误差分别降低了30.77%、14.36%和20.51%。此外，本文提出的基于CMA-ES算法耦合模型率定方案，成功在不同流域中搜索出最优参数组合。中小流域NSE分别提升了17.5%和9.2%，其他误差指标（如MAE、MSSE和MLSE）均有不同程度的改善。通过结合数据分布特征分析，验证了参数取值的合理性。本研究提出的XGC耦合模型为径流预报模型的优化提供重要参考价值，同时对于我国其他流域的径流预报也具有重要的意义。