关键词： 溶解无机氮   机器学习   近海海域   时空动态  

摘要： 研究中国近海溶解无机氮（DIN）浓度的精确时空监测，为理解海洋生态系统生物地球化学过程及近海水质评价与治理提供科学依据。结合卫星遥感影像与机器学习算法，构建中国近海DIN浓度遥感反演模型，通过递归特征消除法与网格搜索交叉验证法优化模型参数，重点分析渤海、黄海、东海和南海沿岸50 nmiles范围内的典型近岸海域，并采用Spearman秩相关系数分析DIN浓度与人类活动指标的相关性。研究结果显示，模型在测试集上的决定系数(R2)达0.836，平均绝对误差（MAE）为0.047mg/L。2003—2021年中国近海DIN浓度空间异质性显著：近岸高于远岸、封闭性海湾高于开敞性海域，渤海近岸浓度最高，为（0.315±0.045）mg/L，高于东海（0.200±0.006）mg/L和黄海（0.193±0.007）mg/L，南海相对较低，为（0.118±0.017）mg/L。DIN浓度呈现明显的季节性变化，近岸50nmiles海域冬季浓度最高，为（0.221±0.007）mg/L，夏季最低，为（0.155±0.005）mg/L，全年呈“先降后升”的单峰趋势。不同地区人类活动对DIN的影响不同：华东地区DIN浓度与废水排放、GDP正相关，华南受农业扩张与城市污染共同影响，华北与GDP、海水养殖负相关，东北无显著相关性。

关键词： 人工智能   网络威胁   情报平台  

摘要： 没有网络安全就没有国家安全。网络空间已成为大国博弈的新型作战领域,其呈现出的高度战略性、强对抗性及复杂攻击日益威胁到国家安全和政治稳定。构建一个高效、智能的网络威胁情报平台显得尤为重要。该平台需要具备实时监测、快速响应和精准预测的能力,以应对日益增长的网络攻击和威胁。通过人工智能技术的应用,平台能够自动收集和分析大量网络数据,识别潜在的威胁模式,并提供决策支持,从而增强网络安全防御体系的智能化水平。此外,平台还应支持跨部门、跨领域的网络共享和协作,以形成统一的网络威胁情报分析和应对机制,确保国家安全和政治稳定不受网络威胁的侵蚀。

关键词： 光学玻璃   激光玻璃   相图模型   光谱性能   机器学习  

摘要： 针对传统试错法研究周期长、资源消耗大、缺乏科学指导性等瓶颈问题,本文提出了基于玻璃结构相图模型的机器学习方法,初步构建了玻璃组分-结构-光谱特性的多尺度关联模型.以往的研究工作大多聚焦于成分与宏观物性的一维映射关系,然而,玻璃性质特别是激光玻璃光谱特性研究面临双重挑战,即:（1）缺乏大量一致性、同一性、高均匀性的光谱数据作为训练集;（2）玻璃组分-光谱特性二元模型的建立难以提供可外推、可解释的一般模型,需要引入描述结构的中间变量,而玻璃的结构表征（尤其是稀土局域环境）相较于晶体更加复杂.本文根据自主构建的激光玻璃光谱数据库与分子动力学模拟的结构描述符,初步实现了机器学习预测模型.实验验证表明,该模型对关键光谱特性的预测精度达到R2=0.99.本文还通过极端梯度提升算法实现结构特征重要性量化分析,初步揭示了稀土离子间距及聚合度等短/中程序结构因子对发射截面等特性的调控机制.

关键词： 人工智能   大数据   物业电梯   故障预测   维护决策  

摘要： 在城市化快速推进的背景下,物业电梯系统的安全运维面临新的挑战。本研究创新性地将大数据分析与人工智能技术相结合,构建了智能化的电梯健康管理系统。通过部署多源传感器网络采集电梯运行状态数据,运用机器学习算法建立故障预测模型,实现了从被动维修到主动预防的运维模式转变。重点研究了数据特征工程处理、深度学习模型优化等关键技术,验证了AI在提升故障识别准确率和优化维护策略方面的有效性。针对实际应用中的技术瓶颈,提出了数据安全防护和模型可解释性增强的解决方案,为物业电梯的智能化管理提供了理论支撑和实践指导,对推动智慧社区建设具有重要意义。

