关键词： 病原   抗药性   细菌   人工智能  

摘要： 耐药病原微生物感染每年致百万人死亡。传统检测方法因耗时长、灵敏度和覆盖度有限,难以满足临床防控需求。融合多技术的协同诊断策略成为突破当前耐药病原微生物诊断瓶颈的关键方向。

关键词： 人工智能   研究性教学   问题导向   社会加速  

摘要： 研究性教学是我国大学教学改革的重要手段,人工智能的嵌入使研究性教学面临机遇与争议。研究性教学的研究性表现为以高深知识为基础的知识深度,以可持续推进的问题作为牵引的问题导向,以及以类似于科学研究的方式进行组织的探究过程。然而,人工智能时代大学研究性教学却存在“研究性之伤”的隐忧,具体表现为高深知识学习的浅层化、缺少有效的问题牵引和探究过程的意义缺失。产生“研究性之伤”的原因在于技术文化的入侵,技术的加速文化挤占静思空间,追求可见对自由精神造成新的阻碍,技术话语的主导割裂研究性与教学性的关联。为此,有必要在研究性教学中合理定位人工智能,筑牢人工智能时代研究性教学的意义根基,基于研究性的内在要求来重建研究性教学。唯有充分发挥师生面对技术时的实践智慧、创造力和判断力,才能真正实现高质量的研究性教学。

关键词： 人工智能技术   中职教育   计算机编程   教学策略  

摘要： 随着人工智能技术迅速发展,教育领域也经历着深刻变革。中职计算机编程教学作为职业教育的关键部分,在提升学生编程能力以及适应产业升级需求等方面面临着挑战。本文探讨了借助人工智能技术辅助中职计算机编程教学的方法,凭借智能化方式提升教学成效,契合学生学习需求。

关键词： 信息科技   生成式人工智能   课堂应用   数字素养  

摘要： 本文紧扣信息科技课程标准要求,围绕将生成式人工智能融入小学信息科技课程教学,深入剖析生成式人工智能融入小学信息科技课程教学的可行性与优势。通过理论探讨与实践分析相结合的方式,阐述了生成式人工智能在精确学情分析、激发学习热情、培养创新思维等方面的积极作用,为提升小学信息科技教学质量、培育学生数字素养提供新思路与实践路径。

关键词： 信息科技   人工智能   运用路径  

摘要： 信息技术的快速发展使我国的科技实力逐步攀升,人工智能逐渐走入人们的日常生活,也为小学信息科技教学带来了更多可能。在小学信息科技课堂上应用人工智能,可辅助学生了解更为前端的信息技术,在丰富课程资源、技术的同时,为培养更多创新型、实用型的信息化人才奠定基础。本研究从教学指导、学习过程与多元评价三个层面,探索人工智能在小学信息科技课堂的运用路径,期望研究能够在突出人工智能优势的同时,为增强信息科技课程育人效果提供支持。

关键词： 人工智能   档案智能分类与检索   技术应用   实践路径  

摘要： 人工智能技术的发展对档案管理工作产生了深刻的影响。在档案智能分类检索过程中,可以借助自然语言处理技术、机器人学习、深度学习、智能索引、多模态数据处理等技术对分类场景进行创新,对检索服务模式进行革新,对业务流程进行再造。为确保人工智能真正地在档案智能分类与检索方面发挥作用,还需要为其提供技术保障、制度保障和人才保障,进而推动档案管理和服务智能化的转型升级,提升档案管理效率,满足广大人民群众对档案信息的多元诉求。

关键词： 电力营销   人工智能   研运一体化   智能调度   实时监控  

摘要： 随着我国电力体制改革和市场竞争的不断深化,传统电力营销系统存在信息孤岛、响应滞后及高维护成本等问题,亟需进行数字化转型。为此,本文提出基于人工智能的电力营销业务系统研运一体化技术,通过引入深度学习预测、实时监控、数据闭环反馈和智能调度等关键技术,实现研发与运维的无缝衔接与动态优化,从而提升运营效率和客户服务质量。试点数据验证了该方案在降低成本和提高转化率方面的显著优势,为电力企业转型升级提供了一定的技术支撑。

关键词： 人工智能   高校图书馆   未来学习中心   空间服务能力   智慧图书馆  

摘要： 探讨人工智能技术对高校图书馆未来学习中心空间服务能力的影响,基于实证研究方法,采用问卷调研与统计分析方法,系统性地分析了影响服务质量的三大关键因素:空间的有效利用率、创新实验室的配置以及数字化服务的成熟度。针对研究发现,文章从优化空间布局与提升空间利用率、引入新技术提升服务精准度、加强电子资源建设与管理、组建跨职能专业团队四个方面提出相关改进建议,为高校图书馆的智慧化升级提供决策依据和实施路径。

关键词： AI   积木火车   水晶球   玩具   森林   人工智能  

摘要： AI就是人工智能,它很厉害,能帮我们做很多事情,比如画画、写故事。这次我们试着输入“玩具”,请AI创作了一个有趣的故事。一起来看看吧。这天,小兔朵朵拿着心爱的水晶球,棕熊团团抱着积木火车,一起到森林空地上玩。“火车真神气,能给我玩玩吗?”朵朵一脸期待。

关键词： 人工智能   数据分析模型   积神经网络(CNN)   长短时记忆网络(LSTM)   注意力机制  

摘要： 文章提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制的混合模型,旨在解决数据分析中的数据质量不均衡、特征复杂度高和泛化能力不足等问题。通过数据预处理、特征选择与降维等技术优化模型性能,采用Adam优化器和Dropout等方法提升训练效率并防止过拟合。验证结果表明,该模型在多个任务和数据集上表现优异,特别是在跨领域任务中,展现了强大的泛化能力和适应性。