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关键词： 深度学习   湍流   时空预报   人工智能  

摘要： 湍流在机械工程、流体力学、土木工程等领域中广泛存在。以往,湍流信息获取主要依赖数值模拟和风洞试验,但数值模拟花费时间长,风洞试验经济成本高昂。新时代技术发展背景下,人工智能技术因其高效、高精度和可信赖等特点受到工程领域广泛关注。本研究构建了Turbulent Flow-Vision-Transformer(TF-ViT)的人工智能算法,TF-ViT可以基于数据驱动的方式来实现时空序列的湍流预报。具体来说,TF-ViT主要包含两个部分:Transformer框架及UNet结构。在TF-ViT算法中,每一个部分都有独特的功能,其中Transformer框架为编码器,主要用于湍流时空特征处理,UNet网络是解码器,对编码器处理的时空湍流信息进行解耦,整体框架可以预测未来的时空湍流信息。用经典的矩形柱体绕流来验证开发的TF-ViT算法,开源计算求解器OpenFOAM用于矩形柱体绕流模拟,矩形柱体的尾流场数据用于TF-ViT模型的训练和验证。使用8帧连续瞬态湍流信息预报未来8帧的湍流信息,研究结果表明本研究开发的TF-ViT算法可以较为准确地预报未来短时间内尾流区的湍流时空发展。本研究展示了TF-ViT预报时空湍流的能力,为获得湍流尾流场提供了一种有效的方法。

关键词： 人工智能   GPT-4   大模型   算法歧视   数据安全   知识产权  

摘要： 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。

关键词： 人工智能   中学体育   智能教学   运动训练  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,AI在教育领域的应用愈发广泛。将AI技术融入中学体育教学和训练,有助于创新教学模式、优化训练手段,提升体育教育的科学化和精细化水平。该文分析了AI技术在中学体育教育中的应用现状,探讨了AI在体育教学和训练中的应用路径,旨在为推动体育教育变革、培养学生核心素养提供参考。

关键词： 浙江工业大学   高校师生   宣讲会   科研机构  

摘要： 2025年3月26日上午,由中国技术经济学会主办的首届全国人工智能应用创新大赛宣讲会在浙江工业大学朝晖校区邵科楼国际会议厅举行。本次宣讲会旨在向高校师生、科研机构及企业代表深度解读大赛背景、亮点及赛制,吸引更多创新力量参与,共同推动人工智能技术应用与产业高质量发展。

关键词： 意义时间   意识时间   感觉此刻   工作此刻   人工智能  

摘要： 时间是人类理解世界的关键难题之一。人工智能的意义方式与人类智能不同,也表现在人工智能的时间方式与人类不同。思想史不断推进关于时间本质的思索,论者们倾向于认为人的时间是内化的“意识时间”,人的“感觉此刻”具有综合过去-现在-未来时间三维的能力。而人工智能的目的化构造,使它只具有“工作此刻”,它的数据库式“记忆”并不因为此刻的工作而更新。这样就造成人工智能不同于人类的特殊时间方式。随着人工智能的演进,此种时间处理方式会影响人类的时间意义方式。

关键词： 地震活动等综合观测系统(EPOS)   地震海啸监测系统(ETOS)   人工智能   日本  

摘要： 近年来为提高防震减灾的智能化水平,日本气象厅不断完善地震观测系统的功能和海啸的智能化预测水平,并且努力提升地震和海啸预警服务能力。2022年12月开始发布北海道及三陆地区后续地震预警信息,2023年2月开始发布长周期地震动等级的地震预警信息。本文旨在为中国的地震预警系统的研究与建设提供参考和借鉴。

关键词： 生成式AI   药物重定位   大语言模型   人工智能   药物发现  

摘要： 针对当前药物重定位研究药物适用症预测数量固定、无法全面揭示药物潜在适应症的问题,提出了生成式AI的药物重定位模型GenDrugShifter。该模型由图注意力神经网络和Transformer Decoder模块组成,能够进行端到端的药物重定位。该模型以InChI格式表示的药物分子结构为图注意力神经网络的输入,使用自监督方法学习药物活性分子结构和药物适应症之间的潜在联系,通过自回归的方法输出药物的适应症。西药重定位实验结果表明,GenDrugShifter在预测性能上优于其他4种先进药物重定位方法。GenDrugShifter能够更全面地揭示药物潜在的适应症,具有优越性和可靠性。临床数据进一步证明了其在实际应用中的有效性。

关键词： 电子与计算机工程   人才培养   教育改革   人工智能  

摘要： 随着人工智能和信息技术的迅猛发展,电子与计算机工程(Electronic and Computer Engineering,ECE)专业正面临前所未有的人才培养需求和产业转型压力。本文在综合分析我国当前ECE专业人才培养现状及存在的主要问题的基础上,探讨了适应人工智能时代要求的培养改革方向与实施措施,旨在提升ECE专业人才的综合能力和实践水平。

关键词： 人工智能   人力资源管理   应用  

摘要： 本文深入探讨了人工智能在人力资源管理中的应用及其所带来的深刻变革。首先概述了人工智能的发展背景,指出其在各行各业中的广泛应用和深远影响。其次,详细分析了人工智能在人力资源管理中的显著优势,包括高效的数据处理能力、自动化操作流程、精准的人才匹配与招聘机制,以及强大的预测分析与决策支持功能。在此基础上,本文进一步深入探讨了人工智能在人力资源管理中的具体应用场景,如自动化简历筛选、智能绩效评估系统、个性化学习与发展路径规划、预测性人力资源分析,以及智能薪资与福利管理等。这些应用不仅提升了人力资源管理的效率和质量,还为企业带来了更加科学、精准的人力资源管理决策支持。

关键词： 人工智能生成内容   模糊集定性比较分析   采纳意愿   影响因素   科研场景  

摘要： [目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响,为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方法对522份问卷数据进行分析,探究单一因素的必要性和组态路径的充分性。[结果/结论]研究发现,不存在单一因素对AIGC用户采纳意愿产生必要性影响,在影响因素组态路径中存在11条用户高采纳意愿路径和4条用户低采纳意愿路径。其中,感知质量、感知有用性、感知易用性、感知任务技术匹配度、感知信任、社群影响、用户期望7个影响因素在组态路径中均作为核心条件或边缘条件对用户采纳意愿产生重要作用。