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关键词： 信息通信技术   工业智能制造   工业大数据   人工智能  

摘要： 介绍了信息通信技术在工业智能制造中的应用与效能提升。通过分析新智能制造系统的技术体系,明确了信息通信技术在其中的核心作用。研究了信息通信类赋能技术子体系,包括工业互联网、5G、工业大数据、人工智能和建模仿真与数字孪生技术,探讨了其在制造业数字化转型和智能化升级中的重要性。提出了信息通信技术通过纵向、横向和端到端应用全面赋能智能制造系统的观点,展示了其在生产效率优化和质量控制中的具体应用。

关键词： 人工智能   听评课   教学评价   教学教研能力   教师专业发展  

摘要： 随着人工智能(AI)技术在教育领域的广泛应用,传统的教师培训及课堂教学评价方式——听评课,正经历一场深刻的变革。采用问卷调查法和深度访谈法,对比分析人工智能辅助听评课与传统听评课在提升教研质量、推动教学改革以及教师接受度方面的差异。研究发现:相较于传统听评课,人工智能辅助听评课在有效性、实效性和深度方面具有明显的优势,并对教师教学和教研改进产生更积极的影响;新技术平台使用经历及使用年限均对教师接受度产生影响;人工智能辅助听评课在促进教师间互动合作方面的效果有限,但教师对这种新兴听评课方式普遍持开放态度,并愿意推动其在教育实践中的运用。据此提出重视数字化转型背景下听评课方式的研究、创新听评课模式、加强教师在人工智能辅助听评课技术和模式方面的应用培训、关注听评课方式的人文关怀和社会效应以确保新技术在课堂教学评价中的合理应用等建议,以为智能时代中小学课堂教学评价改革与创新提供参考。

关键词： 人工智能   质量异常检测   预警系统   建筑检测   机器学习   深度学习  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在建筑检测领域的应用越发显现出巨大的潜力和广阔的前景。本文深入探讨了基于人工智能的质量异常检测与预警的各个方面。阐述了其在制造业、服务业等多个领域的关键意义,分析了数据采集与预处理的方法、多种人工智能算法在质量异常检测中的应用原理、预警机制的设计与实现,以及面临的挑战与未来发展方向。通过对这些内容的研究,为提高质量异常检测与预警的效率和准确性提供了全面的理论和实践参考。

关键词： 人工智能   机场员工培训   资源配置   经济效益   效益分析  

摘要： 本文基于经济的角度,对人工智能在这一领域中如何进行资源配置进行深入的挖掘。人工智能目前在机场员工培训中的运用情况及其带来的经济价值中分析几分,启发我们去构建一个以"成本-效益"为基础的资源配置模型,挖掘出其中的价值和前景。研究结果也符合预期,人工智能在提高培训效率、降低培训成本等方面,具有明显的优势。在寻找到研究结果之后,提出了优化资源配置的策略建议,为机场管理者在运用人工智能技术和做出资源配置决策方面,提供了有力的理论支持与实践引导。

关键词： 人工智能   思想政治教育   话语建构   困境  

摘要： 在人工智能时代背景下,我国教育领域中的思想政治教育面临前所未有的挑战。智能算法的崛起不仅冲击了传统话语体系,更在无形中构建了新的权力格局。面对这一困境,思想政治教育亟需创新传播机制,以新视角重构话语体系,确保与时代脉搏同频共振。鉴于民众思想深受信息接收的影响,特别是信息推送技术的广泛应用,思政教育需精准把握时代特点,破解多重困境,确保在变革中稳健前行。唯有如此,方能满足新时代对思政教育的迫切需求。基于此,以人工智能背景下思想政治教育话语建构为研究对象,分析了其存在的困境,并提出了具体的建构策略。

关键词： 铝电解设备   故障预警   远程诊断   大数据分析   人工智能  

摘要： 铝电解设备是铝工业生产的核心设备,其稳定运行对生产效率和产品质量至关重要。随着工业4.0和智能制造的发展,基于大数据和人工智能的故障预警和远程诊断技术得到了广泛应用,该研究旨在设计一套适用于铝电解设备的故障预警与远程诊断系统,以提高设备可靠性和维护效率,通过分析设备运行数据建立故障预警模型,实现对潜在故障的早期识别,利用远程诊断技术,实现对设备状态的实时监控和故障的快速定位,为维护决策提供依据。

