关键词： 钢筋混凝土支撑   机器学习   施工监测   轴力预测  

摘要： 支撑轴力监测是深基坑工程施工中一级基坑的必选项,支撑轴力的动态变化实时反映着基坑整体的安全状态。传统人工监测方法存在监测频率低、无法及时预警的问题,无人化、自动化监测的趋势在所难免。利用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)深度学习模型,可预测基坑施工全过程的钢筋混凝土支撑轴力的变化。支撑轴力受多种因素共同影响,通过分析轴力全过程数据,结合施工日志信息,分析施工工况、挡墙测斜位移、立柱回弹、环境温度对轴力的影响,并将上述因素作为变量输入LSTM预测模型。试验结果表明:多变量LSTM能够有效预测混凝土支撑轴力变化;测斜及立柱数据对轴力预测效果提升显著,随着输入变量种类的增多,预测精度、稳定性随之增长。研究结果为基坑工程的安全检测与风险预警提供了科学依据。

关键词： 数字技术   舞蹈设计   三维建模   虚拟现实   人工智能  

摘要： 随着科技的飞速进步,数字技术已全面融入舞蹈艺术的创作与表演之中,为这一传统艺术形式带来了颠覆性的变革。三维建模与虚拟现实技术使得舞蹈场景的设计不再受限于物理空间,能够创造出无限可能的虚拟舞台。数字影像处理技术则让舞蹈的视觉呈现更加丰富多彩,提升了观众的观赏体验。同时,大数据的分析能力为舞蹈编排提供了科学依据,而交互式技术与增强现实的应用,则让观众能够参与到舞蹈作品中,体验前所未有的沉浸感。

关键词： 人工智能   劳动教育   优化策略   现实境遇  

摘要： 人工智能的发展促进了劳动教育的全面升级,包括理念革新、模式创新、技术重塑和效能提升等,显著提升了劳动教育的质量与实效。但同时也导致技术超荷、智能依赖、虚实错位和鸿沟加剧等潜在风险的出现,可能会迷失劳动教育价值目标,弱化学生主体性和创造性,造成劳动情感与体验缺失,并加剧劳动教育资源失衡。为寻求人工智能与劳动教育的平衡点,促进学生的全面发展,须明确导向以复归劳动教育的价值追求,规范引导以廓清劳动教育的技术界限,融合技术以协调技术应用与主体发展,坚守原则以秉持虚实相融的实践逻辑,以构建更加高效且个性化的劳动教育模式。

关键词： DeepSeek   地质应用模式   地质应用场景   地质应用探索   大语言模型   人工智能  

摘要： 本文通过系统研究深度求索(DeepSeek)大语言模型的介绍材料和相关应用报道,经过大语言模型试用,并结合地质工作特点和地质信息化建设实践,在梳理DeepSeek大语言模型基本特点和核心功能的基础上,提出地质简单应用、地质初步应用、地质高级应用、地质深度应用、地质拓展应用五种地质应用模式,构建地质知识检索查询、协助完善野外地质记录、协助编写野外地质工作小结、整理资料编制表格、文献资料综述、协助编写专题总结报告、协助开展成矿预测或潜力评价、协助编写地质工作设计或地质成果报告、协助快速构建地质知识库、辅助地质信息系统编程十大地质应用场景。分析认为,DeepSeek作为人工智能的主要成果,是助力实现地质工作数字化转型最重要的信息系统工具,但在当下还存在许多亟待深化之处。

关键词： DeepSeek   大语言模型   本地化部署   人工智能  

摘要： 在国内数字经济领域,当下掀起的人工智能高潮举世瞩目。这一次,以DeepSeek为代表的大语言模型冲在前面,为个人用户和机构用户广泛接受,尤其是争相对DeepSeek进行本地化部署,让AI应用成为各行各业的一种新时尚。此外,人形机器人开始“走”进普通人视野,打开了一个AI产业突破口,开拓了一个前景无限的创新空间。人工智能的时代说来就来了。毫无疑问,大语言模型的爆发力,是一次人人可见、人人惊叹的技术革命,彰显了中国在前沿科技领域自立自强的巨大潜能和强大信心。更加值得注意的是,这次AI浪潮碰触了许多地方推动产业变革的危机意识,激发了培育未来产业的决策热情。

关键词： 机器学习   预后分类预测模型   随机森林模型   模型评估  

摘要： 随着医疗信息化的发展,机器学习在医学辅助诊断中的应用对临床治疗的决策起到越来越重要的作用。鼻咽癌预后模型研究通过挖掘和分析患者的预后随访报告,通过文本信息抽取,数据去噪、去重、纠偏等预处理手段,整理出了鼻咽癌患者的各项指标数据。选择了其中的高线性相关指标并采用主成分分析方法进行降维与变换处理,作为鼻咽癌预后模型的特征。通过随机森林模型建立鼻咽癌预后分类预测模型,并进行评价,该模型的F1得分为91.1%。实验结果表明,该模型具有高分类性能和高效率优势。

关键词： 人工神经网络   基桩检测   应用   人工智能   BP神经网络  

摘要： 介绍了人工神经网络的基本原理及发展过程,讨论了主要基桩检测技术的优缺点,总结了不同阶段人工神经网络在基桩检测技术上的应用,分析了人工神经网络应用过程中在特征选取和网络模型设计中的特点,提出了当前研究的局限性和未来发展方向,可为进一步推动人工神经网络在基桩检测领域的实际应用提供参考。

关键词： 煤矿巷道掘进   智能化技术   大数据   人工智能   绿色发展  

摘要： 煤矿巷道掘进智能化技术是现代采矿工程领域的重要发展方向,该研究从掘进智能化技术的特点出发,阐释其在感知、智能化控制、决策、数据融合、信息处理等方面的优势。在此基础上,分析感知技术、掘进控制技术、通信与信息技术及大数据与人工智能技术等智能化技术在煤矿巷道掘进中的应用。研究表明,煤矿巷道掘进智能化技术已逐步从理论探索走向实践应用,可为煤炭行业的高质量发展提供技术支撑。

关键词： 人工智能   包装工程   复合型   人才培养  

摘要： 为深入研究在人工智能技术背景下提升包装工程专业人才培养质量的路径,本文从政策导向、战略定位、行业趋势及教育原则等多维度,深入剖析了人工智能技术融入包装工程专业人才培养体系的迫切性。通过综合运用智能教育理论、跨学科整合理论及能力本位教育理论,构建了人才培养的理论架构。基于聚焦虚拟融合课堂、精准教学及创新实践等核心要素,提出了包装工程专业的复合型人才培养模式,从教育体系、教育生态、评估机制三个维度阐述了实施策略,为高校人才培养提供了具有创新性的理论框架和实践路径,同时,也为推动人工智能技术与包装产业的深度融合、实现可持续协同发展提供了宝贵的参考和启示。

关键词： 天基智能计算   人工智能   边缘计算  

摘要： 航天产业的飞速发展和星上应用的不断增加对天基平台智能化水平提出更高的要求,天基智能计算整合了人工智能、边缘计算等技术,大幅度提高了卫星算力,为国防安全和经济发展注入了新动力。文章分析了天基智能计算的重要应用,并在梳理国内外技术的发展现状与特点后,归纳总结现阶段面临的挑战和需要关注的关键技术。在此基础上展望未来的发展趋势,提出了“构建灵活抗辐射的硬件架构,构建标准化、智能化的开发平台,构建云边协同的一体化网络”三个发展方向。为该领域的未来研究和实际应用提供参考。