关键词： 数字孪生   人工智能   石油化工   智能控制   实时优化  

摘要： 石化装置的运行波动、质量不稳定、人工干预不及时等问题对生产效率和产品质量造成了较大影响。本文提出了一种基于AI驱动的数字化孪生智能装置系统。该系统融合了混合建模、在线学习、多变量预测控制、自适应控制等技术,构建了包含智能装置应用、数字孪生核心引擎、实时执行等模块的技术架构。通过对乙烯裂解炉、MTO装置、连续重整装置等场景的应用案例进行分析,验证了该系统与传统方案相比,在提高装置执行精度、运行平稳性、异常处置效率等方面,具有明显优势,并可以带来显著的经济效益。

关键词： AI   写作   童心   绘图   修改文章   未来   人工智能  

摘要： 本次的征文主题太让人惊艳啦:AI伴我行,童心绘未来。很多同学都知道,扑面而来的AI,也就是我们所说的“人工智能”,它的技术太帅气啦,如同身边的百事通,那么新颖,那么能干,似乎什么问题都能解决。例如,需要绘图,找AI;需要写文章,找AI;需要修改文章,找AI;需要查资料,还找AI……AI那么能干,也给我们帯来疑惑,我们还能够做什么?本次写作,怎么写呢?

关键词： 人工智能技术   供应链韧性   汽车制造业   动态能力  

摘要： 人工智能技术是引领科技革命和产业变革的重要驱动力,研究人工智能技术对汽车制造企业供应链韧性的作用机制与影响效应,有助于汽车制造业抵御风险、化危为“绩”。基于动态能力理论,利用2012—2023年我国沪深A股汽车制造业上市公司的面板数据,实证检验人工智能技术对汽车制造企业供应链韧性的影响。研究发现,人工智能技术对汽车制造企业供应链韧性提升具有显著的促进作用,此结论经一系列稳健性检验后依然成立。机制分析表明,人工智能技术主要通过激发企业的创新能力,提升企业的吸收能力以及增强企业的适应能力,有效提升汽车制造企业供应链韧性。企业市场地位在人工智能技术对汽车制造企业供应链韧性的影响中发挥调节效应,汽车制造企业市场地位的提升能够强化人工智能技术对其供应链韧性的正向促进作用。异质性分析发现,相较于规模较小、非国有以及处于生命周期成长期的汽车制造企业,人工智能技术对规模较大、国有企业以及处于生命周期成熟期的汽车制造企业供应链韧性的提升效果更为显著。基于此,汽车制造企业应加大人工智能技术的研发投入,积极寻求跨界合作,深化人工智能技术应用,强化供应链韧性建设。激发团队创新活力,加强培训与研讨,优化企业组织结构,重视动态能力培养,搭建技术融合桥梁。推动技术创新与产品升级,强化品牌建设,提升汽车制造企业市场地位,驱动人工智能技术精准赋能。倡导差异化人工智能技术应用策略,加速智能化转型,推动人工智能技术与供应链管理的深度融合,全面提升汽车制造企业供应链韧性。

关键词： 人工智能   基坑工程   变形预测   安全评估   支护设计  

摘要： 基坑工程是工程学中一项重要的分支。随着人工智能(AI)技术在全球范围内的蓬勃兴起,其在基坑工程中的应用也深入到了基坑变形预测、安全评估、支护设计优化等方面。本文综合运用支持向量机(SVM)、时间序列分析(ARIMA)、卷积神经网络(CNN)等机器学习与深度学习算法,结合多源数据融合与对比分析方法,系统探讨了AI在变形预测、图像识别、智能监测等场景的应用路径。研究结果表明:AI技术可有效降低变形预测误差和工程造价,并通过多源数据融合实现毫米级位移预警。然而,研究发现数据质量、模型可解释性及跨学科人才短缺仍是技术落地的主要障碍。未来研究需聚焦可解释性AI模型开发、多源数据知识图谱构建及跨学科教育体系创新,以推动基坑工程智能化升级。

关键词： 人工智能   医学影像   迁移学习   深度学习   牙齿分割  

摘要： 【目的】现有的牙齿结构分割研究中,牙齿数据具有成本高昂和来源复杂的特点,研究人员普遍选择在多源数据集上使用半监督方法构建深度学习网络,而从多源未标注数据中学习差异成为新的挑战。【方法】本研究以半监督算法Mean-Teacher为核心,提出一种多源半监督算法,并使用新的损失函数计算一致性损失,旨在更好地帮助半监督模型进行训练。【结果】在真实临床场景中收集的测试数据集上评估了这一方法的分割性能,结果表明,本文提出的方法在整体牙齿上的分割结果为平均Dice系数81.13%,平均Jaccard系数82.96%,平均召回率82.78%,平均精确度82.91%,与其他方法相比获得了更准确的分割性能。【结论】比起直接将未标注数据统一投入训练的主流方法,基于多源半监督学习的牙齿分割模型Multi-Student可以更好地帮助半监督模型提高精度。

