关键词： 露天煤矿   人工智能   斗齿监测   系统设计   智能矿山  

摘要： 为实现对露天煤矿挖掘机斗齿健康状态的实时监测,采用YOLOv8算法训练斗齿监测模型,设计了由双摄像头、HMI、5G通信模块等硬件组成的改造方案,构建了挖掘机斗齿监测系统。基于大量真实监测数据的训练后,系统实现了强光、逆光等环境下的实时斗齿健康状态监测,并实现与综合管控平台的信息对接,推动了中联润世露天煤矿智能化建设发展。

关键词： 铁皮石斛   化学计量学   机器学习   二维相关光谱   地理来源  

摘要： 为实现铁皮石斛地理来源的快速有效鉴别,基于衰减全反射傅里叶变换红外光谱(ATR-FTIR)和傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)技术,结合数据融合策略与化学计量学方法建立了铁皮石斛地理溯源模型。结果表明,FT-NIR和FT-NIR+ATR-FTIR融合数据集经二阶导数(2nd)预处理后构建的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型性能最好,测试集准确率均达到100.00%。基于二维相关光谱(2DCOS)构建的残差卷积神经网络(ResNet)模型在训练集、测试集和外部验证集上均实现了100.00%的准确率。该研究为铁皮石斛地理溯源和地理标志产品保护提供了科学依据。

关键词： 人工智能   包装工程专业   人才培养  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在教育领域尤其是高等教育中的应用日益广泛,为高校人才培养带来了新的机遇与挑战。本文探讨了人工智能赋能高校人才培养的价值意蕴,分析了高校人才培养在课程体系、师资力量、评价体系、校企联动等方面存在的问题。基于陕西科技大学包装工程专业现状,从人工智能技术应用的视角,针对现存问题,提出了人才培养体系优化的路径与策略,为人工智能时代包装工程专业人才培养提供新思路。

关键词： 信息资源管理   人工智能   I-model   AI   for   Information   Resources   Management   (AI4IRM)  

摘要： [目的/意义]在“AI for Science”逐渐被视为科学研究“第五范式”的背景下,人工智能(AI)正对信息资源管理(IRM)领域的研究过程与学科范畴带来深远影响。然而,目前尚缺乏从学科全局出发,基于系统性理论工具对AI在IRM领域的应用与影响进行的综合性考察。文章基于I-model理论,探索AI赋能IRM研究的关键要素、作用机理及未来挑战,旨在为学科研究与实践提供新思路。[方法/过程]通过文献调研与典型案例分析,总结人工智能驱动信息资源管理(AI4IRM)的核心内容与关键路径;从I-model理论的“信息—技术—人员—组织/社会”四个维度,解析AI在信息检索、知识发现与管理、数据处理与分析等具体场景中的创新应用;对面向未来的发展趋势和潜在风险进行全面审视。[结果/结论]AI在提升信息分析精度、决策支持效率以及知识服务能力方面展现出巨大潜力,但在大数据质量、算法偏见、隐私与伦理规范等层面仍存在现实挑战。I-model理论有助于理解AI驱动下IRM领域的动态关联与复杂性,为进一步推进跨学科交叉研究与科学决策提供了理论支撑和实践参考。

关键词： 人工智能   机器翻译   国际传播   人工智能翻译   全球治理  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展正在深刻影响翻译行业和国际传播格局。作为人工智能技术最前沿、应用最广泛的场景之一,人工智能翻译在提升翻译效率、助推全球信息流动、促进人类文明互鉴方面展现出巨大潜力,同时也面临着译文质量参差不齐、数据垄断问题凸显、伦理风险加剧、译者职业转型阵痛等众多挑战。本文在梳理人工智能翻译发展现状的基础上,指出未来人工智能翻译发展应加强跨学科理论建设、完善翻译标准规范、创新人才培养模式、拓展应用场景,推动人工智能在服务构建人类命运共同体中发挥更大作用,为全球传播格局朝着更加开放、包容、普惠的方向发展贡献中国智慧。

