关键词： 生成式人工智能   大学生党建   创新  

摘要： 本文以生成式人工智能技术为研究视域,聚焦大学生党建工作创新路径,通过理论分析与问卷调查,从思想教育、党员发展、组织管理、党建品牌四个维度剖析当前大学生党建工作现状。研究发现,高校党建工作在思想根基、组织规范、品牌建设等方面成效显著,但技术融合深度与实践创新仍有提升空间。基于此,本文提出四大创新路径:借助生成式人工智能实现党员思想教育的靶向提升,通过智能协同促进基层党组织管理效能跃升,构建全链培育的党员发展质量闭环体系,驱动党建品牌矩阵的数字化建设,为新时代高校党建工作的守正创新提供理论参考与实践指引,助力培养担当民族复兴大任的时代新人。

关键词： 数智时代   精神生产   人工智能   马克思主义  

摘要： 精神生产是人类社会生活的重要组成部分｡数智时代的精神生产呈现精神生产主体多元化､精神生产客体数据化､精神生产中介智能化的新样态,也暴露精神生产主体发生让位､精神生产出现价值危机､精神生产遭遇资本渗透的问题｡对此,应当重视主体､提升素养,以人为本､驾驭技术,规制资本､明确规则,价值引领､共建和谐｡如此,方能使精神生产在新的时代条件下实现良性发展,不断满足人们的精神需要｡

关键词： 人工智能技术   铁路内燃机机车   故障诊断   预测维护  

摘要： 本文主要关注人工智能技术在铁路内燃机机车故障诊断与预测维护中的应用研究,旨在通过技术创新破解传统运维模式的痛点。文中首先对铁路内燃机机车的核心构成进行拆解,然后梳理出在铁路运输中的作用,之后将传统的故障诊断与维护方法进行梳理,找出当前存在的依赖人工经验、维护模式滞后等局限性。最后将目前应用中遇到的问题和对策进行研究,以引入机器学习、深度学习和知识图谱等人工智能技术,构建数据驱动的智能诊断体系与预测维护框架,从而实现对机车隐性故障的精准识别和剩余使用寿命的科学预测。

关键词： 人工智能安全   文本挖掘   在线评论   公众认知  

摘要： 基于新浪微博和今日头条评论数据，综合运用多样化的网络文本分析技术，捕捉公众对人工智能安全的认知和态度，以提高研究结果的科学与深度。研究发现，公众的关注主要聚焦于技术安全性（算法安全、数据安全）、社会变革与影响（人工智能技术对就业、隐私、伦理）、治理与监管（政策法规的健全完善）三个层面。而公众对人工智能安全认知态度呈现复杂多样性，一方面，公众对人工智能技术发展抱有积极期待，认为其能推动技术创新和产业发展，并造福社会；另一方面，公众也对人工智能应用安全持有关切和担忧，对可能引发的危害公平竞争、消费者权利侵蚀、失业和监管失灵等风险和安全问题的密切关注。针对上述问题，提出构建“系统-公众”开放性交流机制、提升全民人工智能安全素养、健全法治与技术双重保障体系、积极引导转业就业等引导策略，力图有效化解公众对人工智能的担忧，有助于公众积极调适并融于人工智能技术在安全框架下的健康应用中。

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。