关键词： 人工智能   通信计算机信息系统   智能故障诊断  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在通信计算机信息系统中的应用日益广泛。首先,本文探讨了人工智能技术在智能故障诊断、资源优化分配和智能安全防护方面的应用;其次,分析了当前通信计算机信息系统管理中存在的数据处理压力大和安全隐患突出的问题;最后,提出了在人工智能技术驱动下,通过构建智能数据分析平台、强化故障预测与诊断能力以及提升网络安全防护水平等创新管理策略,以期为通信计算机信息系统的高效、安全运行提供理论支持和实践指导。

关键词： 经济发展   国际竞争   经济引擎   人工智能  

摘要： 当前,人工智能已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎,正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。在此背景下,国务院国资委积极部署“AI+”专项行动,推动中央企业在人工智能领域实现更好发展、发挥更大作用。

关键词： 人工智能   DeepSeek   智能执行   智能演绎   脑力劳动分层  

摘要： 本文回顾了工业革命以来技术对体力差异的消解历程,指出当前社会已进入脑力分层主导的时代,脑力劳动被划分为基础层、创造层、战略层。随着信息获取的平权化,脑力竞争转向信息产出效能,而DeepSeek等大语言模型的突破使得文字生成逐渐“体力化”,基础文案岗位面临被替代风险。在此背景下,人工智能的演进分为两大路径:智能执行和智能演绎。通过本研究成果,希望能为人们研判人工智能发展提供借鉴。

关键词： 算力   能源约束   特斯拉   埃隆马斯克   人工智能  

摘要： “算力的尽头是电力”——新一轮AI(人工智能)浪潮之下,这句话是科技行业的流行语,能源约束正成为算力基础设施扩张的关键。特斯拉CEO埃隆·马斯克与英伟达CEO黄仁勋等科技巨头企业的创始人,多次公开强调能源供给特别是清洁电力的可获得性,对于发展AI产业至关重要。

关键词： 复杂模型   暂态稳定性   人工智能   算例筛选   敏感性分析   多步泰勒展开   自适应变步长  

摘要： 为在保证大规模可再生能源接入及混合输电等复杂因素下电力系统暂态稳定性量化分析强壮性的前提下,提高算例筛选算法的加速比,利用人工智能技术将已在简单模型下满足工程应用要求的准定量的分类法与在复杂模型下精确的定量分析法相集成。首先,在多步泰勒展开所得轨迹中提取能表征复杂因素影响敏感性及多摆稳定可信度的机理特征指标,预判复杂模型的影响程度并自适应调整分类阈值。然后,通过在数值积分和多步泰勒展开之间的自适应切换,近似计及复杂模型的影响,并引入自适应的变步长来减少计算量,实现双层的分类筛选。在4个工程系统中的近2万个算例中考核了该算法框架的有效性和强壮性。

关键词： 生成式人工智能   创新人才培养   审辩性思维   人机协同   大语言模型  

摘要： 生成式人工智能在近几年取得了显著的突破,蕴含着重要的教育价值,也同时引起教育工作者的担忧。应从教学实际场景出发,探索生成式人工智能赋能教学的有效策略。在学生层面,探索借助生成式人工智能,促进学生在不同场景下实现主动探究、促进思维发展、培养创新能力的具体实践策略及成效。在教师层面,探索生成式人工智能协助教师提高教学质量和效率的有效策略,丰富教学质量提升的实践路径。在此基础上,提出生成式人工智能赋能教学的价值:一是促使人们反思教育的本源价值,重构教育体系;二是助力审辩性思维发展,为创新型人才培养提供实践平台;三是提供新技术支持的智能化教学情境,驱动传统课堂转型;四是为教师减负,推动教师教学观念转变;五是助力人才培养战略目标的实现,借助生成式人工智能“做中学”。

关键词： 网络化   数字化   交通运输   人工智能  

摘要： 目前,我国交通运输领域数字化、网络化、智能化水平显著提升,并取得了良好的成效,未来加快人工智能技术在交通运输领域深度融合,进一步推进交通信息化建设,是加快建设交通强国的重要任务之一。

关键词： 失真健康信息   信息治理   信息检测   生成式人工智能   大语言模型  

摘要： [研究目的]基于大语言模型,提出一种分层分步的细粒度失真健康信息识别方法,缓解生成式人工智能背景下失真健康信息带来的危害。[研究方法]抽取健康文本中的关键信息元素并进行整合,形成简洁清晰的主张文本;再将主张文本分解为多个可验证的子主张,同时利用大模型自带的内部知识和搜索引擎,对每个子主张进行验证,根据子主张验证结果,对原始健康文本进行失真程度分类;最后通过实验评估来验证方法的有效性。[研究结果/结论]实验结果表明,该研究提出的方法在准确率、精确率和召回率上均显著优于CNN、RNN、ChatGPT-Zero-Shot等方法,同时可有效减轻利用大模型直接识别失真信息产生的要点遗漏、事实幻觉问题。该研究为AIGC时代下失真健康信息的识别提供了一种新的路径,对后续失真信息治理具有重要意义。

关键词： 人工智能   建筑信息模型   数智化转型   建筑工程项目   局限性  

摘要： 人工智能(AI)与建筑信息模型(BIM)的结合正在为建筑行业的数智化转型开辟新的路径。该文探讨AI与BIM结合的可行性,分析两者在设计优化、施工管理、运维管理、风险与质量控制及成本管理等方面的应用潜力与数据质量、技术复杂性、算法透明性、组织管理和法规伦理等方面的局限性。研究表明,AI模型的智能学习与预测能力,与BIM技术的信息集成和可视化特性相辅相成,可为建筑工程项目的全生命周期管理提供高效精准的解决方案。尽管AI与BIM的结合面临诸多挑战,但其在提升工程效率、优化资源利用和推动绿色建筑等方面具有重要价值。未来,AI与BIM的深度融合将为建筑行业的创新发展注入新的动力,助力实现更加智能化和可持续的工程管理目标。

关键词： 人工智能   机器视觉   风电设备   智能巡检   算法优化  

摘要： 本文设计了一套基于人工智能与机器视觉的风电设备智能巡检系统,采用集成图像识别、数据分析和机器学习技术,对风电场设备进行自动化监测和故障诊断。系统采用模块化设计,包括数据采集、处理、结果分析和报告生成模块。测试表明,系统能够稳定采集并高效传输图像信息,准确识别设备故障,提高巡检效率和精度,降低维护成本,提高风电场安全运维能力。