关键词： 油气钻井   钻井工况   人工智能   神经网络   注意力机制  

摘要： 本研究针对钻井工况识别中实时性差、准确率低的问题,提出了一种创新的智能识别方法.该方法融合一维卷积神经网络(1dCNN)用于局部特征提取、双向门控循环单元(BiGRU)捕捉时序依赖以及多头注意力机制对齐时间域并强化关键信息,从而实现对旋转钻进、滑动钻进、划眼、倒划眼等 13 种工况的高效区分.在模型设计上,通过消融实验系统评估了各模块(1dCNN、BiGRU、自注意力与多头注意力机制)及其串并联结构的贡献,并借助Optuna自动调参进一步优化了性能.实验结果表明:在单井时间域数据测试中,工况识别准确率达 96.22%;在同区块及跨区块井数据迁移测试中,整体准确率保持在 94%～97%,且各工况识别率均超过80%;此外,实时数据测试结果与现场实际操作高度吻合.该方法为钻井工况的实时监控与作业优化提供了有力技术支撑.

关键词： 人工智能   银行   个人数字金融   精准营销  

摘要： 随着数字经济的不断发展,银行个人数字金融业务步入高质量发展阶段,“广撒网”的营销方式已不再适应当前个性化客户需求与银行自身降本增效的双向要求。而人工智能技术以其强大的数据处理能力、模型预测能力和实时响应能力成为推动银行个人数字金融精准营销的革新引擎。基于此,本文全面梳理了人工智能在银行个人数字金融精准营销中的应用理论及实践意义,并针对当前应用该技术存在的问题,如客户数据治理与隐私安全问题、人工智能营销模型适配性和精准度较低、营销效果评估及协同体系亟待建立等,提出相应的优化策略,旨在为银行提升个人数字金融精准营销能力、增强客户黏性、推进数字化转型提供理论依据与实践方向,也为金融科技在零售金融领域的深度应用提供参考。

关键词： 社科普及   人工智能   知识图谱   虚拟数字人  

摘要： 社会科学的公共传播效果,长期受三大问题制约:内容与受众的错配、单向灌输的低效以及理论本身的抽象性。本研究旨在直接回应这三重困境,设计并实证检验了一种由生成式人工智能驱动的传播新范式,对传播链条进行系统性重构。通过算法深度理解用户需求,使知识推送更加具有针对性;借助可交互的虚拟数字人打破静态阅读的局限,创造允许反复诘问与探究的对话场域;将艰涩的学术概念转译为直观的视听语言,拆除认知壁垒。对照实验结果清晰表明,这一路径在提升公众参与度和知识内化深度上,实现了对传统模式的根本性超越,证实了技术赋能下社科普及存在着一种更具活力的可能性。

关键词： 人工智能算法   水利工程   安全监测   预警系统  

摘要： 随着水利工程建设规模的持续扩大,安全监测预警对于确保工程的稳定运转起着极为关键的作用.人工智能算法依靠强大的数据处理和分析能力,为水利工程安全监测预警提供了全新的技术支持.系统剖析了水利工程安全监测预警的实际状况及其现存的各类问题,并从数据采集优化、算法模型构建、预警机制完善等多个方面,提出了人工智能算法在该领域的实践路径,以期提高监测预警的精准度与及时性,为水利工程安全管理提供科学的参考依据.

摘要： 伴随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI日益深度参与到人们的生活生产之中。人工智能不仅带来了颠覆性的技术革命,还激发了人们在“人与AI”话题下的多维讨论。于是,作为一种重要传播媒介和文化载体的纪录片,开始着眼于人工智能题材,并发挥其独特视角和表达优势,向公众传达关于AI的多面反思。

