关键词： 人工智能   初中数学   教学策略  

摘要： 人工智能技术已被广泛应用于教育行业各阶段的教学实践中,初中数学教师可通过对人工智能技术的合理运用来优化教学方式,以达到促进课程教学效果全面提升的目标.本文对人工智能技术的类型进行分析,并探讨其在初中数学教学中的应用价值,之后分别从资源准备、课前学习、课堂教学、课后巩固、分层教学五个维度,分析人工智能技术优化初中数学教学方式的路径,旨在为其他教师提供参考.

关键词： 课程知识图谱   学习资源   人工智能   大语言模型   教育数字化转型  

摘要： 课程知识图谱是教育领域知识图谱的重要组成部分和基本单元,但在课程教学实践中,受课程数据资源、软件工具、教师技术知识和能力等诸多因素限制,课程知识图谱建设和教学应用面临多源课程资源数据标注困难、课程知识图谱高人工构建成本、教学应用模式单一等诸多现实问题。大语言模型是基于多源大数据和深度学习训练而成的神经网络模型,具有知识语义理解、智能化人机交互、动态知识生成、领域知识学习等能力。针对上述问题,本文提出基于大语言模型和多源学习资源数据的课程知识图谱建设路径,并以“计算机网络”课程知识图谱为例阐述了实践过程,以期推动人工智能和教育教学深度融合研究,促进高等教育数字化转型发展。

关键词： 生成式人工智能   使用行为   群体差异   高校学生  

摘要： 随着生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,GenAI)的日益普及,将其融入高等教育环境为提升大学生的学习体验提供了一个新的领域.本研究通过对927名大学生的问卷调查发现:1)中国高校的GenAI普及率处于国际领先水平;大多数大学生是通过自学和同伴交流来掌握GenAI;2)大学生使用GenAI的频率从高到低,依次为科研活动、课程学习、日常生活、升学求职;3)男生、高年级、工科专业、研究型大学和参加国赛的大学生使用更多.文科、女生是薄弱人群,应重点培训和引导;升学求职场景下的应用技能有待宣传和挖掘;教学型大学应该加强大学生应用GenAI辅助学习的能力.最后,本研究基于调查结果,从高校、教师和大学生协作共进,以及探索不同群体的适用性教育方案等角度提出启示和建议.

关键词： 二代接班   人工智能应用   家族企业   社会情感财富理论   注意力基础观  

摘要： 近年来，人工智能的突破性进展引起学者们的广泛关注。随着中国家族企业代际传承高峰的到来，家族企业二代逐渐接班并对企业经营和战略决策产生影响。基于2011至 2023年中国上市家族企业数据，本文考察了二代接班对家族企业人工智能应用的影响以及作用机制。基于社会情感财富理论和注意力基础观，本文发现二代接班显著抑制了家族企业的人工智能应用。并且，管理层短视强化了二代接班对人工智能应用的抑制作用，而管理层信息技术背景弱化了二代接班对人工智能应用的抑制作用。最后，机制检验表明，二代接班降低了家族企业人工智能导向，从而降低人工智能应用水平。本文从家族企业二代接班的角度出发，为家族企业人工智能应用的前因研究提供了一个新颖且重要的视角，也为中国家族企业实现代际传承与数智化转型的协同推进提供管理启示。

关键词： 人工智能技术   铁路内燃机机车   机务维修   智能决策支持系统   深度学习  

摘要： 铁路内燃机机车是铁路运输中的重要组成部分,其维修工作的质量直接关系到铁路系统的安全和效率。为了提高铁路内燃机机车的检修效率与准确性,本文探讨了人工智能技术在机务维修中的具体应用。研究采用了深度学习、机器视觉等人工智能技术,实现了机车故障的快速识别和预测。通过构建基于实时数据分析的智能决策支持系统,优化了维修流程和资源分配。研究结果显示,应用人工智能技术可以显著提高检修工作的准确率和效率,降低维修成本。此外,智能化检修系统还能增强机车的运行可靠性和维修人员的工作安全。本研究为铁路内燃机机车的智能化维修提供了有效的技术支持和理论依据。