关键词： 工装穿着检测   深度学习   人工智能   YOLO算法  

摘要： 针对工厂施工人员在生产区域作业时,因未严格穿着工装而存在安全隐患的问题,提出了基于改进YOLOv10的监控区域人员工装穿着检测方法。首先,在YOLOv10输出端添加小目标检测头,减少对监控视频中远处区域人员的漏检。然后,采用SPD卷积作为网络下采样模块,减少网络推理过程中的特征信息丢失。最后,使用MPDIoU作为边界框回归损失函数,增强对视频中不同距离目标的尺寸感知能力。试验结果表明,改进YOLOv10的精确率、召回率、平均精度分别达到90.69%、92.82%、94.23%,检测速率达到77 FPS,相比Faster R-CNN、YOLOv5、YOLOv8更具优势。该方法能够为解决施工人员工装穿着检测问题提供技术支持。

关键词： 数字化   在线平台   虚拟仿真   智能制造   中药鉴定技术  

摘要： 随着大数据、人工智能、虚拟仿真等现代信息技术的快速发展,数字化赋能职业教育已成为时代发展趋势。在此背景下,本校充分利用数字化技术与手段,对中药鉴定技术课程进行数字化教学资源建设,包括在线平台应用、虚拟仿真操作、数字化教材使用、对接智能制造岗位实践、教师数字素质胜任力标准制定等,并将其与传统教学模式结合,应用于日常教学中,提高学生的学习积极性,培养学生自学能力,增强学生独立分析问题及处理问题的综合能力,提高教师业务水平,提升教学效果,有利于培养数字化时代的中药制药专业人才。

关键词： 人工智能   互动课堂   DeepSeek平台  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的深入应用,如何利用其创新教学模式、提升教学效率成为研究热点。本文结合浙教版信息技术八下第三课《人工智能技术基础》,开展对“破AI”系列活动的探究,基于DeepSeek平台开发互动课堂体验网站。通过系列沉浸式体验活动,激发了学生学习兴趣,提升了学生对人工智能技术基础的理解与应用能力,为人工智能教育提供了新的思路与方法。

关键词： 小水电   大模型   多模态   人工智能  

摘要： 小水电作为偏远地区可再生能源的核心载体,其全生命周期管理面临知识碎片化、决策效率低及生态合规性复杂等挑战。研究基于国产开源大语言模型DeepSeek架构,构建了小水电垂直领域多模态大模型,对3个方面进行了探索研究。知识融合:融合我国2024版《水利标准体系表》中30项小水电行业有效标准及其引用标准共计216项,多模态解析非结构化文本实现语义化重构,构建“规范—机理”表达体系,降低经验依赖。服务适配:设计轻量化联邦学习架构,采用“云端知识中枢+边缘轻应用”模式,适配偏远电站网络限制。全周期贯通:建立数字线程实现跨阶段知识积累与复用。因此,通过标准化知识整合、智能决策支持与全流程效率优化,可实现小水电全生命周期的智能化贯通,推动小水电从“经验驱动”向“数据—知识双驱动”的转变,为小水电智能化转型提供可复制的技术范式。图2幅,表2个。

关键词： 人工智能   大学教学   教学改革   主体性  

摘要： 人工智能时代大学面临教学范式重构挑战。当前,AI的迅猛发展催生出高校学生对AI工具的“惰性”依赖和对传统讲授课堂的“惯性”依赖两种看似矛盾的现象,实质上反映出大学培养学生主体性的育人价值正在被消解,而来自美国的实证调查和一线教学实验则进一步佐证了上述的“双重依赖”情况。实现人工智能时代的大学教学“突围”,需对“教育”与“学习”概念的制度性误解与文化性滞后给予应有重视,以学生学习主体性为基础平衡大学教学中的人工智能使用与传统讲授方式,通过重构课程设计、重建评价机制和重塑教师专业认知等途径,让教学回归育人本质。