关键词： 走滑断裂带   断裂解释   倾角导向滤波   混合神经网络   智能识别   地质模式   断裂模型   顺北油田  

摘要： 塔里木盆地顺北油田SH区走滑断裂带空间结构非常复杂，断裂解释难度大，特别是随着油气滚动勘探与开发的快速推进，对断裂解释效率和精度都提出了很高的要求。传统人工解释方法利用相干算法、最大似然性、蚂蚁体等断裂敏感属性约束进行断裂解释，效率太低，无法满足油气勘探与开发的需求。为了提升顺北油田SH区复杂断裂带的解释效率和精度，以目标增强解释性处理和混合神经网络原理为基础，采用ResNet与U-Net构成的混合神经网络模型ResU-Net，应用GeoPlat AI人工智能地震解释软件对断裂进行智能识别和解释。研究结果表明：(1)通过倾角导向滤波和倾角控制增强技术处理后，地震资料信噪比提升8%以上，主干断裂断点识别精度有了明显提升；(2)构建的ResU-Net混合神经网络模型经1×105组样本预训练后，断裂自动识别效率较传统方法提高了20倍；(3)在局部断裂解释结果与断裂地质模式、构造样式匹配度不足的区域，引入地质模式约束后，断裂解释精度提升至91.88%，划分出4类走滑断裂构造样式（正花状、单支状、半花状、负花状）；(4)实际工区应用证实，采用该方法在SH1井区成功解释25组断裂，与该井区的漏失、放空等动态、静态资料吻合性好，有效指导了7口井位部署。结论认为，人工智能与地质模式协同的断裂解释技术可有效解决复杂构造区断裂解释难题，建立的断裂模型为井轨迹设计提供了可靠依据。

关键词： 人工智能   机器学习   人力资源流程   决策  

摘要： 人工智能与机器学习正在改变人力资源流程,推动人力资源管理朝着战略性、人文关怀的方向转型。在招聘环节,通过自动化简历筛选、面试评估以及候选人匹配,提升效率与准确性,并预测市场人才供需;培训与发展方面,可以实现个性化培训方案,利用VR/AR技术可以提供沉浸式学习体验;绩效管理方面,能够确保评估客观公正,并实时监测员工状态以提供预警。具体应用涵盖重塑招聘流程、自动化薪酬管控、智能化培训系统以及科学化岗位调动决策。某能源企业案例显示,引入AI与机器学习技术后,薪酬计算效率与准确性显著提升,且员工满意度提高。研究表明,人工智能与机器学习对提升人力资源管理工作的效率与质量具有良好促进作用,可以为企业长远发展提供有力支持。

关键词： 人工智能   软件漏洞检测   机器学习   深度学习  

摘要： 随着软件系统日益复杂以及网络攻击手段不断升级,传统漏洞检测方法在效率、误报率和应对未知威胁方面逐渐显现局限。相比之下,人工智能(AI)技术通过机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)等能力,为漏洞检测带来了自动化与智能化的新路径。通过分析代码语义与行为模式,AI 能够在静态分析中精准识别潜在缺陷,同时在动态分析中有效捕捉异常行为。此外,AI 还能辅助漏洞定位与修复建议,显著提升响应速度与处理精度。尤其在持续集成与交付环境中,AI 驱动的检测机制可无缝嵌入开发流程,实现安全左移。由此可见,人工智能不仅增强了检测的准确性与覆盖范围,也为构建更加健壮的软件安全体系提供了有力支撑。

关键词： 数字化转型   电子信息工程   人工智能   大数据   云计算   物联网  

摘要： 在全球数字化转型的宏大背景下,电子信息工程正迎来深刻而系统的变革。数字技术正全面重构产业的技术生态、创新范式和发展路径,人工智能、大数据、云计算和物联网等关键技术的深入融合,推动电子信息领域突破传统边界,迈向智能化与集成化。这一进程不仅体现为技术迭代,更标志着产业生态、创新模式及社会发展的深层次革命。当前,跨界融合持续深化,智能感知与认知计算取得前沿突破,安全可信与绿色低碳技术范式加速形成。一个开放、动态、协同演进的创新生态系统正在构建,驱动电子信息工程向更高层次的智能化、可持续化发展,重塑科技与社会的互动格局。