关键词： 人工智能   心理健康咨询   信息化管理   策略  

摘要： 本文旨在研究人工智能赋能心理健康咨询信息化管理的策略。通过剖析心理健康信息化管理核心要素,从数据管理与分析、个性化服务、智能交互三方面制定策略,涵盖数据采集整合、用户画像构建、交互技术创新等。并从技术平台搭建和人才培养与团队建设阐述实施路径,包括系统架构设计、人工智能技术集成及跨学科人才培养等。研究表明,合理运用人工智能能有效提升心理健康咨询信息化管理水平。

关键词： 煤矿机械设备   故障诊断   修复技术   振动监测   人工智能   表面工程技术  

摘要： 随着煤炭工业的现代化发展,煤矿机械设备的高效、稳定运行对于保障安全生产和提升经济效益至关重要。本文围绕煤矿机械设备故障诊断及修复关键技术展开深入研究,详细分析了煤矿机械设备常见故障类型及产生原因,系统阐述了振动监测、红外热像、油液分析等传统故障诊断技术和基于人工智能的故障诊断新技术的原理与应用特点,并对煤矿机械设备修复关键技术,如激光熔覆、电刷镀、纳米复合镀等先进表面工程技术及机械零件修复工艺进行探讨。同时,结合实际案例分析各项技术的应用效果,指出当前煤矿机械设备故障诊断及修复技术存在的问题,并提出相应的改进方向和发展趋势,旨在为提高煤矿机械设备故障诊断的准确性和修复效率提供理论支持与技术参考,促进煤矿生产的安全、高效运行。

关键词： 人工智能   减污降碳协同增效   能源消费结构低碳化转型   产业协同集聚   环境回弹  

摘要： 推进区域减污降碳协同增效是保障“双碳”目标有效落实的重要举措，更是统筹生态环境保护与高质量发展的关键路径。在全球绿色转型的浪潮下，人工智能（AI）凭借其强大的数据挖掘、精准模拟与智能优化能力，正加速成为驱动能源结构向清洁低碳转型、赋能绿色技术迭代创新的核心引擎。研究人工智能如何影响减污降碳协同增效具有重要的现实意义。基于2012—2022年中国30个省份的面板数据，首先分别利用耦合协调度模型和主成分分析法测算各地区减污降碳协同增效和人工智能发展水平；然后通过回归模型实证检验了人工智能对中国区域减污降碳协同增效的影响效应以及公众环境关注度、人力资本水平和绿色金融对该效应的调节作用；最后基于资源禀赋程度展开异质性分析，并进一步使用环境回弹模型测度各省份碳回弹与污染物回弹强度。研究发现：1）人工智能技术发展能显著增强减污降碳协同增效，且通过了一系列稳健性检验。2）人工智能推动的能源消费结构低碳化转型、产业协同集聚和资源错配矫正是驱动减污降碳协同增效的主要作用路径。此外，公众环境关注度、人力资本水平和绿色金融水平是重要的调节因素。3）进一步研究发现，同非资源型地区相比人工智能赋能减污降碳协同增效效应在资源型地区中更弱。从环境回弹测度来看，人工智能赋能减污降碳协同增效存在时空差异。人工智能作为赋能减污降碳协同增效的重要技术手段，未来需加强创新技术在环境治理中的应用深度，加速能源消费结构低碳化转型，缩小各省份间人工智能发展水平差距，同时强化政府监管职能。该研究不仅丰富了人工智能驱动减污降碳协同增效的经验证据，还对加速科技革命，优化能源结构，促进产业绿色转型，实施适度的环境治理政策提出了有益的建议。

关键词： 生成式人工智能   自主学习能力   高职  

摘要： 生成式人工智能对高职学生的自主学习能力培养展现出显著的影响,本文通过深入分析和实证研究,调查研究高职学生自主学习能力的现状,探索生成式人工智能在学习动机、学习自我管理能力、学习反思能力、创新能力等方面对高职学生的影响,提出构建适应生成式人工智能的教学模式和提升教师信息化素养的策略建议。

关键词： 遥感数据   人工智能   环境保护实用性评估  

摘要： 基于遥感数据的人工智能技术通过突破传统监测的时空局限、提升数据处理效率、降低综合成本、支撑科学决策及促进跨学科融合,成为环境保护现代化的核心支撑。其在环境监测、污染控制、资源管理及环境教育中显著提升了实时性与精准性。优化对策聚焦数据质量管控、算法适应性优化、全流程标准建设及”政产学研用”协同创新,推动技术成果转化落地,为全球生态监测、碳中和目标实现及可持续发展提供关键技术支撑。