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关键词： 人工智能   口语APP   高职英语   应用技能导向  

摘要： 为满足新时代工匠职业发展需求,促进应用技能型高校学生对外交流学习及国际化职业发展,采用问卷调查法及文献梳理法,结合课堂教学实践,探究高职院校学生英语学习需求,探索人工智能口语APP在高职英语课堂的应用策略,讨论如何更高效地整合利用资源,为应用平台的优化提供参考建议。

关键词： 人工智能   教师研修   教育变革   数字化时代   培养人才   新技术手段   教书育人能力   教师应对  

摘要： 近年来,人工智能的发展为教育带来机遇与挑战。教师是立教之本、兴教之源,积极应对新技术变革,着眼未来培养人才,是提升其教书育人能力的关键。在数字化时代,教师该如何应对人工智能带来的教育变革?乡村地区、民族地区该如何借助新技术加强教师队伍建设?如何利用新技术手段赋能教师研修?本期约请专家,共同探讨人工智能赋能教师发展中的应对与应用。

关键词： 渔业智能化   多模态知识图谱   大模型技术   深度语言模型  

摘要： 在农业智能化转型的关键阶段,鱼类养殖作为水产领域的核心板块,面临着在提升生产效率与实现可持续发展方面的严峻挑战。传统上依赖个人经验的养殖模式,常受限于低效运作、应对迟缓及疫病防控滞后等问题。现今,人工智能技术的迅猛发展,特别是大模型技术的兴起,为渔业开启了智能化的新纪元,为解决上述挑战提供了前所未有的机遇。文章综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等渔业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的面向渔业领域的智能决策系统,针对江西省常见淡水养殖品种,提供快速、准确的水质调控、病害防控和精准饲喂建议,提升养殖效率和疾病防治能力。

关键词： 新型工业化   工业大模型   人工智能   数字化转型  

摘要： 本文聚焦工业大模型在新型工业化进程中的核心作用,系统阐述其演进趋势、应用价值及发展路径。工业大模型通过多模态融合技术,实现从单点智能到全域协同的升级,推动制造业向数字化、智能化转型。然而,工业领域仍面临数据质量参差不齐、场景适配难度高、供需错位等挑战。文章提出三项对策:构建国家级工业场景图谱与数据集;支持龙头企业示范应用;扶持平台企业赋能中小企业。通过夯实技术底座、强化场景创新与生态协同,工业大模型将加速推动产业升级,为新型工业化注入核心动能。

关键词： 人工智能   高校财务   风险管理  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,高校财务管理正面临重大变革和新挑战,高校需要通过创新提升管理效率、保障资金安全。基于多方面因素所限制,高校财务管理也存在一定的风险。在此背景下,文章主要分析数据安全性、数据分析精准度、财务管理人员专业素质和技能水平等提出构建数据安全防护网、优化资源配置、打造决策支持系统、培育人才等策略,旨在为高校财务风险管理的可持续发展提供战略性指导,确保在日益复杂的财务环境中实现资金的安全性和教育事业的健康发展。

关键词： 人工智能素养   中小学生   概念框架  

摘要： 人工智能的发展对人才培养提出了新要求,但目前人工智能教育在核心素养维度和层次关系上尚不明确。为此,本文在明晰人工智能素养概念的基础上,依据国家课程标准,初步构建了人工智能素养框架,并采用德尔菲法进行修改和完善。框架由人工智能意识、人工智能思维、人工智能应用与创新、人工智能伦理与社会责任4个一级指标和15个二级指标构成,并辅以相应释义。最后,文章使用层次分析法确定各级指标权重,以期为中小学人工智能教育研究与实践提供帮助和参考。

关键词： 数字化转型   人工智能   标准作业   深度学习   图像识别  

摘要： 在当今高度自动化的工业环境中,员工标准作业(SOP)的智能识别分析已成为保障产品质量的关键环节。由此,本文提出基于时空特征-YOLO深度学习的SOP分析模型。首先,本模型实时采集员工作业过程中的作业视频、动作顺序等时空信息;其次,引入工厂实际工作场景案例,构建包含时空特征的深度学习YOLOv5模型;最后,将整体模型与工厂设备联系,识别NG反控设备,模型包含云分析及云存储功能,方便后期质量问题分析与追溯。通过工厂实际创新应用,验证了该模型的识别准确率、有效性和实用性。

关键词： 检验结果互认   医学检验   智能算法   游离甲状腺激素  

摘要： 目的为解决不同仪器游离甲状腺素(FT4)检测结果的显著差异,实现不同医疗机构检验结果互认,设计一种结果转换算法,使各仪器间的检测数据可以相互转换。方法使用确定不同仪器间比对样本数量的算法分别计算2套化学发光检测系统在其检测线性范围内FT4的样本比对个数和浓度,进而建立2套系统间的对应转换区间关系。通过开发数学转换的算法,实现不同仪器间检测结果的相互转换。在其中1套系统的标准曲线上选取20个浓度均匀分布在其检测线性范围内的样本,采用美国临床实验室标准化协会(CLSI)EP15-A2文件比对规则和Passing-Bablok回归分析对2套系统的检测结果进行直接比对和结果转换后的比对。结果2套系统比对所需最少样本数量为8例,直接比对2套系统FT4检测结果的平均百分偏差为38.97%,Passing-Bablok回归分析结果显示,2套系统斜率为0.491;通过转换算法进行结果转换后,FT4的平均百分偏差为9.13%,Passing-Bablok回归分析结果显示斜率为0.955。在临床诊断中,通过算法转换后,转换结果的诊断正确率为95%。结论2套系统FT4检测结果存在着显著的差异,这一问题可以通过智能算法得到解决。该算法能够实现在不同参考区间、不同检测线性范围内,对2套系统的检测结果进行互相转换,使2套系统的检测结果具有可比性。

关键词： 人工智能   电气工程   自动化   故障诊断  

摘要： 通过机器学习与深度学习等AI技术,电气工程中的故障诊断可以实现从数据采集到分析预测的全面自动化,还能提升系统的智能化水平和故障处理的精确度。本文深入探讨了基于AI的电气故障诊断技术,特别是在电气自动化系统中的应用,分析了其在诊断精度、响应时间、故障预测等方面的优势。文章还展望了AI技术在未来电气工程中的应用前景,提出了智能化发展方向,并指出现阶段的挑战与未来发展路径。

关键词： 人工智能   出版编辑   角色转型   技术赋能   智能出版  

摘要： 人工智能技术在出版领域的广泛应用正深刻改变传统编辑工作模式。AI辅助出版编辑既是技术发展的必然趋势,也是出版行业转型升级的重要方向。通过对AI技术在文本分析、内容审校、选题策划等环节的应用研究发现,AI可显著提升编辑工作效率,优化出版流程。在此背景下,编辑角色正从传统的内容把关者向数字化工作流程的设计者与管理者转变。探索编辑与AI协同工作的新模式,构建智能化出版生态,对推动出版业高质量发展具有重要意义。