关键词： 生成式人工智能   诈骗犯罪   法律风险   数据安全   技术监管   法律规制  

摘要： 在发展新质生产力的时代背景下，生成式人工智能作为颠覆性科技正在迅猛迭代发展，该技术的广泛应用在赋能生产力的同时也引发了新的法律风险，即生成式人工智能诈骗犯罪。该犯罪类型因犯罪主体组织严密、诈骗成功率极高、诈骗金额巨大、诈骗行为精准且难追查等特点区别于传统电信网络诈骗。生成式人工智能诈骗主要通过深度合成模型生成换音或换脸的图像、音视频等方式实施犯罪。当前，该犯罪的治理面临法律规范供给乏力、公民数据安全保护薄弱、生成式人工智能技术监管不足和诈骗防范宣传缺位等问题，亟待进行合理规制。应确立敏捷型人工智能治理的理念，并通过完善人工智能技术的法律规范、强化公民数据安全保护机制、确立生成式人工智能技术监管标准，以及加强生成式人工智能诈骗的防范宣传等措施应对生成式人工智能诈骗犯罪。

关键词： 物联网   人工智能   水利工程   方量测量   实时监测  

摘要： 一种融合物联网与深度学习技术的水利工程智能监测系统被设计并实现,通过构建集成多模态传感器的异构感知网络,完成工程数据的全流程自动化采集与智能分析。系统采用创新的边缘计算架构和基于深度学习的智能算法,有效解决了传统测量方法在复杂环境下的适应性难题。提出的多源数据融合方法和时空配准技术显著提升了系统的测量精度和响应速度。该系统为水利工程数字化管理提供了完整的解决方案,在实际工程应用中展现出优异的性能和可靠性,能够满足不同类型水利工程的监测需求,为工程安全运行与管理决策提供了有力的技术支撑。

关键词： 人工智能   信息化技术   飞机零件   自动化喷漆  

摘要： 随着人工智能与信息化技术的不断进步,飞机制造正朝着自动化和智能化的方向加速发展。喷漆作为关键工序,其自动化水平直接关系到生产效率和涂装质量。通过融合机器视觉、机器人控制、路径规划算法和实时数据处理技术,可实现对飞机零件表面喷漆路径的智能规划和精准作业,有效提升喷漆过程的稳定性与一致性。

关键词： 人工智能   个性化阅读推荐   差异化教学   小学语文   智能教育  

摘要： 小学语文教学中学生的阅读能力有着显著的差异,传统统一化教学模式难以满足个性化需求。基于个性化学习理论和AI推荐技术,研究了小学语文差异化阅读教学的实现路径。首先,分析了当前小学语文阅读教学存在教学内容统一化与学生认知差异的矛盾、静态推荐无法适应动态发展需求、阅读兴趣激发不足及教师个性化指导时效性低等主要问题。其次提出基于这些问题提出相应的解决策略。研究表明,这些策略能显著提升学生的阅读兴趣和学习效率,同时减轻教师差异化教学负担,为智能教育技术在语文教学中的应用提供实践参考。

关键词： 海上风电   弱电网   并网稳定性   柔性直流输电   无功补偿   人工智能  

摘要： [目的]在当今全球能源转型进程不断推进的背景下，海上风电大规模接入电网导致电网连接强度变弱，进而引发了一系列电网稳定性方面的挑战。[方法]针对海上风电弱电网环境下并网的稳定性问题，文章首先剖析弱电网环境下的海上风电并网稳定性特征与挑战，接着总结了主流的5种电力系统稳定性的分析方法，然后概述了海上风电并网稳定性的关键技术。[结果]研究发现，海上风电弱电网并网存在同步失稳、宽频振荡、暂态电压波动等稳定性问题核心源于电力电子设备的低惯量特性及弱电网的高阻抗特性；各种并网稳定性分析方法都有各自的优势和局限性，阻抗模型法适用于高频谐振等问题但建模复杂，特征值分析法可精准定位振荡模式但仅适用于小扰动，时域仿真法直观但计算效率低，数据驱动建模法适应性强但泛化能力有限；海上风电中的关键技术在并网稳定性中发挥着重要作用，柔性直流输电技术可实现有功无功解耦控制，无功补偿与电压控制技术通过优化补偿装置配置维持电压稳定，故障穿越能力提升确保风电场在电网故障时稳定运行，宽频带振荡监测与抑制技术通过传感器与控制策略优化降低振荡风险。[结论]未来海上风电并网稳定性提升方向包括智能监测与数据分析技术融合、多源互补综合能源系统构建、基于人工智能的自适应控制技术以及海上风电并网国际标准统一制定与规范，这些技术与规范将推动海上风电并网稳定性提升，助力全球能源转型与碳中和目标实现。

摘要： 建筑领域在不断发展过程中,对工程建设质量要求不断提高,这也促使施工团队更加重视新型管理理念和管理技术在施工管理中的应用。人工智能技术的作为新兴技术,已经投入到施工管理实践中,从多个方面提升了施工管理的效能,同时,施工管理团队也在积极探索人工智能技术的研发与创新,为更好地适应建筑工程施工管理提出的具体要求,为建筑工程达到预期的施工质量提供了技术保障。