关键词： 高压电气设备   局部放电   在线监测   超高频传感器   人工智能   模式识别  

摘要： 随着智能电网建设的深入推进,高压电气设备的安全稳定运行对电力系统可靠性提出更高要求。局部放电监测作为评估高压电气设备绝缘状态的重要手段,其在线监测技术的研究与应用具有重要意义。针对传统离线检测方法存在的局限性,提出基于超高频传感器和人工智能的局部放电在线监测方案,通过建立放电模式识别模型,实现对设备绝缘状态的实时评估。实验结果表明,该方案的放电识别准确率达95%以上,能有效预警设备绝缘隐患,为预防性维护提供可靠依据。

关键词： 虚拟数字人   人工智能   数字化转型   CiteSpace   教育教学   可视化分析  

摘要： 虚拟数字人作为社会数字化转型的一个重要产物和元宇宙的核心要素,蕴含着巨大的发展潜能和融合潜质。研究以中国知网核心合集为数据源,利用CiteSpace 6.2.R6软件对相关文献进行可视化分析,旨在更全面地把握该领域的研究动态和发展趋势。研究结果表明,国内关于虚拟数字人的研究文献数量呈现增长趋势,尤其是在2021年后呈现爆发式增长;研究者及机构间的交流合作较为有限,缺乏领军的核心作者;发文机构以高校的新闻、传媒和艺术类学院为主,而教育教学领域的相关研究机构和学者则相对较少,相关应用研究有待进一步加强;研究热点最初聚焦虚拟数字人的生成改进技术和虚拟偶像的探讨,而后逐渐转向元宇宙背景下的相关议题。因此,打破学术壁垒,促进跨学科合作融合,突破虚拟数字人外形的逼真度和智能交互能力的技术瓶颈,探究虚拟数字人教育教学赋能路径,将成为未来研究的主要趋势。

关键词： 人工智能   科技期刊   智能推荐系统   数据分析   期刊运营  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence, AI)在科研和出版领域的广泛应用,它在选题策划、稿件审查、编辑校对等方面以其卓越的效率和精准度,确保了内容的质量和准确性,为学术期刊的发展带来了新的契机与考验。本文深入探讨了AI在编辑加工、智能推荐系统对读者体验的提升、数据分析预测与期刊运营之间的关系,以及AI在作者写作和投稿过程中的辅助作用,并重点研究了AI技术在科技期刊出版中的应用边界,旨在为学术界提供优化利用AI技术的建议,从而促进期刊出版在数字化时代的持续发展。

关键词： 大模型   通信   信访   电子政务   人工智能  

摘要： 随着通信技术的快速发展和用户需求的日益增长,通信行业的信访问题大幅增长、日益复杂。为此,提出一种基于大模型的通信信访智能处理平台设计方案,实现通信信访案件的智能处理,生成较高水平的答复内容。此外,还通过数据脱敏、访问控制、加密存储等措施保障数据安全,通过业务规则引擎和结构化知识库减少模型幻觉和欠拟合问题。实际应用表明,该平台提升了信访处理的效率和准确度,为通信行业的信访管理提供了新的解决方案。

关键词： 个性化学习   智能作业本   人工智能  

摘要： 当前,个性化学习已成为教育发展的重要趋势。人工智能技术强大的数据处理和分析能力,为个性化学习提供了有力的支持。北京师范大学附属实验中学开展人工智能赋能个性化学习的实践探索,开发智能作业本,精准分析学生的学习习惯。

关键词： 机器学习   人工湿地   氨氮   COD   重金属  

摘要： 基于水质指标、气候指标、湿地运行参数3个方向,收集以往研究文献数据,通过3种机器学习模型预测人工湿地出水氨氮(NH_(4)^(+)-N)、COD、磺胺甲噁唑(SMX)以及部分重金属的浓度.结果表明,随机森林(Random Forest)在整体性能上略优于XGBoost和LightGBM,其决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)的表现更为稳定,尤其是在NH_(4)^(+)-N和SMX的预测上取得更高精度(NH_(4)^(+)-N预测的R^(2)分别为0.93、0.89和0.87).相比之下,在COD的预测中,3种模型的表现相对较弱,R^(2)分别为0.71、0.61、0.64.通过引入SMOTE数据扩充技术,模型的预测性能和精度得到了显著的提升,尤其是对COD的预测性能提升幅度达7.04%~26.23%.本研究将数据分析与机器学习算法相结合,可为实际工程应用提供可行方法.

关键词： 拉曼光谱   机器学习   植物油   SG   PLRS   SVM  

摘要： 利用拉曼光谱与机器学习技术相结合的方法,实现小样本混合植物油中单一样本植物油含量的快速定量检测。拉曼光谱能够捕捉植物油的独特光谱特征,通过结合SG平滑和小波降噪技术,可以有效去除背景干扰和噪声影响。此外,采用矢量归一化处理,能够消除因环境因素或仪器条件变化引起的光谱幅度差异。通过连续投影算法(SPA),在高维光谱数据中提取关键特征峰,并对这些特征进行标记。进一步利用偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVM)对光谱样本进行分类分析,并通过交叉验证评估模型性能。实验结果表明,该方法能够实现高效的分类,并在模型预测中展现出较高的准确性和可靠性。

关键词： 人工智能   会计信息化   实践应用   具体路径   优化建议  

摘要： 人工智能技术的发展与应用给企业会计信息化建设开启了全新的视角,对提升企业会计信息化工作效率、强化会计信息数据分析与处理能力具有十分重要的推动作用。基于此,本文对人工智能在会计信息化领域的实践应用展开讨论,结合人工智能应用于会计信息化建设的背景及价值分析,从自动化记账、会计云服务、XBRL财务报告及智能税务管理等方面深入探讨人工智能在会计信息化实践中应用的具体路径,并从技术、管理及政策三个层面提出优化建议,旨在为会计信息化与人工智能的融合提供理论支持与实践参考。

关键词： 人工智能   学报编辑   数字素养   职业发展  

摘要： 人工智能以其强大的文本生成能力及智能的人机互动分析能力,正在重塑高校学报的编辑流程、编辑方式以及编辑场景,也重新定义和塑造了学报编辑的角色内涵和核心素养。人工智能时代,学报编辑的角色可表现为内容策划者、数据分析者和知识传播者三重身份,数字素养包括数字思维、数字能力、数字伦理三个核心要素。面对人工智能带来的机遇与挑战,学报编辑既要积极拥抱技术变革,也要警惕其可能带来的风险,通过心态重塑、能力重塑、责任重塑,构建人机协同的智慧编校关系,为推动高校学报的高质量发展贡献力量。

关键词： 人工智能   社会科学范式转换   人工智能公共行政学  

摘要： 生成式人工智能的迅猛发展不仅深刻影响着公共行政的实践,也引发了公共行政学科研究范式的革命性转型。本文提出了“为公共行政学的AI”与“AI的公共行政学”两个相互关联却本质不同的研究路径,揭示了人工智能在政策制定、组织结构与官僚行为等多层面正在重塑公共治理模式以及研究范式。“为公共行政学的AI”聚焦于AI作为工具赋能公共行政实践,推动学术研究从以数据驱动的第四范式向以AI驱动的第五范式转型;“AI的公共行政学”则将AI本身视为公共行政研究的独立对象乃至研究主体,探讨其在宏观社会管理、中观组织应用、微观个体决策中的角色及治理问题。此外,文章分析了人工智能对社会科学研究在本体论、认知论和方法论层面的颠覆性冲击,指出未来公共行政学科必须深入推进跨学科融合、方法论创新和教学体系变革,以有效回应在AI时代面临的全新挑战与机遇。