关键词： 人工智能   牙体牙髓病学   医学教育   教学质量   教学评价  

摘要： 当前,人工智能技术进入飞速发展阶段,在医学领域取得了广泛应用,并且收到良好的效果,大幅度降低了医疗相关工作人员的工作强度,显著提高了临床工作效率。因此发展基于人工智能应用的教学内容是现阶段实现医学教育水平提升的重要手段。本文主要探讨人工智能在牙体牙髓专业教育领域的应用及前景。

关键词： 智能化   人工智能   大数据   声呐信息   声呐探测   水声信号  

摘要： 随着互联网的普及、传感器的泛在和大数据的涌现,数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用,使得人工智能发展的信息环境和数据基础已经发生巨大而深刻的变化,形成以大数据智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、群体智能等为核心的发展方向。借鉴人工智能在其他领域的成功经验,引入大数据、机器学习、深度学习等新技术,以声场传播理论与建模技术、目标特征分析与建模技术、水声信号处理理论与方法为依托,突破智能化声呐信息处理技术,有望实现声呐探测性能由“量变”到“质变”的提升。

关键词： 水库大坝   震害评估   超参数优化   机器学习   性能指标   BO-GBDT  

摘要： 水库大坝是重大生命线工程,地震发生后如何快速有效地进行水库大坝的震害评估,对抢险方案制定和灾后修复重建意义重大。为了快速准确地对遭受地震侵袭的水库大坝破坏程度进行评估,选取汶川8.0级大地震各水库大坝的震损详情,结合大坝的结构特点和地震强度构建了评估指标体系和数据集,使用k邻近插补法对样本的缺失值进行了处理,并判断样本特征相关性,提出了一种基于梯度提升树算法的水库大坝震害快速评估模型。使用网格搜索(grid search,简称GS)、粒子群搜索(particle swarm optimization,简称PSO)、贝叶斯搜索(Bayesian optimization,简称BO)和超带搜索(hyperband search,简称HS)4种超参数优化方法对梯度提升树(gradient boosting decision tree,简称GBDT)回归算法进行了参数优化,根据各模型的性能指标(决定系数R2、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE)进行了对比,并对最优模型的特征重要性进行了排序。结果表明:BO-GBDT模型能以最短耗时以及较高精度对水库大坝震害程度进行评估,其决定系数R2高达0.99,特征重要性分数表明最大缝宽是影响最大的因素。使用该模型与基于改进经验统计模型的土坝震害评估模型评估结果对比,准确度有进一步提高,验证了该模型在水库大坝震后震害快速调查评估应用中的可靠性。研究成果为水库大坝的震害评估提供了参考依据。

关键词： 机器学习   PCB   电路布线   A*算法   电子设计自动化  

摘要： 在现代电子工业中,提高印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)布线的效率和质量是至关重要的。针对现有PCB布线方法面临的效率低下和布线结果不佳的问题,提出了一种结合机器学习与经典A*搜索算法的优化技术。该方法通过训练机器学习模型来预测最佳布线路径,显著减少了A*算法的搜索空间,并提高了搜索效率。在一系列实验中,这种新方法展现了卓越的性能,将搜索空间缩减了12.9%,同时在自建的A*PCB数据集上的推理时间缩短至1.07 s,与传统A*算法相比,提速了15.1%。这一成果不仅提升了自动布线的计算效率,还保证了布线质量,对电子设计自动化领域具有重要意义。

关键词： 人力资源管理   职能变革   人工智能  

摘要： 在数字化浪潮中,人工智能技术迅猛发展,深刻渗透至各行业领域,人力资源管理职能也面临着重大变革,但变革进程中却存在算法偏见影响决策公正、系统前期投入成本高昂、复合型人才短缺制约应用等问题。为此,需优化算法保障决策公平性,制定合理预算控制技术投入成本,以及加强复合型人才培养等,推动人力资源管理职能在人工智能影响下顺利变革。

关键词： 人工智能   电力物资   质量检测   卷积神经网络  

摘要： 本文提出了一种基于人工智能的电力物资质量检测系统设计方案,旨在通过机器学习算法对电力物资进行高效、精准的质量检测。系统采用卷积神经网络等深度学习技术,结合多源异构数据,实现了对物资表面和内部缺陷的快速识别。实验结果表明,系统检测准确率超过98%,缺陷识别率接近98%,漏检率低于1%,满足了电网高质量发展的需求。

关键词： 人工智能   奥本海默时刻   智能向善   敏捷监管   沙盒监管  

摘要： 鉴于人工智能发展存在巨大的不确定性,如果不能适当监管和治理,人类社会很可能出现一个“反乌托邦未来”,良好监管和治理是人工智能健康发展的必要保障机制。当前,人类正进入一个巨大的不确定时代,人工智能发展已到了“奥本海默时刻”,加强人工智能监管治理刻不容缓。人工智能监管治理目标是要实现发展与安全、监管治理与国际竞争的平衡,中国人工智能监管治理既要促进国内人工智能产业安全发展,还要有利于抢占全球人工智能监管治理规则制高点。为有效实现监管目标,中国人工智能监管应坚持“以人为本,智能向善”、推进包容审慎监管、加强监管治理国际合作等基本理念。加强人工智能监管治理需结合人工智能技术发展特点,及时更新监管制度,创新监管方式,主要措施有:推进基于风险的监管方式,实行敏捷监管,推进“软法”与“硬法”协同监管,采用“沙盒监管”,建立“吹哨人”制度。

关键词： 媒体融合   新闻采编   全媒体   人工智能   传播创新  

摘要： 随着5G、大数据、人工智能、云计算等新兴技术在媒体行业的广泛应用,传统媒体与新媒体之间的界限逐渐模糊,全新的全媒体生态正在加速形成。在庞大的网络用户基础上,新媒体平台如微博、微信、抖音等迅速崛起,成为人们获取信息的重要渠道,也凸显出推进媒体融合发展、提升记者全媒体采编能力的紧迫性与重要性。本文从提升全媒体素养与技能、改进新闻采编的内容与形式、优化工作流程和机制、借助新技术赋能采编工作等方面,论述了媒体创新路径。

关键词： 包装工程   人工智能   职业教育   竞赛模式   学科交叉  

摘要： 针对传统包装职业教育中课程更新滞后、产学协同不足、学生能力单一等问题,本文提出以人工智能(Artificial Intelligence,AI)为支撑、学科竞赛为纽带的“AI+竞赛”双轮驱动人才培养模式。通过重构“目标层-支撑层-实施层”三维框架,开发动态案例库、虚拟仿真平台与AI助教系统,实现AI工具链与包装专业教育的深度融合。该体系显著提升了学生的跨学科创新能力、工程实践能力与可持续发展意识,推动了校企资源高效整合。同时,本文提出职业教育数字化转型的“工具嵌入-场景驱动-生态进化”实施路径,建立了“课程-竞赛-产业”联动机制,形成可复制的教育闭环生态,为智能制造背景下包装工程教育的系统性改革提供了示范参考。

关键词： 人工智能   研究生公共学术英语   语言+思政   教学模式   智能技术  

摘要： 在人工智能技术迅速发展的背景下,本文探讨了如何在研究生公共学术英语教学中有效融入思政教育,通过“语言+思政”双轮驱动模式,推动智能技术与教育的深度整合。文章分析了当前教学中存在的主要问题,并提出了基于建构主义、数据驱动学习和输入假说的理论框架。通过智能技术的应用,实现了教学内容定制、方法创新及评价优化。本文为提升研究生学术英语教学质量,培养具有全球视野和社会责任感的人才提供了理论支持和实践指导。