关键词： 人工智能   铁路工程   造价管理   智能化转型   应用前景  

摘要： 人工智能技术快速发展,势必成为铁路工程建设领域未来技术变革的核心驱动力。本文简要介绍了当前人工智能在铁路建设工程中的研发、创新和应用情况。聚焦铁路工程造价管理,深入剖析当前面临的技术融合瓶颈、数据质量瓶颈、数据安全风险、专业人才短缺、企业研发驱动力不足等挑战。基于此,从铁路工程建设全周期视角提出了项目前期、招投标阶段、履约阶段、收尾阶段人工智能的应用前景,同时也提出了技术支撑与保障机制,为铁路工程造价管理智能化转型提供理论支撑与实践参考。

关键词： 人工智能   人力资源管理   创新发展  

摘要： 人工智能(AI)技术的迅猛发展为人力资源管理(HRM)带来了深刻的变革。AI在招聘、培训、绩效评估等多个环节的应用,极大地提高了管理效率和决策的科学性。本文将探讨人工智能对人力资源管理的影响,并分析其带来的创新发展机遇。同时,提出基于人工智能的创新发展策略,包括构建智能化招聘平台、加强员工数据管理、推动持续学习与发展以及优化绩效管理体系,有助于企业在数字化时代有效应对人才竞争提升组织整体绩效。

关键词： 工业软件   AI与制造业   专家对话   智能制造   圆桌派  

摘要： “智者见智--工业软件圆桌派”由《智能制造》杂志发起,希望通过行业知名专家、工业软件、智能制造企业代表等意见领袖的深度对话,解构与洞见当前工业软件的境遇及未来趋势。《智能制造》杂志希望打造一个具有长期价值的思想库与会客厅,让业内新老朋友围炉煮茶、畅谈变革,从而启发新的思考,建立新的连接。随着“人工智能+”被写入政府工作报告,AI与制造业的深度融合被定位为新型工业化的核心任务,正式上升为国家战略。工信部也发布《关于印发工业重点行业领域设备更新和技术改造指南的通知》,明确到2027年,计划完成约200万套工业软件和80万台工业操作系统的更新换代。

关键词： 人工智能   绿色建筑   施工优化   智能监控   节能技术  

摘要： 为了提升绿色建筑施工的能效和智能化水平,减少资源浪费和施工成本,本文探讨了基于人工智能的绿色建筑施工优化技术。首先分析了绿色建筑施工在成本控制、环境保护和技术创新方面的重要意义,指出了当前施工过程中能效监测手段不足、材料浪费严重和施工智能化水平低等问题。其次,提出了一系列人工智能应用的优化方案,包括加强能效监测技术的研发,通过智能监控和数据分析提升监测精度和实时性;在材料使用和回收方面,结合人工智能算法优化资源的配置和回收路径,降低浪费并减少环境负担。最后,人工智能还可在施工过程中提高自动化水平、减少人为失误、从而提升施工效率。因此,人工智能技术在绿色建筑施工中的应用,能够显著提高节能效果,推动施工过程的智能化和自动化,促进建筑行业向更加高效、环保的方向发展。

关键词： 人工智能   区域基础教育   教育数字化   教研立交桥   教育生态  

摘要： 区域是我国基础教育改革发展的责任主体与关键支持,国家教育数字化转型战略应落实在促进区域教育整体发展层面。然而,当前区域层面的“中间层缺失”严重制约着教育数字化转型国家战略的实践落地,在顶层规划、技术适配、主体能力、发展格局等方面面临诸多困境。本研究聚焦“人工智能赋能区域基础教育变革”这一核心命题,以上海市浦东新区的实践探索为例,阐释系统架构制度性安排、加强统合式技术适配、进阶培育主体人工智能胜任力、促进“智能教”“教智能”双向驱动、整体智治推动包容性发展的变革行动路径。实践表明,学生人工智能素养发展、教师人工智能胜任力提升、区域教育生态优化等方面取得显著成效,但区域教育系统仍面临智能基础设施、教育主体适应能力、教育教学异化、技术僭越育人等挑战。面向未来,人工智能驱动区域基础教育变革需要打破路径依赖,以“超限思维”突破惯性发展、以“数智韧性”应对变革挑战、以“育人本质”校准技术方向,创造技术理性与教育规律同频、数智赋能与人文关怀共振的未来教育图景。

