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关键词： 精准教学   结构化   人工智能   数学课堂  

摘要： 函数思想和几何推理是初中数学教学的两大核心,无论是中考还是高考,均有举足轻重的地位.文章选取一道九年级常态课中的例题,分别利用割补法、转化法、构造特殊图形等方法予以解答.深入考查坐标系中一般三角形面积计算与函数解析式的求法、特殊几何图形的关系.全面系统地提升学生的运算能力、几何直观和推理能力,对学生的数学知识结构化,进行渐进式促学,在课堂的重难点处精准启思,适切的AI支撑,真正实现了九年级课堂的提质增效.

关键词： 人工智能产品   产品责任   危险责任   无过错责任  

摘要： 人工智能产品侵权的归责是适用产品责任,还是新设责任类型,比较法和国内法都无定论。基于受害者保护及促进产品安全的规范目的,当人工智能产品能满足产品责任中产品及相关规则的隐含要求时,产品责任能容纳该部分侵权的归责。因人工智能技术内在的不可控,人工智能产品侵权必然会超出产品责任的容纳范围。对于超出部分的归责,需在危险事由中确证其特殊性,即从抽象的一般性危险中具体界定符合人工智能产品致害特性的危险,从而有别于产品责任的危险和高度危险。这种人工智能产品致害危险源于生产者,基于非相互性风险理论,应由其承担无过错责任。在体系建构上,宜采以单行法新设责任类型与改进产品责任并行的方式。建构归责事由合理、规则完善的人工智能产品侵权责任体系,既能对受害者提供充足保护,也能为人工智能技术的发展与运用留有宝贵空间。

关键词： 人工智能   红色旅游   地方经济发展  

摘要： 本文探讨了红色旅游与地方经济发展的紧密关系,以及人工智能在红色旅游中的应用与助力路径。红色旅游不仅直接贡献于经济增长和就业促进,还带动了产业链条的发展和基础设施的完善,提高了文化效益。人工智能技术的融入,为红色旅游提供了智能导览、沉浸式体验、个性化推荐和数据分析等创新应用,极大地提升了游客体验和管理效率。通过构建智能红色旅游服务平台,整合红色资源,创新旅游产品与服务,加强市场营销与推广,红色旅游得以更精准地满足游客需求,扩大影响力。同时,利用人工智能提升管理效率,加强风险预警,确保红色旅游的安全、有序运营。

关键词： 人工智能   校园办公   高等院校   狂飙突进   亟待解决的问题   学校教育发展   中小学   核心生产力  

摘要： 这几个月,DeepSeek一路飞奔,全球瞩目。越来越多的政府机构、企业组织、高等院校,甚至中小学宣布接入DeepSeek,在教学、科研、校园办公等领域构建“教育大脑”,为教育数智化变革进一步注入“智慧基因”。随着人工智能成为教育新基建,以新一代人工智能为代表的教育科技成为学校教育发展的核心生产力。那么,在技术狂飙突进的背后,学校接下来要开展的重点是什么?亟待解决的问题主要有哪些?

关键词： 科研机构   国内外高校   金融学院   期刊中心   工商管理学院   理论与实践   人工智能   广东财经大学  

摘要： 在人工智能快速发展的背景下,为深入探讨新质生产力推动创新发展的理论与实践路径,广东财经大学拟于2025年7月5日举办“新质生产力与创新发展”学术研讨会。会议由广东财经大学期刊中心承办,研究生院、工商管理学院、金融学院等单位协办。现面向国内外高校、科研机构及业界公开征稿,诚邀国内外学者、青年学子踊跃投稿,共襄学术盛会。

关键词： 人工智能   老年人   慢性病   药物管理   综述  

摘要： 总结人工智能技术在老年慢性病病人药物管理中的应用形式及效果,分析现阶段研究与应用中存在的不足并给出相关建议,以期为推动人工智能技术在老年慢性病病人药物管理中的应用提供借鉴。

关键词： 职业本科   通用性能力   能力矩阵   人工智能专业  

摘要： 人工智能赋能产业发展对高端技能人才提出了新挑战和新要求。基于人工智能行业岗位需求,从个体综合素质、专业核心能力和社会化职业素养三个方面出发,系统分析了职业通用性能力的内涵,从系统论视角重构个体综合素质,以数据和计算思维重构专业核心能力,对标新型数字职业重构社会化职业素养,对能力要素进行了量化分析,提出了适用于人工智能专业人才的通用性能力模型,并进一步探索了将通用性能力融入课程教学的能力矩阵开发方法和实施路径。

关键词： 太阳能供电电路   模态动能法   风机叶片故障监测   卷积神经网络   短时傅里叶变换  

摘要： 针对风机叶片长期暴露于恶劣环境且承受巨大应力,其健康状况监测不足导致故障发现滞后,影响风机性能和发电量的问题,设计基于人工智能的风机叶片故障自动化监测系统。通过集成多种设备的叶片数据采集模块实时监测叶片运行状态,利用模态动能法优化布置模块,采用卷积神经网络与短时傅里叶变换相结合的故障诊断模型进行诊断。最后以4.7m冷却塔风机为实验对象,进行了风机叶片故障诊断仿真实验,结果表明,该系统能实现叶片结冰故障诊断与定位,且对结冰、裂纹故障及正常信号分类性能优于对比方法。设计系统能够高精度实现叶片故障诊断,并获取风机叶片故障点位,具有较高的实际应用价值。

关键词： 人工智能   建筑空调   系统优化   深度强化学习   多目标优化  

摘要： 研究应用人工智能技术优化建筑空调系统设计。通过大规模数据采集和预处理,选择适合的机器学习算法构建精确系统模型。基于深度强化学习设计多目标优化算法,并提出动态参数调整机制,实现智能化控制。实验结果显示,采用该方法后,能耗降低了18.7%,舒适度提高了13.5%。同时展现出良好的稳定性和环境适应性。研究为建筑空调系统智能化升级提供新的技术路径,对推动建筑节能具有重要意义。