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关键词： 人工智能   高等教育   机遇与挑战  

摘要： 随着当下人工智能技术发展的迅猛升温,高等教育领域也随之开启了一轮新的变革。这一变革既为高等教育的发展带来了相应的机遇,同时也使其面临着诸多挑战。本篇文章旨在深入剖析人工智能为高等教育发展注入的强大动力,在有效利用人工智能技术中同时又要注意哪些问题,并给出应对的策略以及相应的建议,以期为高等教育的进一步发展献言进策。

关键词： 人工智能   图像处理   人脸识别   LBFH分类器   树莓派4B  

摘要： 人工智能的快速发展使得图像处理技术扮演着越来越重要的角色,其人脸识别算法的应用也越来越广泛。本文结合OpenCV计算机视觉库,首先介绍3种经典的通用人脸识别算法,即基于LBFH分类器人脸识别算法、基于特征脸EigenFace分类器人脸识别算法、基于鱼脸特征FisherFace分类器人脸识别算法;并在树莓派4B硬件的基础上,使用基于LBPH人脸识别方法,搭建能够快速进行追踪识别的人脸识别系统,为识别准确率要求不高的场景提供一种技术方案。

关键词： 智能机器人   人工智能   传感技术   自动驾驶   传感器   战略制高点   环境适应性   无人机  

摘要： 近年来,随着自动驾驶、智能机器人、无人机等人工智能领域的快速发展及其对环境信息不断增长的需求,对传感器及传感技术提出了更高的要求.开发高性能、智能化的传感器已成为新技术的战略制高点,亟需发展新的传感理论,开展新的传感材料与器件研究,克服当前传感器功耗高、集成度低、环境适应性不佳等问题.

关键词： 人工智能   智能物流技术专业   人才培养   体系重构  

摘要： 技术变革与人才培养之间具有复杂的内在关联。以智能运输、仓储、配送、客服为标志和代表,人工智能变革和重塑传统物流行业,“智慧物流”业已生成。“智慧物流”引发传统物流行业岗位发生显著变革,呈现岗位结构多样化、岗位职能专业化、岗位素质综合化、岗位人员不稳定等趋势。构建多元培养目标、复合课程体系、师资引育体系、双元育人机制,成为推进高职智能物流技术专业人才培养体系重构,培养适应“智慧物流”行业发展的创新型、复合型人才的必然选择。

关键词： 人工智能   发展融合   社会发展   经济发展  

摘要： 通过运用信息科技和智能化技术,人工智能极大提升了经济社会发展的便利性和效率。以福建省作为实例,探讨人工智能的未来走向以及如何与社会经济进行有效协同。首先对人工智能(AI)当前的发展态势进行充分了解,然后对人工智能技术促进经济高质量发展的机遇进行分析,最后提出人工智能与经济发展融合的策略。应抓住机遇,借助AI这一重要战略点,实现人工智能与经济社会全面结合,推动经济社会持续健康发展。

关键词： 人工智能   护理专业   课堂教学行为   行为分析   深度学习  

摘要： 随着人工智能技术的不断演进,其在智慧教育领域的应用日渐深化。文章旨在探究在人工智能视域下,如何有效构建护理专业课堂教学行为分析与评价系统,进一步挖掘护理专业教学中教学行为的发生、发展规律及内在联系。通过运用人工智能技术,构建针对护理专业课堂教学行为的分析与评价系统,为提升护理教学质量、推动护理教育智能化、现代化提供参考和借鉴。

关键词： 人工智能   图像识别技术   信息技术   云计算   大数据   教学资源   模式变革   体系重构  

摘要： 随着大数据、云计算等技术的发展,人工智能与图像识别技术也将与其他技术相结合,为幼儿园教育带来更加丰富的教学资源和更加多样化的教学手段。推动幼儿园班本课程的观念更新、模式变革、体系重构,促进幼儿的全面发展,培养创新型人才。因此,探究图像识别技术如何融入幼儿园班本课程构建,具有重要的理论和实践意义。由余明辉主编的《信息技术与人工智能基础》详细介绍了信息技术与人工智能的相关知识,也强调了人工智能背景下图像识别技术赋能乡村园班本课程的重要意义。

关键词： 机器学习   深度学习   交通流量管理  

摘要： 随着城市化进程的加速,高速公路交通流量管理面临着交通拥堵、安全事故和环境污染等多重挑战。在此背景下,人工智能(AI),尤其是机器学习和深度学习技术,已成为应对这些问题的关键手段。本文旨在探讨AI在高速公路交通管理中的应用,重点分析其在缓解交通拥堵、提升道路安全性和提高系统效率方面的潜力与成效。通过定性分析和案例研究,揭示了AI在实际操作中的有效性及其面临的主要挑战,包括数据安全、系统集成和政策法规的适应性。研究结果表明,虽然AI在高速公路交通管理中展现出显著优势,但其实施过程中的挑战不容忽视。对这些挑战提出了具体建议,并对AI在未来交通管理中的发展趋势进行了前瞻性分析。这些发现对于指导未来高速公路交通管理的实践具有重要的理论和实际意义。

关键词： 人工智能   人才   工匠精神  

摘要： 在人工智能技术快速进步的当下,高等教育院校面临一项艰巨任务:培育兼具精湛技艺与工匠精神的高级人才。工匠精神核心在于追求工作的完美与不断进步,而人工智能时代则对人才素质提出更高要求,不仅需掌握先进技术,还应拥有创新能力及问题解决技巧。本研究致力于探讨人工智能环境下,如何借助体系化的教学策略有效激发学生的工匠精神。通过融合项目导向的教学课程、实际操作训练及校园文化的塑造,高校能够在人工智能的浪潮中培养出技术根基稳固且蕴含深厚工匠精神的高质量人才,此举不仅强化了学生的职场竞争力,更为技术的未来发展及实践应用奠定了人才基石。

关键词： 处理中心   深度学习   时间序列预测   路径规划  

摘要： 以优化寄递网节点布局为目标,提出基于深度学习循环神经网络、时间序列卷积神经网络、传统统计方法和混合整数规划算法的混合启发式算法,构建一套以预测技术为决策驱动的多环节能力需求规划体系,科学合理制定“一局一策”的能力建设规划方案,解决处理中心设备利用率低、设备能力配置不合理以及人工审核效率低等问题,实现从原有“人工上报-经验审核”模式向“智能预测-参数调整”模式的管理变革,以期助力支撑处理中心的优化升级与发展。