关键词： 智能制造   关键核心技术   国产替代   高阶耦合  

摘要： 作为新型制造范式,智能制造的复杂制造体系与关键核心技术的长周期、高壁垒、原创性和前沿性等特征,对智能制造关键核心技术国产替代的“协同性”提出了更高的要求。鉴于此,本文提出了区别于传统“竞争性替代”的“协同性替代”概念。“协同性替代”基于系统论,强调通过对不同技术元素、体系或系统的创造性整合,发挥复杂技术体系的系统耦合效应和综合价值效应,以复杂技术体系协同创新促进产业链整体技术跃迁来打破国外单点技术封锁。“协同性替代”不排斥“竞争性替代”,在相对自由竞争和产业技术相对离散、单一的局部产业领域,竞争性替代是常态,然而,在科技壁垒丛生的国际竞争背景下,在智能制造这样的复杂技术体系中,关键核心技术国产替代必须依靠子技术体系相互耦合的协同性替代。协同性替代能够实现技术赶超的关键,是子系统之间的高阶耦合,而非系统内的低效循环和向下兼容。要有效推进协同性替代,需要以协同创新思维重塑创新激励制度和产业链治理机制,夯实智能制造复杂技术体系内部耦合与协同创新底层工作以形成攻关合力,基于产业链整合构建关键核心技术国产替代的链式分工协作体系,以高水平对外开放寻求高阶耦合机会,提升智能制造关键核心技术上攻能力,创新人才激励机制,有效保障国家技术战略执行。

关键词： 人工智能   车辆工程   课程建设   教学模式   教学措施  

摘要： 在人工智能背景下,高校车辆工程专业课程建设面临诸多挑战,如教学内容滞后、教学设备配套不全、师资队伍建设不完善等。为解决遇到的问题,文章从更新并拓宽教学内容、搭建智慧教学实践平台、人工智能辅助教学方法、产教融合优化师资队伍等方面进行陈述,旨在通过分析人工智能辅助教学的重要性,提升教学质量,培养符合人工智能背景下行业和社会发展对复合型人才的需求。

关键词： 人文教育   融合智慧   和谐心智   人工智能  

摘要： 在复杂快变的AI时代,人文教育兼具价值赋能与转型升级的双重使命,以酿造面向未来的“融合智慧”。这种新型智慧形态突破人机二元对立的传统认知框架,有机整合人类智慧与数字智能,在文理、古今、中外、知行等多元协同中,形成了应对复杂不确定性的高阶思维、认知方式与行动能力。西交利物浦大学的和谐教育实践为此提供了创新范本,其模式揭示了AI时代人文教育孕育融合智慧的三重价值机制——守人性本、谐人机智、赋机器心,并基于和谐心智五维度,系统性建构了人文教育迭代升级的七大实现机制——批判性继承、数智化升级、交叉性探索、围绕主题的想象、动态适配与融合、生态化培育与人文性引领。西交利物浦大学的教育实践,不仅展示了和谐心智与和谐教育在促进人文创新与智慧升级中的重要价值,也为全球教育转型贡献了中国方案。

关键词： 机器学习   深度学习   神经网络   锐度感知最小化   标签噪声学习   模型泛化   扰动计算   信息互补  

摘要： 标签噪声在机器学习和计算机视觉应用中是一个普遍存在的问题。锐度感知最小化通过向模型参数空间中引入对抗性权重扰动,有效地提升了在噪声标签数据环境下学习模型的泛化性能。但是由于标签噪声的存在,锐度感知最小化难以在每批噪声数据中找到正确的对抗性扰动。为了克服这一问题,采用信息互补的锐度感知最小化结合扰动前后信息实现互补的效果,以此更好地寻找正确的扰动方向。同时为了提高扰动方向的准确性,还引入了动态阈值策略来区分噪声样本与干净样本。在CIFAR10,CIFAR100和ANIMAL-10N等多个基准数据集上的大量实验结果也证实了该方法的优越性。本方法能够在噪声标签环境下有效减少噪声对扰动方向的干扰,提高分类准确度,且具备优秀的泛化能力。

关键词： 地质灾害风险   RF-IV耦合模型   机器学习  

摘要： 中国地域辽阔,线性廊道数量众多,受沿线地质灾害影响大,精细化防治迫在眉睫。文章以线性铁路沿线45个乡镇为研究区,优选出12个对沿线地灾影响显著的因子;基于ArcGIS利用信息量法计算灾害量值,以495个地灾点等比例构建非地灾点组成数据库,通过RF-IV模型得到的综合信息量值划分出五类易发性等级。将铁路两侧500m缓冲区纳入灾害面积统计,对59段铁路区间排序,运用AUC指标评估预测精度。结果表明,根据灾害和影响因子分级属性关系引入随机森林,RF-IV模型较单一信息量模型预测精度提升了10.8%,弥补了单一模型的不足;创造性地将机器学习引入铁路遗产中,为线性廊道灾害防治提供新思路。