关键词： 人工智能   智能配电网   神经网络   辨识方法  

摘要： 随着配电网规模的不断扩大和结构的日益复杂,快速准确地辨识故障成为保障配电网可靠运行的关键。深入探讨基于人工智能的配电网故障辨识方法,分析了传统故障辨识方法的局限性,阐述了人工智能技术在故障辨识中的优势,详细介绍了神经网络、支持向量机等多种人工智能算法在配电网故障辨识中的应用,并通过实例验证了这些方法的有效性,为提升配电网故障辨识水平提供了新的思路和方法。

关键词： 人工智能   中学历史   应用  

摘要： 21世纪是“互联网+”时代,各种人工智能技术层出不穷,为教育工作注入了新的活力。新课标也倡导教师积极利用人工智能技术,改革教育工作。基于此,本文以中学历史课程为例,分析人工智能在中学历史教学中的应用价值、应用现状和应用策略,以期为教师教学起到参考和借鉴作用。

关键词： 人工智能   爱国主义教育   美术教学   价值意蕴   实践路径  

摘要： 人工智能时代教育领域正经历着深刻变革,这为爱国主义教育与美术教学的融合提供了可能。目前二者已基本实现一体化,但在融合方式和深度上仍然存在方式单一、不深入等问题。因此,有必要分析二者融合的价值意蕴,并系统揭示其在教学方式与教育目标结构性脱节、教师爱国主题素材开发能力不足、教学资源区域失衡且政策落地受阻等方面的困境。故而有必要创新实践路径,特别是创新教学方法、提升教师素养、借助智能技术丰富教学资源以及构建家校社协同等,从而为智能时代二者深度融合提供新思路与新方法。

关键词： 人工智能   行政机关   档案管理   深度融合模式  

摘要： 人工智能的出现与广泛应用,为行政机关档案管理带来了新的思路。通过人工智能与行政机关档案管理的深度融合,能够有效革新传统的档案管理模式,在自然语言处理、大数据分析等技术的支持下,可使档案管理效率以及精准度得到进一步提升。基于此,文章以某行政机关为例,简要阐述人工智能与行政机关档案管理深度融合的实施背景,介绍了该行政机关在人工智能与档案管理深度融合中的主要做法、效果及影响,并提出面临的挑战与对策,以供参考。

关键词： 交通专业   人才培养   人工智能   高职  

摘要： 文章基于人工智能研究背景,首先分析了高职交通专业人才培养存在的问题,然后提出了人工智能背景下高职交通专业人才培养策略,包括个性化教学、课程体系建设、教学模式创新等。

关键词： 人工智能   智慧农业   农业现代化  

摘要： 人工智能技术在农业生产中展现出巨大的潜力,推动了农业模式的变革,开启了现代化农业的新篇章。在农业领域中,人工智能技术可以促进农业种植精准化、农业管理智能化以及农业生产高效化,显著提升农业生产效率和可持续性。然而,人工智能技术在推广过程中仍面临数据搜集与安全性、技术普及、资金投入、技术支持和人才缺乏等问题。为此,要通过加强数据治理与安全保障、推动技术普及与应用落地、加大资金与技术支持力度、建设新型农业人才队伍等有效举措,为农业高质量发展注入强劲动能。

关键词： 中小学教师   教师数智素养   人工智能   数字化  

摘要： 中小学教师作为建设教育强国的基石,其数智素养的提升是推动教育数字化转型的关键动力。然而,目前中小学教师数智素养培育在数智融合的知识与能力、数智工具的运用、教学信念与伦理以及培训进修制度等方面存在挑战。对此,各教育主体应协同构建分层培育体系、均衡配置数智工具、深化数智伦理观念并健全培训长效机制,为中小学教师数智素养培育创设良好的环境。

关键词： 发展挑战   全球治理   公平挑战   行动赤字   人工智能  

摘要： 当前人工智能全球治理面临“行动赤字”,存在发展、公平和安全三个维度的挑战。在2025年7月世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议上,中国发布的《人工智能全球治理行动计划》为破解治理困境提供了务实方案,其构建了普惠包容的治理框架,将人工智能定位为“国际公共产品”,提出发展、安全、公平多维统筹的制度设计,并倡导建立多元协同的国际治理网络。这标志着全球人工智能治理从理念共识迈向实质行动的关键转变,为构建更加公正、包容、可持续的治理体系指明了方向。

关键词： AI+大模型   应用场景   财务转型   人工智能   财务新质生产力  

摘要： AI+大模型已成为财务数智化行业破题攻坚的主流技术工具。文章梳理了AI+大模型在财务预测、风险管理、智能报账、合同解析、附件影像识别等财务工作中的价值和实例,为AI+大模型在财务领域的深度拓展提供方向性参考。文章也关注了AI+大模型的应用短板,客观分析了使用AI+大模型可能出现的AI幻觉、数据安全问题,以及在财务领域实施落地时的风险,并提出了针对性解决措施。

关键词： 隧洞   掘进机   刀具寿命   机器学习   高斯过程回归法  

摘要： 为有效预测隧洞掘进机的刀具使用寿命,合理控制成本,采用基于高斯过程回归的机器学习算法,结合Matern 5/2模型,构建刀具寿命预测模型。该模型以推力、刀具转速、注浆压力、石英含量、穿透率等参数为输入变量,刀具使用寿命为输出变量。同时进一步使用Matlab软件中的优化模式确定最佳超参数配置,并得到最终模型结果。通过将现场观测值与机器学习算法预测的刀具寿命值进行比较,验证了该模型在TBM刀具寿命预测方面具有较高的精确性。最后提出系列措施以进一步提升TBM效率并降低成本。