关键词： 人工智能   农业管理   产量优化   病虫害检测   灌溉优化  

摘要： 为提升农业生产效率、优化资源利用并实现可持续发展,采用机器学习、深度学习、物联网(IoT)和大数据分析技术分析了作物预测与产量优化、病虫害检测与防治以及灌溉与施肥优化三个方面。通过XGBoost回归模型对作物生长和产量进行预测,运用YOLO算法进行病虫害的实时检测,强化学习算法优化灌溉与施肥策略。研究结果表明,该系统可提高作物产量15%,并减少20%的资源消耗。所提出的智能化农业管理系统具有较高的应用潜力,可显著提高农业生产的效率与可持续性。

关键词： 人工智能教育  

摘要： 人类社会正在经历前所未有的信息爆炸,新技术的快速涌现和更迭使知识的复杂性、多样性剧增,远超个体认知能力的极限。在这种高信息熵的环境中,传统的以个人为主的认知方式已难以应对日常工作和生活的需求,认知外包成为人类突破个体认知瓶颈、适应现代复杂社会的基本途径和必然选择。

关键词： 人工智能   经济赋能   技术风险   金融监管  

摘要： 随着科技的迅猛发展,生成式人工智能(AIGC)作为人工智能领域的重要突破,引起广泛的关注,尤其以GPT-4、DeepSeek等为代表的大语言模型在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力,正深刻改变着包括经济金融领域在内众多行业的发展格局。本文在阐述生成式人工智能技术原理与发展历程的基础上,总结生成式人工智能对金融领域的积极赋能影响,分析生成式人工智能在金融领域产生的风险挑战,并有针对性地提出治理策略,以期为完善金融领域人工智能技术应用与监管,在发展新质生产力的总体布局下深入做好“科技金融”大文章提供有价值的参考。

关键词： 重症监护室   临床决策支持系统   机器学习   人工智能   机器学习临床决策支持系统   综述  

摘要： 从概述、应用现状、面临挑战及未来展望4个方面对机器学习临床决策支持系统在重症监护室(ICU)中应用的相关研究进行综述,旨在进一步加强对ICU病人医疗决策的智能管理,为智慧医疗的发展提供参考及借鉴。

关键词： 算力   郭崎   国家战略   芯片架构   智能芯片   人工智能  

摘要： “功成必定有我”,努力为国家算力筑牢基石。人工智能浪潮汹涌而至,算力已成为大国博弈的新战场,智能芯片作为人工智能技术发展的核心引擎,其重要性不言而喻。在这一关乎国家战略与产业发展的关键领域,中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心主任郭崎研究员,用十年如一日的坚守与创新,不断创新智能芯片架构,攻关芯片系统软件,支撑国产智能软硬件的发展和生态建设。

关键词： 政府工作报告   医疗   数字技术   大模型   人工智能  

摘要： 今年的政府工作报告提出,持续推进“人工智能+”行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用。医疗是人工智能率先进入的领域之一,今年全国两会期间,“人工智能+医疗”的话题持续升温,成为社会广泛关注的焦点。

关键词： 人工智能技术   小学数学   实践  

摘要： 随着人工智能技术不断发展,人们生活中对人工智能的需求逐渐增加。人工智能技术可以通过自身精密的算法提高对信息获取、处理和使用的效率,极大提高了人们的工作效率。同样,人工智能技术也可以运用到数学学科教育中,通过全面整合和利用现有的教学资源,依据学生自身学习能力,为学生制定更加个性化、多样化的学习方式,激发学生对数学学科的兴趣,帮助教师更好掌握学生学习效果,充分提高教学质量。本文基于人工智能技术在小学数学学科教育的实际价值,阐述目前二者结合存在的阻碍和问题,并在最后详细分析人工智能融入小学数学教学的实践路径。

关键词： 人工智能   钻井   工程造价   机器学习   核心模型构建  

摘要： 为了解决传统工程造价估算方法依赖人工经验且效率不高、预测精度不足、存在人为差异等问题,为钻井工程快速决策提供高效、准确的投资估概算数据支撑,以一种基于机器学习的人工智能造价模型为研究对象,旨在提高造价效率和精度。选取了265个历史天然气钻井项目数据,包括地质条件、钻井设备、工程技术等多方面的信息。通过对所选数据进行预处理和特征提取,构建了一个包含多个关键指标的数据集。分析了分类与回归树(CART)、梯度提升决策树(GBDT)、支持向量回归(SVR)和极端梯度提升(XGBoost)等模型并对验证结果进行对比,进而选取XGBoost模型作为核心模型进行训练和优化,通过调整模型参数和特征选择,构建了适用于天然气钻井工程投资项目的快速估价模型。研究结果表明:①XGBoost模型在全井总费用和预测精度方面均略优于SVR等其他模型;②机器学习模型能建立工程参数与造价的关联性,造价计算时间从传统人工需要几小时缩短至只需几分钟,显著提高了造价效率。结论认为,由于数据样本较少,目前仍存在着模型特征选择困难、置信区间较宽等问题,可以进一步拓展数据集范围,结合更多影响估价的关键因素,以提高所建模型的泛化能力和准确性。

关键词： 人工智能   多模态档案资源   档案资源开发   语义关联   知识挖掘  

摘要： 基于人工智能背景,围绕多模态档案资源开发,从阐释必要性、分析人工智能技术应用、探索策略优化路径三个维度展开论述。指出深度开发多模态档案资源是顺应数字时代要求、提升档案资源利用效率、推进馆藏资源全面数字化、壮大新时代档案文化品牌的必然选择。随后重点探讨了人工智能技术在多模态档案资源语义关联、知识挖掘等方面的应用路径。最后从构建人机协同的资源开发模式、完善标准规范体系、培养复合型人才队伍等角度提出策略建议,以期为智慧档案馆建设提供理论参考和实践指引。

关键词： 数字化转型   供应链韧性   人工智能   新质生产力  

摘要： 基于A股人工智能板块公司的详细数据,构建双向固定模型,深入研究和探讨数字化转型对供应链韧性的影响效应和作用机制。研究结果表明:企业数字化转型显著促进了供应链韧性的提高,机制分析表明新质生产力是企业数字化转型对供应链韧性提升的关键所在,其促进效果对于成长期的企业更加明显。