关键词： 人工智能   业财融合   小微企业  

摘要： 业财融合对于小微企业发展而言极为关键。小微企业通过业财融合,实现了信息的高效流转与充分利用。本文分析了人工智能背景下小微企业业财融合面临的难题,如对业财融合的认知不足、管理机制不健全、人才短缺等,并提出了提高认知、健全机制、多方合作等解决办法,以期助力小微企业更为精确预判市场趋势,合理配置资源,进而提升整体的经营效率。

关键词： 新质生产力   医院档案管理   人工智能  

摘要： 医院档案管理作为医疗行业的信息支撑系统,在传统管理模式下面临数据孤岛、存取低效和安全隐患等诸多问题。新质生产力以人工智能、大数据、云计算和区块链等先进技术为核心,为医院档案管理的智能化升级提供了新的解决方案。文章剖析当前医院档案管理的主要痛点,并重点探讨算法智能化、知识图谱、云计算和物联网等新质生产力如何赋能档案管理,进而构建AI驱动的档案全生命周期管理模式,以实现精准、高效和安全的医院档案管理体系。

关键词： 油田企业   数字化   成本管理   大数据   人工智能  

摘要： 油田企业面临着新质生产力时代的挑战,亟须构建数字化转型升级成本管理模式。文章分析了油田企业成本管理的现状与问题,提出构建数字化成本管理新模式的必要性。在阐述数字化成本管理模式核心理念、关键技术与架构设计的基础上,重点探讨了该模式在油藏开发、钻完井工程、地面工程、运行维护等领域的创新应用。研究表明,数字化成本管理模式能够实现成本的精细化管理与动态优化,大幅提升油田企业的成本管控水平。文章还就推广应用数字化成本管理模式提出了切实可行的建议,以期为新时期油田企业高质量发展提供参考。

关键词： 富硒茶   光谱指数   特征选择   机器学习   反演模型  

摘要： 硒元素是富硒茶体内的重要养分指标之一,其含量决定了富硒茶的经济和营养价值。高光谱遥感反演技术具有无损、实时和快速监测的特点,以贵州省开阳县南贡河茶园富硒茶硒含量和相应冠层非成像高光谱数据作为源数据,采用Savitzky-Golay二阶平滑滤波预处理原始光谱并基于一阶导数变换以及连续统去除变换挖掘原始光谱数据潜力,利用波段穷举组合以及多种特征选择算法获取建模自变量,通过不同算法构建多个茶叶硒含量反演模型。结果表明:(1)光谱变换与光谱指数的结合可增强原始光谱反演茶叶硒含量的能力。(2)SPA总体优于UVE;连续统去除变换光谱优于原始光谱和一阶导数光谱。(3)多因素模型精度优于单因素模型,多因素模型中ELMR性能最佳;所有模型中连续统去除光谱下的SPA-ELMR模型精度最高,该模型建模决定系数(R2)及归一化均方根误差(nRMSE)分别为0.689、18.869%,相应验证R2与nRMSE分别为0.627、20.429%。探讨了特定生育期下茶叶硒含量与其冠层高光谱反射率的响应关系,构建了精度适宜的茶叶硒含量单因素反演模型及多因素反演模型,为茶叶硒含量的快速、无损监测提供了理论基础,也为茶园的数字化建设提供了一定技术支持。

关键词： 人工智能   智能设备   嵌入式芯片   边缘计算   企业生产力  

摘要： AI技术在智能设备中的集成应用正在重塑企业的生产运作模式,表现出高度的智能化、自动化与精细化特征,推动制造环节、仓储物流以及质量检验等关键节点效率显著提升。AI功能模块的深度融合与嵌入式芯片架构的技术突破,使得智能设备具备实时感知、数据处理与自主决策能力,增强了企业在高负荷、多变环境下的响应能力和系统弹性。制造企业借助AI智能设备优化作业流程,可降低人力与管理成本,提升资源利用率与产出稳定性,显现出良好的投入产出比,有助于构建企业智能化转型的技术支撑路径。

关键词： 机器学习算法   矿用通信设备   结构设计优化  

摘要： 矿用通信设备的结构设计的合理性影响设备的性能、可靠性及使用寿命。传统的结构设计方法存在效率低、难以兼顾多目标优化等问题。因此,基于对矿用通信设备结构设计需求的分析,阐述了如何利用机器学习算法进行数据收集与处理、模型构建与训练,实现对设备结构参数的优化,提高设备的综合性能,并进行了基于机器学习算法的矿用通信设备结构设计优化案例分析,为矿用通信设备的创新设计提供新的思路和方法。

关键词： 智慧医疗   中文语音识别   人工智能   临床辅助诊断  

摘要： 为提升医疗领域中文语音识别的性能,提出了一种基于三维梅尔频谱的卷积编解码器网络——3DM-CEDNet。该网络由三维卷积模块和基于注意力机制的编解码器组成。3DM-CEDNet以三维梅尔频谱作为输入特征,通过三维卷积模块提取音频的时域和频域信息,并结合基于注意力机制的编解码器,实现语音到文本的转换。实验结果表明,采用三维梅尔频谱特征能够提升弱监督预训练模型的识别性能,且3DM-CEDNet在MultiMed数据集上的字符错误率(CER)指标优于其他方法。

关键词： 多源遥感   Google Earth Engine   灌溉面积   机器学习  

摘要： 灌溉面积精准核算对优化水资源调配和应对农业灾害至关重要,但现有灌溉地图产品缺乏反映作物生长差异的逐季度信息。该研究基于Sentinel-1、Sentinel-2、NASADEM和降水等多源遥感数据,在Google Earth Engine平台提取雷达散射、地物光谱、水分及地形特征,构建分类特征集,并通过机器学习算法,精准提取河套地区2020年逐季度灌溉面积。结果表明,随机森林(RF)在灌溉面积提取中的表现最佳,总体精度超过90%,Kappa系数高于0.80。分析呈现,河套地区在夏秋季大规模灌溉,面积超过8 500 km2,而春冬季反之的分布特征。与实际灌溉规律高度一致。该研究能实时监测和评估干旱与洪涝灾害对灌溉系统的影响,为灾害损失评估、灾后恢复以及水资源优化配置提供科学依据和技术支持,提高应对气候变化和极端天气事件的能力。

关键词： 人工智能   思政“金课   融合发展   实践路径  

摘要： 人工智能赋能职业院校思政“金课”的建设有助于拓展课程内容、创新教学方法、激发学生求知欲,进而提升思政课的高阶性、创新性和挑战度。然而,人工智能赋能思政“金课”建设过程中存在多主体协同推动机制不健全、教师主导性有待提升、学生主体性有待增强等困境。对此,职业院校应健全协同机制,构建一体化的智慧思政教学生态;提升数字素养,增强教师建设智慧课程的主导性;强化价值引领,凸显学生在教学实践中的主体性,推动职业院校思政“金课”内涵式发展。

关键词： 人工智能   高校思想政治教育   交互关系  

摘要： 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,高校思想政治教育关系着实现立德树人根本任务,其数字化、智能化、网络化逐渐成为一种新趋势、新形态。本文紧扣人工智能与思想政治教育二者协调发展的应然结果,探究人工智能与思想政治教育发展趋向的实然表征,根据思想政治教育的导向性、综合性、实效性、时代性、人文性的特征,相应地提出人工智能与高校思想政治教育创新发展的必然突破。科学认识和处理高校思想政治教育与人工智能之间的冲突,实现铸魂育人,将促进高校思想政治教育转型升级、高质量发展。