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关键词： 大型语言模型(LLM)   教学能力提升   教学设计   人工智能   教育技术  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)作为一种新型的智能载体,在教育领域的应用日益广泛。本研究旨在探讨LLM如何赋能教师提升教学能力,通过构建理论模型和实证研究,提出了一套LLM赋能模式,并结合案例分析,为教师的教学实践提供指导和建议。

关键词： 人工智能   特种设备   检测  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)技术在特种设备检测中的应用,通过典型案例分析,介绍了AI技术在缺陷检测、焊缝质量检测、寿命预测和异常监测等方面的成果,结果表明,AI技术在提高检测效率、降低检测成本和提升设备安全性方面具有显著优势,同时在特种设备检测过程中也遇到一定的挑战。由于AI在特种设备检测领域主要依赖于深度学习方法中的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),因此未来研究可进一步探索其他类型网络的应用,以推动特种设备检测沿着智能化和自动化方向发展。

关键词： 大数据   人工智能   智能监控系统设计  

摘要： 在大数据和人工智能技术迅猛发展的背景下,智能监控系统作为现代信息社会的重要组成部分,正在经历着深刻的技术变革。其设计和优化不仅关系到安全与管理的效率,更直接影响到系统的可靠性与可扩展性。深入探讨了智能监控系统在大数据与人工智能理论基础上的架构设计,系统分析了关键技术的应用,并提出了一种集成优化的系统框架,旨在提升系统的实时性、准确性、稳定性。

关键词： 造型设计   生成式人工智能   设计评价   灰色关联分析法   层次分析法  

摘要： 生成式人工智能(GAI)已然成为产品设计的新质生产力,显著提高了设计效率。然而,目前尚缺乏系统的应用方法以及多类型GAI协同应用的案例。为彰显GAI对产品设计的革新作用,提出基于人工智能生成内容(AIGC)的造型设计和评价方法。首先,应用ChatGPT分析用户的感性需求,将其归纳为造型设计的目标意象。同时,将ChatGPT作为Midjourney的提示词生成器,以生成产品必要的提示词短语。其次,依据目标意象与必要提示词短语,利用Midjourney构建造型参考资料库,并通过感性问卷从中筛选出备选方案。然后,结合灰关联分析(GRA)和层次分析(AHP)评价备选方案,以筛选出最佳造型,并使用Rhino优化人机关系。最后,使用Stable Diffusion生成最佳造型的渲染效果。以摩托车和吸尘器为案例,对该方法进行了论证。研究发现,多类型生成式人工智能协作模式在用户意象需求分析、造型意象转化和造型细节优化方面表现突出,能够革新造型设计流程和提高设计效率。该方法为产品造型设计师提供了基于AIGC的设计方法,并建立了AIGC的量化评价方法。

关键词： 人工智能   司法裁判   “算法黑箱”   算法模型  

摘要： 人工智能在司法裁判领域的应用,无论是实践层面还是政策规定层面,皆已引发广泛关注。在司法裁判的立案、庭前、庭审、裁决以及执行等环节,人工智能均发挥了积极作用。我国相关政策对人工智能在司法裁判中的应用给予了积极鼓励。然而,值得注意的是,当前人工智能技术的司法应用仍面临诸多挑战,如“算法黑箱”、算法偏见、缺乏有效监督以及责任承担机制等问题尚未得到妥善解决。因此,有必要明确人工智能在司法裁判中的角色定位,并通过制定相关规范文件,促使人工智能在司法裁判中发挥更大作用。

关键词： 中国象棋   职业棋手   人工智能   实战经验   国际象棋   棋类   AI   精准度  

摘要： 张芮鸣是新一代棋手的代表,她在中国象棋与国际象棋两栖发展,运用丰富的实战经验和独创的“AI育棋法”,培养了大批棋类新秀,为延续和繁荣棋类文化做出了重要贡献。未来,张芮鸣不仅在棋类教育领域持续发力,还将棋类的博奔理论与现代科技相结合,深入探讨人工智能在棋类中的发展与应用。她在棋类AI领域的创新研究,正逐步提高对局分析的效率与精准度,为棋类爱好者和职业棋手带来更强大的对奔工具。

关键词： 人工智能生成内容   消费者分享   科技创新形象   情绪唤醒   内容创作难度  

摘要： 近年来,越来越多的企业开始运用人工智能来自动生成内容,但学术界对这类新现象还缺乏研究。本文基于印象管理理论和情绪调节理论,综合运用实地实验和实验室实验方法在五种内容类型(现代诗、画作、古诗、寓言故事、新闻)中共收集了970份有效数据,检验了人工智能生成内容对消费者分享行为的影响。研究结果表明,在内容核心信息完全相同的情况下,当消费者得知内容是由人工智能(对比人类作者)生成时,会产生更高的科技创新形象预期与情绪唤醒,并由此产生更强的分享意愿与更多的分享行为。消费者的公众自我意识与内容创作难度是人工智能生成内容主效应的调节变量,在高公众自我意识的消费者中和面对较高创作难度的内容时,人工智能生成内容对消费者分享的影响将更加显著。本文研究结论有助于理解当代消费者面对人机不同主体生成内容时的不同心理认知和行为反应,同时可以为采用人工智能技术的内容生产企业进行有效营销沟通和合理选择目标市场提供借鉴。

关键词： 人工智能   碳排放   “倒U型”关系   减排效应  

摘要： 基于2010—2021年中国30个省区市的面板数据,运用固定效应模型、中介效应模型和门槛效应模型,分析人工智能对碳排放的影响。结果表明:人工智能与碳排放呈显著“倒U型”关系;产业结构升级和科技创新在人工智能对碳排放的影响中起中介作用;人工智能对碳排放的影响作用是非线性的。因此,在制定减排政策时应充分考虑区域差异,通过优化产业结构、提升科技创新能力和推广人工智能技术的合理应用,提出有针对性的政策建议,以实现区域碳排放的差异化管理和绿色转型。

关键词： 生成式人工智能   思想政治教育   AIGC  

摘要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能迅速发展并广泛应用于教育领域,通过自身技术机理为思想政治教育提供了新价值。通过利用其自身具有的技术优势,生成式人工智能赋能思想政治教育可以重构师生关系、优化学习场景,进行更加精确的思想政治教育反馈评估。在实践中要坚持技术赋能与育人为本的有机结合、坚持技术理性与价值理性的有机统一、坚持风险防护与伦理素养的有机协调,以规避风险,并最大限度地完成立德树人的根本任务。

关键词： 地下管线探测   人工智能   数字化城市建设  

摘要： 随人工智能与现代科技的显著进步,数字化城市建设正以前所未有的速度向前推进。城市地下管线,作为支撑城市运行的关键基础设施,其精确测量与高效管理成为了城市工程测量领域的核心议题。面对多样化的测量方式和设备所产生的海量数据,如何运用人工智能技术实现数据的深度分析与精准解译,已成为行业内外广泛关注的研究焦点。本文针对城市地下管线检测技术,深入分析了不同类型地下管线测量仪器的工作原理,并根据不同管道检测设备采集得到的不同的数据,给出了智能化解译策略。通过这些人工智能技术,不仅能够实现测量数据的快速处理与智能分析,还能构建出地下管线可视化数据平台,为数字化城市建设提供强有力的数据支撑与决策辅助。