关键词： 人工智能   电子商务   推荐系统   智能客服   供应链管理  

摘要： 随着网络技术的快速发展,电子商务已经成为全球商业活动的重要组成部分。亚马逊、阿里巴巴等企业的崛起不但改变了消费者的购物习惯,也推动了网络经济的发展。随着市场竞争加剧及消费者需求多元化,电子商务企业需要不断优化设计和运营管理模式,以更好地满足用户的需求。在电子商务优化设计过程中,人工智能技术发挥了关键作用,可以提升设计工作效率,推动电子商务智能化发展。基于此,简要分析人工智能技术在电子商务设计中的应用优势,详细介绍人工智能技术在电子商务设计中的应用,并对其未来发展进行探究,以期为电子商务设计提供参考。

关键词： 生成式人工智能   密码学教学   计算思维   代码生成   实践教学   教学模式创新  

摘要： 针对传统密码学教学中存在的理论与实践脱节、教学模式单一、缺乏互动性等问题,分析相关研究工作并说明不足,提出基于生成式人工智能的密码学教学新模式,以基于GAI的椭圆曲线加密算法教学为例,介绍具体教学实践,最后通过问卷调查结果说明教学效果。

关键词： 教育强国   中小学教师   专业发展   教师素质  

摘要： 以机器学习、自然语言处理和生成式对抗网络为代表的人工智能技术正在全球范围内使用,人类社会加速跨入人工智能时代。《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》强调“教师应主动适应信息化与人工智能等新技术变革”,并提出“提升教师专业素质能力”。提升教师专业素质能力是建设高素质专业化教师队伍、筑牢教育强国的重要根基。促进教师专业发展成为建设高素质专业化教师队伍的重要抓手,也是提升中小学教师专业素质能力的主要手段。

关键词： 银屑病   中医药   真实世界研究   人工智能   区块链技术   中心伦理委员会   倾向性评分  

摘要： 银屑病是一种慢性复发性炎症性皮肤病,中医药辨证论治银屑病疗效确切。真实世界研究符合中医诊疗特色,能较好地评价中医药的临床疗效。目前基于真实世界的中医药防治银屑病的研究众多,但存在数据质量不高、数据可及性低、干预分配偏倚等问题,限制中医药防治银屑病的疗效评价及发展应用,而人工智能技术、区块链技术及专病伦理委员会、倾向性评分等方法可为中医药防治银屑病疗效评价提供思路与方法。

关键词： 功能性食品学   人工智能   教学改革   课程思政  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛。以“功能性食品学”课程为例,探讨了人工智能技术如何赋能该课程的教学实践,通过优化教学内容、创新教学方法、完善评价体系等手段,提高教学效果,培养具备创新思维和实践能力的功能性食品专业人才。人工智能技术的应用能够有效克服传统教学模式的局限性,提升学生的学习兴趣和参与度,为“功能性食品学”课程的教学改革提供了新的思路和方法。

关键词： 语音信号处理   深度学习   人工智能  

摘要： 语音信号处理作为信号处理领域的关键分支,近年来伴随人工智能、深度学习与边缘计算等技术的快速发展与深度融合,在学术界与工业界均展现出蓬勃的发展势头。作为语音通信与人机交互的核心技术方向,语音信号处理涵盖了目标声音拾取、语音增强、语音编码、情感识别、说话人日志、语音生成等多个关键任务,并在智能家居、车载系统、远程医疗、安防监控、虚拟助手等众多场景中发挥着日益重要的作用。

关键词： 机械电子   人工智能   应用  

摘要： 当今科技飞速发展,人工智能技术已成为推动各行业革新的核心力量。机械电子工程作为一门综合机械、电子、控制等多学科的交叉领域,其传统研发与应用模式正面临着前所未有的挑战与机遇。如何提升机械电子系统的性能、效率和智能化水平,成为亟待解决的关键问题。本研究阐述了人工智能技术在机械电子工程中的应用价值,并提出相应的措施,进而为开启机械电子工程领域的新篇章提供参考。

关键词： 生成式人工智能   高校思想政治教育   智慧思政  

摘要： 生成式人工智能凭借全方位的叙事视角及深刻的阐释能力,为高校思想政治教育开辟了富有前景的新路径。生成式人工智能具有数字赋能、时空交融、算法推荐、数据透视等特征,有助于重塑高校思想政治教育主客体关系、改变高校思想政治教育的依托形式和转变高校思想政治教育的接受场景。新时代新征程,生成式人工智能赋能高校思想政治教育应从强化正向引导、优化内容生成、联结人机交互着力,不断构建智慧终端教育引导机制、筑牢思想政治教育文化阵地、提升思想政治教育认同体验,持续推动高校思想政治教育内涵式发展。

关键词： 特征提取   故障诊断   高压试验   数据分析  

摘要： 随着高压设备在电力、能源等行业中的广泛应用,如何提高高压设备的故障诊断与预测准确度,保障设备安全运行,成为亟待解决的问题。传统的高压试验数据分析方法依赖于人工经验和规则,往往面临着高维度、非线性数据处理的挑战。为此,提出一种基于人工智能的高压试验数据分析与故障预测方法,通过特征提取和优化,提升数据质量。提出一种结合人工智能技术的故障预测模型,通过提取高压试验数据中的异常特征,进行故障信息统计,并采用多种人工智能算法对故障进行精确预测。实验结果表明,人工智能方法能够有效识别潜在故障,并提供较高的预测准确率和较短的检测时间,具有较高的应用价值和广阔的前景。

关键词： 人工智能   高职院校   增值性评价  

摘要： 增值性评价主要以学生个体成长为核心导向,着重评价学生在教育历程中的进步幅度与发展轨迹。这一评价方式打破了传统评价的固有框架,为不同成长背景与学习起点的学生搭建了公平公正的评价平台,进而有效挖掘高职院校学生的潜在能力。而基于人工智能的增值性评价体系能帮助高职院校实现评价指标的科学量化与动态调整,精准追踪学生的学习轨迹,帮助高职院校提升评价的效率与准确性。