关键词： AI模型   模型透明度   元数据规范   人工智能  

摘要： [目的/意义]本研究旨在回应当前人工智能模型不透明性、难以解释、可追溯性差等问题，提出建立统一的AI模型元数据规范，以提升模型的可发现性、透明度、互操作性和可重用性，进而推动可信任AI的发展。[方法/过程]文章以元数据质量评估理论和生命周期理论为基础，采用文献调研法、比较分析、问卷调查等方法，系统梳理和分析国内外已有的AI模型元数据实践，深入调查用户对元数据的认知与需求，并提出面向全生命周期的元数据构建方案。[结果/结论]用户认为AI模型元数据规范重要但对现有规范并不了解。现有AI模型元数据规范在元素命名、组织架构、内容细粒度解释等方面存在明显短板，影响模型信息的共享与复用。为此，文章提出了一个元数据框架，涵盖模型、数据、算法、技术特征、性能评估、风险与伦理、法律信息、相关资源等核心实体，并描述其间语义关系。研究认为，建立统一的AI模型元数据框架不仅有助于模型的信息化管理和平台互联互通，也将成为连接技术、伦理与治理的重要基础设施。未来，随着规范体系的不断完善与行业采纳，AI模型将更具可控性与可信赖性，推动技术生态的规范发展与跨界融合。

关键词： 生成式人工智能   辅助决策   Deepseek   病毒性肺炎  

摘要： 目的 探讨监护人使用生成式人工智能(AI)与住院肺炎患儿就诊时效性及院内结局之间的关联.方法 回顾性分析 2024 年 10 月至 2025 年 3 月本院儿科收治的 7～12 岁肺炎患儿 320 例.按监护人是否主动使用DeepSeek等AI工具分为AI组(n=158)和非AI组(n=162).比较两组住院天数(LOS)、发病后≤48 h入院的及时就医率与退热至出院时间.以多元线性回归在校正年龄、性别与入院严重度后检验AI使用对住院天数的独立效应.结果 AI组患儿 48 小时内及时就诊率明显高于非AI组(75.0%vs.29.4%,P＜0.05).AI组LOS中位数 9 天,非AI组为 11 天,AI组住院天数短于非AI组(P＜0.05).多元回归提示,在校正协变量后,监护人使用AI与LOS独立负相关(β=-1.696,P=0.007),入院严重度为LOS的最强正向预测因子(β=2.629,P＜0.05).结论 监护人使用生成式AI与患儿更及时就医及住院时间缩短相关,提示可信赖的AI工具在优化儿科肺炎诊疗流程与资源配置方面具有潜在应用价值.

关键词： 人工智能证据   证据性证明   证明责任   证明责任倒置   科学证据  

摘要： 人工智能证据具有直接性、关键性、算法依附性等证明特征，其运用造成了证明责任的实质性倒置。究其原因，是原有的证明理论聚焦于证据与事实之间的关系，忽视了证明的起点——证据本身的可靠性，以至于法官对人工智能证据的可靠性存在错误的预先推定，控方通过逃避证据性证明的义务以规避事实性证明义务。要解决这一问题，有必要将证明理论延伸至证据审查认定阶段，基于以“可靠性”为核心的科学证据审查规则提出证据性证明理论，将证明对象、证明责任、证明标准等概念、制度与证据审查认定相结合。作为证明理论的延伸，证据性证明具有延伸适用的可能，可以扩展至所有由机器生成的科学证据。

关键词： 人工智能   应急指挥中心   安全保障   应急管理  

摘要： 以北京市应急指挥中心为研究对象,系统探究人工智能在安全保障方面的应用途径.首先,分析了将人工智能应用于应急指挥中心安全保障的意义;其次,剖析了应用过程中存在的主要问题;最后,从数据治理、模型改善、人机协同三个层面提出了对应的解决办法,以期全面提升省级应急指挥中心的安全保障水平,推进我国应急管理体系和能力的现代化,推动城市安全治理效能达到新高度.

摘要： 语文阅读在小学阶段,是培养学生语言素养、思维能力以及文化感知的核心载体。传统课堂大多是“教师讲解+学生被动接受”,缺少沉浸式体验,学生的阅读兴趣难以持续激发。随着教育数字化转型的推进,人工智能技术借助数据处理、场景构建、个性化推送等优势,为解决上述难题提供了新途径。 将 AI 技术和小学语文阅读教学深度融合,不仅能够重构教学流程、丰富教学形式,还能够达成“以学定教”的精准化教学目标,对提升学生阅读能力、培养核心素养有着重要的实践意义。