关键词： 生成式人工智能   基础模型   ChatGPT   DeepSeek   垄断风险  

摘要： 近年来,随着生成式人工智能不断催生新场景、新业态和新市场,世界各国纷纷出台支持人工智能发展的战略计划和政策措施,以期抢占未来发展的制高点。与此同时,生成式人工智能领域存在的垄断风险也引发各国的广泛关注。从实践来看,生成式人工智能领域的垄断风险主要表现为排他风险、剥削风险和共谋风险,即抑制竞争对手的市场进入或扩张、扭曲消费者对基础模型服务的选择以及行业内企业之间易于达成共谋。生成式人工智能领域垄断风险的形成原因与相关市场高度集中、商业模式复杂多样和反垄断监管相对滞后等因素密切相关。治理生成式人工智能领域垄断风险的主要路径有三:一是合规倡导路径。引导生成式人工智能企业进行反垄断合规,鼓励生成式人工智能企业结合自身经营状况进行垄断风险的分析评估和分级管理,并加强与反垄断执法机构的沟通和协调。二是行业监管路径。结合生成式人工智能领域的产业发展现状和国际竞争情况制定行业监管政策,实现不同行业监管部门之间的监管联动。三是反垄断执法路径。开展生成式人工智能领域的反垄断执法,提高反垄断法律规范在生成式人工智能领域的适用性,实现促进创新和保护竞争的有机协调。其中,合规倡导侧重于生成式人工智能企业的内部自治,行业监管和反垄断执法侧重于生成式人工智能企业的外部管控。这三条路径相互配合、密切协作,能够形成应对生成式人工智能领域垄断风险的综合性治理体系,从而有效保护生成式人工智能领域的市场公平竞争。

关键词： 人工智能   交互式数字媒体   创作技术   生成对抗网络   机器学习  

摘要： 人工智能技术的快速发展为数字媒体创作带来了革命性的变革,本研究旨在探索人工智能技术在数字媒体创作中的应用路径和实践模式,以提升创作效率并拓展艺术表现形式。通过对人工智能驱动的交互式数字媒体创作技术进行系统分析,探讨了生成对抗网络、自然语言处理及机器学习在数字媒体创作中的具体应用。研究结果表明:人工智能技术能够显著提升创作效率,增强用户交互体验,并为创作者提供新的艺术表现形式。通过分析典型案例,可知人工智能辅助创作的关键技术路径和应用模式,为推动交互式数字媒体创作的发展提供了理论依据和实践指导。

关键词： 交通管理   智能社会技术系统   大数据   人工智能  

摘要： 交通管理业务信息系统的数智化转型是交通管理业务服务提质增效的重要途径。由此,从智能社会技术系统(iSTS)角度出发,聚焦交通管理业务信息系统的社会属性与技术属性的融合应用、优势互补,构建数智化交通管理业务信息系统体系框架,确立通过引导社会子系统的有效调整,实现与智能技术子系统的协调配合。在具体工作上,遵循“以用户为中心,追求极致‘简单’”的基本原则,提出了数智化转型的建设应用方向,即用户驱动的系统设计和人机互补的业务模式。

关键词： 数学学科核心素养   过程评价   课堂表现   人工智能  

摘要： 课堂是学校教育教学工作的主阵地,但针对课堂教学尤其是针对学生课堂表现的过程评价开展得并不理想,其中一个重要原因是缺乏可信、有效和实用的学生课堂表现过程评价量表。以小学数学课堂教学为例,依据课程标准,把数学运算、直观想象、逻辑推理、数学抽象、数学建模和数据分析设定为评价指标,并借助多名专家和多家AI平台设定了每个指标的权重,再借助DeepSeek平台和专家的力量,制定了详细的评分细则。实践证明,这种量表为一线教师开展过程性评价提供了科学工具,对提升课堂教学效率、构建高质量教育体系也有着积极意义。

关键词： 生成式人工智能   已公开个人信息   合理使用   个人信息保护  

摘要： 个人数据是人工智能的“燃料”,有关个人数据保护和使用的法律从源头上影响人工智能行业的发展。本文对我国现行的已公开个人信息使用的法律规制困境进行多层次的系统分析,针对当前的生成式人工智能合理使用已公开个人信息时界限不清、生成式人工智能对已公开个人信息合理使用的构成要件不完善等问题提出有针对性的改善建议,完善生成式人工智能合理使用已公开个人信息的保护路径,提出以关联性、识别性、不可追溯性为生成式人工智能合理使用已公开个人信息的构成要件等路径,旨在构建起数智时代下严谨有序的已公开个人信息保护规则,促进中国人工智能产业合法合规化发展。