关键词： 人工智能   个性化学习路径   机器学习   知识图谱  

摘要： 针对传统“计算机操作系统”课程教学中存在的学生学习差异问题,文中提出了一种基于人工智能的个性化学习路径优化方法。首先,通过数据挖掘技术分析学生的学习历史和知识掌握情况,构建学生的知识图谱。然后,应用机器学习算法,基于学生的个体特征与学习进度动态调整学习路径,推荐个性化的学习内容。最后,利用智能反馈系统实时评估学习效果并调整学习策略。实验结果表明,采用该方法后,学生的学习成绩提升显著,学习效率提高了20%,有效满足了不同学生的学习需求。

关键词： 诺贝尔物理学奖   加拿大科学家   人工智能   机器学习   人工神经网络   电路计算   霍普菲尔德   杰弗里  

摘要： 2024年诺贝尔物理学奖揭晓,美国科学家约翰·霍普菲尔德(John ***)和加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey ***)因“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”而获奖。这一消息迅速引发广泛关注,成为热点话题。那么,人工智能(机器学习)和物理学有何渊源?

关键词： 机器学习   人工智能   人类智能   计算机   日常生活   科技界   模仿  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代,人工智能和机器学习无疑是两个备受瞩目的概念。它们不仅在科技界引发了广泛的讨论,而且在日常生活中也变得越来越重要。那么,人工智能和机器学习究竟是什么?它们又是如何模仿人类智能的呢?

关键词： 知识图谱   智能化软件   描述信息   机器学习   大数据技术   网络协同   实体关系   关系映射  

摘要： 知识图谱表示学习旨在通过机器学习将知识图谱中的实体和关系映射到一个连续的低维的向量空间而获得其向量表示。通过家电、农业等产业链知识图谱构建实践发现,现有的大多数知识图谱实体关系表示方法存在不足,都仅考虑知识图谱中单一三元组信息。然而,实体对之间往往存在大量的有序关系路径信息,并且每一个实体通常都有相对应的实体描述信息。这些有序的关系路径和实体描述等信息蕴含着丰富的语义,能够为推理提供更确切可靠的辅助信息,从而能够显著提高知识图谱表示学习的能力,提高推理的准确性。

关键词： 计算机辅助药物设计   人工智能药物设计   药物发现   机器学习   深度学习  

摘要： 计算科学的高速发展不断为药物发现领域带来革新与机遇。伴随着生命科学领域数据的持续增长和计算硬件设备的迭代更新,计算化学以及化学信息学在临床前药物设计领域的支撑作用日益凸显。本文围绕计算机辅助药物设计(computeraided drug design,CADD)和人工智能药物设计(artificial intelligence-driven drug design,AIDD)两大主题,简要阐述计算科学和药物发现在学科交叉中的探索和创新,以及针对临床前小分子药物的应用和进展。

关键词： 人工智能技术   计算机辅助翻译   翻译软件   自然语言处理   机器学习  

摘要： 全球化进程的加快,使得计算机辅助翻译(CAT)软件在翻译行业中扮演着越来越重要的角色。该文探讨了人工智能(AI)技术在CAT软件中的应用现状、效果评估及未来发展方向,并重点分析了相关数据,展示了CAT软件在翻译效率和质量方面的提升。通过对现有AI翻译工具的案例研究,揭示了AI技术对翻译行业的深远影响,研究AI技术如何通过促进实时翻译、提升用户体验以及支持多语言环境下的协作,改变传统的翻译流程,并在翻译效率、质量、速度、准确性和用户体验等多个维度上实现质的飞跃。

关键词： 云计算平台   大数据   机器学习  

摘要： 随着云计算平台规模的快速膨胀,技术架构复杂度不断上升,给运行维护团队带来了挑战。智能运维技术作为一种利用大数据和机器学习对海量运维数据分析的手段,能够辅助运维人员更为高效地运行和维护技术系统。通过对新兴的AIOps技术趋势、运维场景和相关算法的广泛调研,深入分析了云计算平台运维、运营产生的指标、日志及调用链等关键数据。通过事件检测、根因分析、故障预测和运维自动化4个应用场景的技术分析,提出了提高智能运维能力的技术路径,以期为云计算平台的智能运维能力建设提供一定参考。

关键词： 人工智能   电厂控制系统   优化控制   故障诊断   机器学习  

摘要： 阐述基于人工智能的电厂计算机控制系统设计。探讨人工智能算法在电厂自动化控制系统中的应用。通过分析传统控制方法的局限性，介绍AI技术在负荷预测方面的优势，并设计基于AI的控制策略。

关键词： 云计算   机器学习   光伏发电   概预算管理  

摘要： 本文针对光伏概预算管理中存在的效率低下问题，设计了一套基于云计算的智能化管理系统。系统集成数据采集与存储、智能概预算编制、预算执行监控和系统管理与运维四大单元，利用机器学习算法和优化求解器实现从数据到方案的端到端闭环设计。实证测试表明，该系统在高并发、大数据量处理方面表现出色，为传统光伏概预算管理模式带来颠覆性变革。

关键词： 人工智能   网络安全   风险评估   机器学习   深度学习  

摘要： 随着信息技术的飞速发展和网络应用的普及深化,网络安全形势日趋严峻,传统的网络安全风险评估方法在面对复杂多变的安全威胁时存在评估效率低、准确度不足、无法实现实时动态监测等问题。本文提出了一种基于人工智能技术的网络安全风险评估系统设计方案,通过深度学习和机器学习算法对海量安全数据进行分析和处理,结合多维度风险评估模型,实现网络安全威胁的智能识别、风险的精准预测和全自动评估。本文方案为网络安全防护提供了更为可靠的技术支撑。