关键词： 杨树   经营措施   林分生物量   土壤有机碳   回归模型   机器学习模型   空间分布  

摘要： 为明确杨树人工林有机碳储量与林龄、密度之间的关系,以江苏省泗洪县马浪湖林场的杨树人工林为研究对象,调查分析林龄在5~21 a、林分密度在200~451株·hm^(-2)的37个杨树人工林样地的生物量及器官碳含量、不同土层深度的有机碳含量和土壤容重,结合回归模型、机器学习模型拟合以及空间特征分析方法,建立杨树人工林有机碳储量与林龄、密度关系的预测模型,揭示马浪湖林场杨树人工林有机碳储量的空间分布特征。结果表明:不同林龄和林分密度的杨树人工林林分总生物量为5.25~193.82 t·hm^(-2),平均总生物量为79.15 t·hm^(-2),且林分各器官生物量均表现为树干>树枝>根系>树叶,树干生物量显著高于其他器官(P<0.05)。杨树不同器官的碳含量为42.31~49.05 g·kg^(-1),表现为树干>树枝>根系>树叶。土壤有机碳含量随土层加深逐渐降低,而土壤容重则逐渐增大。林龄及林分密度均对杨树人工林林分碳储量和总有机碳储量有显著影响(P<0.05)且两者之间存在明显的交互作用;林龄显著影响土壤(0~60 cm土层深度)有机碳储量(P<0.05),而林分密度对土壤有机碳储量的影响不显著(P>0.05)。与回归模型相比,机器学习模型中的梯度提升回归(GBR)和随机森林(RF)在揭示林龄、林分密度与有机碳储量之间的非线性关系时,均表现出较高的拟合度(R2>0.9),预测误差较小,能够有效揭示林龄、林分密度与杨树人工林有机碳储量之间的复杂关系。马浪湖林场杨树人工林总有机碳储量呈带状分布,总有机碳储量为41.00~964.76 t·hm^(-2)。

关键词： 大数据   财会风险   预警模型   机器学习  

摘要： 随着大数据时代的到来,传统财会风险预警模型面临着数据来源单一、分析维度有限、预警时效性不足等挑战。文章旨在构建一个基于大数据的财会风险预警模型,并探讨其应用价值。首先,分析大数据环境下财会风险的特征和变化趋势;其次,构建基于大数据的财会风险预警指标体系,并利用机器学习算法进行模型训练和优化;最后,通过案例分析验证模型的有效性,并探讨其在实际应用中的优势和局限性。

关键词： 大模型   标准数字化   标准语料   标准智能体   人工智能  

摘要： 【目的】大模型技术能有效推进标准数字化的深入发展,对标准数字化转型有重要的意义。【方法】通过文献分析、文本挖掘、定性分析等方法,探讨大模型在标准数字化领域的应用前景,总结大模型在标准数字化领域的应用现状,并基于小样本国家标准数据集初步探索大模型在特定标准数字化场景中的应用效果。【结果】提出大模型赋能不同层级标准数字化应用的技术路线图,并针对大模型的潜在问题给出了大模型在标准数字化应用中的发展建议。【结论】从大模型的角度出发,为标准数字化的深入发展提供一定的技术性参考。

关键词： 应急医疗物资   人工智能   疫情防控   系统动力学  

摘要： 突发公共卫生事件对中国经济、社会稳定和人民生命安全造成严重影响,对应急供应链系统形成巨大考验。该文引入人工智能赋能机制,分析疫情防控与物资供给的动态关联,构建应急医疗物资供应链系统的动力学模型。通过武汉疫情案例,探讨人工智能水平和政策性刺激力度对供应链系统运作的影响,寻找提高应急物资保障能力有效途径。结果表明:政府政策性刺激力度与人工智能水平存在不同的影响路径。短期内,政策性刺激能快速干预市场供应,推动企业增产和进口以满足需求。长期看,提升大数据水平,加强人工智能系统赋能,才能提升供应链运行效率和应急能力。通过政策干预与人工智能系统的联动机制,可降低传播风险,有效控制疫情严重程度。

