关键词： 政务   人工智能平台   容器   云原生   可视化建模   低代码开发  

摘要： 在数字化转型的大背景下,政务领域对系统智能化提升的需求日益增长,但是政务领域业务类型和个性化需求多样,定制化开发需要花费大量的人力物力,而且存在建模技术门槛较高等问题。提出一个面向政务领域的云原生人工智能建模平台,分析其数据集智能标注、可视化建模、交互式建模、模型在线部署和服务市场等全链路建模功能,降低模型开发的门槛,提升模型开发效率,从而推动政务系统智能化升级。

关键词： 虚拟化   自动化   人工智能   创新发展   故障自愈技术  

摘要： 当前业务创新和IT重塑已成为企业维持增长的核心驱动力,为让企业能够快速地适应变化的业务需求,该研究基于人工智能技术,研发虚拟IT资源自动优化系统,旨在探索和实践人工智能及大数据领域的最新技术和标准。同时,该文结合IT运维的专业知识,引领IT运维管理的创新发展,为企业提供更加智能和高效的管理工具。虚拟化环境下的故障自愈技术,作为针对虚拟化环境中资源利用率和性能优化的关键手段,正逐渐成为IT管理的焦点。

关键词： 人工智能   电子信息技术   应用与分析  

摘要： 当前,社会对科技的重视程度逐渐提高,推动了电子信息技术的更新与发展,在这样的时代背景下,人们在人工智能领域的成就越来越多,在与相关行业融合之后,逐渐对人们的生活造成深远影响。尤其是在智能机器人、无人驾驶、全息投影技术出现之后,人工智能已经成为一种较为前沿的技术,让人们的生活变得多姿多彩,处理工作和生活娱乐更加便捷,也在一定程度上推动了社会发展。近年来,人们尝试将人工智能和电子信息技术融合起来,希望能够推动两个行业同步发展。本文将进行一次深层次的探索,对电子信息技术和人工智能进行分析研究,希望能够为后续研究提供参考。

关键词： 人工智能   生物科技   物联网   新兴事物   中考   云阅读   作文  

摘要： 阅读下面的材料,按要求作文。随着科技的发展,我们越来越能够感知到它为我们的生活带来的变化,人工智能、生物科技、物联网、5G技术等创新科技已经渗透到社会生活的方方面面,云阅读、云参观、云旅游等新兴事物也越来越多……

关键词： 人工智能   数字化   教育生态   信息技术  

摘要： 人工智能是教育技术的延伸,具有与工业革命相似甚至超越的意义。人工智能的崛起,标志着人类社会正迈向智能化时代,这给教育领域带来了前所未有的挑战和机遇。人工智能不仅是教育工具的革新,更是一场深刻的社会变革,它延伸和扩展了人类的大脑功能,改变了生产生活方式,甚至可能引发社会结构的剧变。教育必须积极拥抱人工智能,主动推动变革,在教育内容上不仅要思考“怎么教”,更要思考“为什么教”“谁来教”“教什么”以及“学什么”“怎么学”。人工智能为教育的发展提供了无限可能,教育改革需要主动拥抱这种可能性,进行紧迫、深刻而广泛的变革,这是教育适应未来智能社会的唯一选择。

关键词： 人工智能   财务管理   智能决策  

摘要： 随着科技的快速发展,人工智能在各个领域都产生了深远的影响,其中财务管理领域也不例外。财务管理在任何企业中都扮演着至关重要的角色,它涵盖了预算编制、风险管理、投资决策和财务规划等关键方面。面对日益复杂的市场环境和大量的财务数据,传统的财务管理方法已经显得不够高效和精确。文章旨在探讨人工智能在财务管理中的应用与智能决策支持。

关键词： 人工智能   字体设计   人机协同   本土文化   视觉传达   AIGC  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在视觉设计领域中的应用日益广泛,字体设计亦深受影响。AI技术凭借强大的数据分析与生成能力,显著提升了字体设计的效率与创意边界,推动了设计流程的智能化转型。本文重点探讨了AI在字体生成、风格迁移与人机协同设计等方面的应用现状,结合《真AI山东》项目案例深入分析其实际成效与操作流程。同时,指出当前AI技术在还原本土文化特征方面存在局限,应最大程度发挥人机协同的潜力,推动字体设计向更高水平演进。

关键词： 人工智能   电气自动化   系统控制   产业升级  

摘要： 本研究系统探讨人工智能与电气自动化技术的融合创新应用,通过分析其在提升生产效率、优化系统控制精度、降低人力成本投入以及推动产业升级转型等方面的重要性,深入阐述了二者结合的现实意义。文章进一步剖析了人工智能在电气设备操作、控制、设计以及系统故障诊断中的具体应用,并对人工智能与电气自动化技术融合的发展趋势和前景进行了展望。研究表明,二者的深度融合不仅能够有效应对当前工业领域的挑战,还为未来的智能制造业提供了新的发展方向。

关键词： 人工智能   理解标准   DeepSeek  

摘要： 人工智能的理解标准为判断人工智能是否具有理解力提供了依据。人的理解是由认知能力、意志能力和解释能力共同作用而涌现出来的能力。而模仿于人的理解的人工智能的理解能力,是由认知能力与解释能力共同作用而彰显出来的。基于唐纳德·米奇对人工智能学习能力的分类,可将人工智能的理解划分为简单理解、具体理解与形式理解。简单理解能够对事物进行简单地识别或判断;具体理解能够运用相关概念并对具体事物进行归纳与推理;形式理解能对实在进行理解。而具备深度推理和解决复杂问题能力的DeepSeek-R1在一定程度上已初步具备形式理解能力。简单理解与具体理解属于认识论理解,形式理解属于本体论理解。人工智能的理解过程需要符合使用目的、客观事实等因素,这些因素是判断人工智能的理解是否合理的基本依据。

关键词： 话语语义   认知智能   话语特征   计算语言学  

摘要： 人工智能通过模拟人类认知过程,在语言理解、语义推理和情感分析等方面进行话语计算。现实的话语体系具有可计算性,形式、语义成分和控制是构成语言计算的三大要素。具体而言,范畴化是无序转向有序的理性思维过程,使得世界的结构化成为可能,这也构成了话语语义计算的基础。概念—关系结构映射了世界的内在成分及其关系,是话语语义计算的基本单位;程序与时序性的主动控制过程是进行逻辑推理的必由之路,奠定了话语语义计算算法的合法性来源。同时,话语语义计算离不开百科知识,具体表现为各种知识图谱和事理图谱,包含若干节点及其关系,可以抽象为三元组表示的结构化知识,用以描述客观世界的事物和事件及其逻辑,这也奠定了计算机赖以进行逻辑推理的前提条件。