关键词： 人工智能   初中英语   教学资源   开发利用  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在教育领域的应用日益广泛且深入。初中英语教学面临着提升教学质量、满足学生个性化需求的挑战,人工智能为初中英语教学资源的开发与利用带来了新的契机。本文深入探讨基于人工智能的初中英语教学资源开发与利用的重要性、现状、存在的问题,并提出针对性的策略与实践案例分析,旨在为初中英语教学改革提供有益参考,推动人工智能技术与初中英语教学的深度融合,提高教学效果,促进学生英语综合素养的提升。

关键词： 人工智能   大语言模型   模型压缩与加速  

摘要： 大语言模型由于其强大的认知能力，在多个领域得到了广泛应用，成为了人工智能领域的研究热点。然而，大语言模型对计算、存储资源的巨大需求，使其难以在资源受限的情境下使用。模型压缩与加速技术成为解决这一问题的关键手段，旨在保持模型性能的前提下，降低计算复杂度和存储成本。基于此，该文对大语言模型压缩与加速技术的前沿研究进行了一次全面的综述，旨在把握整个领域的发展现状与未来趋势，推动大语言模型压缩与加速技术的发展，助力其在工业和学术界的应用落地。该文首先系统阐述了大语言模型在计算资源和存储成本方面面临的挑战；随后从模型剪枝、模型量化、知识蒸馏、低秩分解四个关键技术路径出发，梳理了各类方法的基本原理、典型方法和最新进展，并对主流技术进行了系统对比与总结。此外，该文还从推理效率、精度保持、部署难度等多个维度构建了评价体系，深入探讨了大语言模型压缩的评估指标和实验基准。最后，该文结合当前技术瓶颈，展望了大语言模型压缩的未来研究方向，为后续相关研究与工程实践提供了系统性参考。

关键词： 人工智能   计算机应用   人才培养模式  

摘要： 随着人工智能技术的发展与应用不断扩大,企业对岗位需求和人才素质都提出了更高的要求,中职学校作为实用性技能人才培养的中坚力量,必须做出相应的调整。该文探究人工智能技术对中职院校计算机应用人才培养的提出的新要求,提出的应对策略。以未来社会需求为导向,建设融合人工智能的全新课程体系,强调理论与实践的结合,强化校企合作,为学生提供贴近实际的项目经验和产业资源,旨在培养兼具创新思维与技术应用能力的复合型人才,以适应产业的快速发展。

关键词： 人工智能   高职院校   人才培养   质量评价  

摘要： 人工智能赋能教育是时代发展的必然趋势,人工智能对职业教育人才培养的目标、规格、内容、模式和质量评价等提出了新的要求,本文以某高职院校医学类专业为例,详细阐述了该校在人工智能赋能教育教学方面的积极探索与实践,该高职院校主动适应人工智能时代职业教育人才培养需求,推动人工智能与教育教学深度融合,逐渐形成了一套完整的人工智能赋能职业教育的模式,为其他高职院校提供了有益的借鉴。

关键词： 智能摊铺设备   自动化控制   沥青路面施工   PID 算法   机器学习  

摘要： 随着智能建造技术的发展,公路沥青路面施工的自动化控制成为提升施工质量和效率的关键。本文基于计算机控制技术,设计了一种智能摊铺设备的自动化控制方案,通过传感器数据采集、实时分析和自适应调整,实现摊铺厚度、平整度和温度的精准控制。该方案结合PID控制算法和机器学习优化,提高了施工过程的稳定性和一致性。实验表明,该自动化控制系统可减少人工干预,降低材料浪费,并显著提升路面施工质量。进一步的研究表明,该系统能够适应不同等级公路的施工需求,在复杂地形条件下仍能保持较高的控制精度,为智能交通基础设施建设提供了可靠的技术支持。

关键词： 人工智能   高等教育   高质量发展  

摘要： 随着科技的迅猛发展,人工智能已成为教育变革的重要驱动力,其在提升教育效率、促进教育公平、创新教育模式等方面展现出显著优势。文章聚焦人工智能在推动高等教育高质量发展中的潜力与挑战,深入剖析其赋能高等教育的重要意义,并从社会观念滞后、校际资源差异显著、师生技能错位三个方面分析现存困境,提出相应对策。