关键词： 蒸汽吞吐   机器学习   智能选井  

摘要： 目前,蒸汽吞吐技术是我国稠油热采开发的主要技术,胜利油田作为我国稠油开发的主阵地之一,更好地优化注汽运行将是一个重要的研究课题,其中优选出一口能高效增油的井是关键的第一步。当前蒸汽吞吐选井大部分还是集中在结合数值模拟的人工选井,对利用大数据的机器学习智能选井的分析利用相对稀少。本文通过运用机器学习的方法,在近17年以往注汽的大量数据的基础上,筛选分析出影响注汽效果的主要因素,构建出智能的稠油蒸汽吞吐选井模型,并配合注汽井选井的实例验证,证明了注汽井选井预测模型的准确性,可初步用于辅助人工决策。

关键词： 人工智能   人机交互   劳动主体性   技术—经济—社会范式   社会性规制   正反馈循环   新质生产力  

摘要： 人工智能作为培育新质生产力的关键技术,根本性地重塑了人与机器的关系,并推动人机交互成为人类社会生产中不可或缺的互动模式。以人工智能技术—经济范式为出发点,综合分析该范式的局限和调整方向,并在人机交互的复杂场域中进行范式重构。研究发现,人工智能技术—经济范式在制度与技术—经济的关系、制度变革的实现方式、经济增长过程机制的解释力和理论前瞻性等方面存在一定的理论局限,应以人本逻辑为导向、以生产方式分析为核心进行范式调整。对以人为本的人机交互高阶形态的研究可知,在人机交互与劳动自主的同频构变过程中,实现劳动主体性的再生产,以最大限度释放人工智能经济效能的同时实现生产率成果人民共享、可持续福祉不断增进。据此提出应构建人工智能技术—经济—社会范式,促进人机交互驱动下“生产率—利润—工资”协同的正反馈循环,以此推动高质量发展。

关键词： 铜   生物浸出   菌种选育   强化浸出   工业堆浸   人工智能  

摘要： 铜生物浸出技术作为一种绿色、高效的矿产资源提取方法,为矿物加工和有色金属冶金领域的绿色转型提供了新途径。文章综述了浸铜微生物研究、铜微生物浸出研究、铜生物堆浸工程化技术研究及工业应用的最新进展,重点分析了各项技术的创新点和局限性,提出了未来在专属高效菌种选育与驯化、浸矿微生物代谢途径构建、强化浸出新技术创新与节能环保装备研制、新型可视化动态预测模型与AI(人工智能)等方面能够开展的工作,旨在为铜生物浸出的研究和应用提供新的思路,从而提高生物浸出效率和铜资源及其他有价金属资源的综合回收率,促进生物浸出的工业应用。

关键词： 人工智能   思想政治理论课   话语体系  

摘要： 人工智能的日渐成熟和发展,为思想政治理论课话语体系建构绘制了崭新的发展蓝图。人工智能动态化的内容生成、精准化的传播效能和扩大化的覆盖范围,为思想政治理论课话语体系建构提供了新的独特优势。人工智能的快速发展转换了思想政治理论课话语体系建构的时代场域,优化了该话语体系建构的内容体系,丰富了该话语体系的传播方式,但同时也面临着价值弱化、内容茧房、技术过载等风险问题,需要进一步强化思政课话语体系的价值引领、丰富思政课话语体系的表达方式、促进思政课话语体系的内容革新和构筑思政课话语体系的实践空间,构建具有学科特质和时代特性的思想政治课话语体系。

关键词： 人工智能   NVH   优化算法  

摘要： 汽车噪声、振动和声振粗糙度(NVH)特性是整车性能的重要指标之一。为了提升汽车驾乘舒适性并满足日益严格的NVH性能要求,综述了国内外将人工智能算法应用于NVH性能优化的研究,分析了该类方法对NVH问题优化的可行路线,指出人工智能算法在汽车NVH性能优化方面的发展趋势和挑战,以期为智能算法解决汽车性能优化问题提供了参考。

关键词： 技术创新   历史   岔路口   弯路   人工智能  

摘要： 人工智能的历史告诉我们,技术创新的轨迹从来都不是一条直线。它总是会走弯路,总是会遇到岔路口。一些研究策略会走入死胡同,而另一些被认为没有前景的研究策略则会柳暗花明。技术就是这样的。