关键词： 民族文化认同   审美感知   人工智能   非遗传播   有效传播   非物质文化遗产   精湛的技艺   会展产业  

摘要： 作为人类文明璀璨明珠的非物质文化遗产,历史文化底蕴深厚,美学价值独具魅力。传承先人的智慧和创造力,从古老的民间技艺到传统的表演艺术,都是重要的民族文化认同基础。但是,在快速发展的当代社会浪潮中,非遗人面临的挑战也是非常多的,也是非常严峻的。传承人群体的日益萎缩,让不少技艺精湛的技艺走向失传的边缘;传播途径的局限,使其在时间和空间的广阔范围内,魅力难以施展;受关注程度的不高,导致非遗在现代文化的语境下,被边缘化的趋势越来越明显。同时,快速发展的科技给非遗传播带来了前所未有的机遇,特别是人工智能与会展产业的深度融合。如何巧妙运用人工智能展览这一新兴力量,将非遗有效传播出去,提升大众对非遗的审美感知和文化认同,成为当下美育备受重视的关键课题,这一课题亟须深入研究。

关键词： 生成式人工智能   劳动力市场   职业替代   数字经济  

摘要： 生成式人工智能的问世引发了社会对机器代替人的失业焦虑。但生成式人工智能并非一种完成具体任务的单一技术,而是一种网络底层平台级技术或称智能网络平台。生成式人工智能以大数据为生产要素,通过秒速算法准确快速地生成新的知识与信息,以此化解个人及企业在大数据时代所面临的知识和信息约束,让基于知识的职业效率提升、成本降低,并且驱动价值的新发现。同时,生成式人工智能也是一场知识和信息生成方式的革命,其应用具有大众化、个性化、定制化等特征,有助于提升劳动者市场地位,全面提高社会职业效率和职业质量,增加劳动者价值创造和价值获得的机会。因此,生成式人工智能的问世并不仅仅只会对基于知识的职业产生替代效应,还会全面提升资源配置效率并创造出更多的职业需求,为个体创造更多的职业切换的机会,从而对劳动力市场产生颠覆性的影响,并驱动劳动力市场结构的重整。

关键词： 人工智能   深度强化学习   值函数   策略梯度  

摘要： 深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核领域中的决策问题状态参数维度高,同时决策参数与状态参数之间存在强非线性关系,是深度强化学习的潜在应用场景。本文从强化学习的基本原理出发,归纳了基于值学习和基于策略梯度的强化学习方法的机理差异,并结合目前研究现状对两类方法在核工程领域可能的应用场景进行了深入分析。最后,总结了深度强化学习在后续应用中所面临的挑战及应用趋势。

关键词： 人工智能   CT血管成像   图像后处理   数字减影血管造影  

摘要： 目的:探讨人工智能(AI)对头颈动脉CTA图像后处理和诊断头颈动脉狭窄的中的价值。方法:回顾性收集2022年11月至2023年10月42例均行头颈CTA和头颈动脉数字减影血管造影(DSA)检查患者的影像学资料。图像后处理及诊断分为AI组和人工组,对比两组在图像后处理用时和图像质量主观评分及识别头颈动脉斑块性质(钙化斑块、非钙化斑块和混合性斑块)的差异。以DSA结果为金标准,对比两组在诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率差异,并将两组诊断结果与DSA结果进行一致性Kappa检验;采用受试者操作特征曲线(ROC)分析AI组和人工组对头颈动脉狭窄的诊断效能,并采用Z检验比较其差异。结果:AI组后处理及诊断用时为(366.48±18.54)s,较人工组(1291.63±52.27)s缩短了约71.65%,差异有统计学意义;两种方法得到图像质量主观评分差异无统计学意义。人工组共识别头颈动脉斑块145个,AI组共识别头颈动脉斑块145个,其中AI组准确识别不同性质斑块141个,总准确率为97.24%(141/145)。AI组与人工组对识别头颈动脉钙化斑块、非钙化斑块及混合性斑块差异均无统计学意义,且两组识别斑块性质的一致性较好(Kappa=0.845)。AI组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为87.09%(27/31)、81.82%(9/11)、93.10%(27/29)、69.23%(9/13)和85.71%(36/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.792);人工组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为90.32%(28/31)、81.82%(9/11)、93.33%(28/30)、75.00%(9/12)和88.10%(37/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.801),并且两组诊断效能差异均无统计学意义。ROC曲线分析结果显示,AI组与人工组诊断头颈动脉狭窄的曲线下面积(AUC)分别为0.845和0.861,差异无统计学意义。结论:AI技术在头颈CTA图像后处理用时、评估头颈动脉狭窄及斑块性质识别方面具有较高的临床价值,可作为医师分析诊断头颈CTA的有效辅助工具。