关键词： 智慧农业   人工智能   大模型   应用领域   重点方向  

摘要： 在全球人口持续增长、气候变化日趋剧烈以及耕地资源日益紧张的背景下,传统农业生产模式所依赖的经验性操作和人力投入已难以支撑现代农业对高效率、高质量与可持续发展的迫切需求。基于此,聚焦人工智能大模型在智慧农业领域应用的关键技术路径、典型应用场景与发展重点,梳理在农业生态系统中的战略价值,提出构建中国特色农业大模型生态的可行方案,实现我国农业在新一轮科技革命浪潮中的高质量跃迁。

关键词： 生成式人工智能   景观叙事   景观设计   Midjourney  

摘要： 在当代数字化浪潮中,生成式人工智能技术正迅速重塑设计领域的创新边界。研究探讨生成式AI在叙事性景观空间中的应用及潜能,提出“文本—图像—空间”的转化逻辑,建立从叙事文本到叙事性表达的转化流程。该流程包含文本解构、叙事要素的转译以及叙事效果的优化三大机制,其核心在于实现叙事逻辑的可视化编码与算法适配,实现空间表达的创新性转化。

关键词： 带电作业   配网带电作业机器人   人工智能  

摘要： 配网带电作业机器人作为配网运检新技术的重要应用之一,能够安全、便捷、高效地开展作业,为带电作业方式改变带来了新的曙光。本文介绍了配网带电作业机器人的技术开发原因、技术优势及国内支持机器人发展的相关政策背景,简要分析其当前发展应用现状;针对当前带电作业机器人存在的不足及应用过程中的问题,探讨其发展前景与方向,并重点阐述具身智能电力机器人的技术优势及面临的挑战。

关键词： 大语言模型   微调训练   遥信信号   电力调度   人工智能  

摘要： 随着智能电网的发展,规范、标准的调度遥信信号对于电网调度安全高效开展电网监控至关重要。本文根据遥信信号的组成特征及BERT模型原理,提出了适应电力调度领域相关数据集和超参数优化措施,通过微调通用BERT预训练模型,开发了一个专业领域的BERT预训练模型,用于自动标识遥信信号,从而帮助调度人员获得规范、标准的遥信信号,提高电网监控的安全性。

关键词： 算法公平   医患关系   伦理学   人工智能  

摘要： 人工智能技术(Artificial Intelligence,AI)的快速发展为临床医学带来了革命性机遇,但同时也引发了数据隐私、算法公平、医患关系等多重伦理挑战。为促进AI技术与医疗健康的深度融合,保障患者权益,推动临床医学技术健康发展,我们特此提出以下伦理学倡议:1.以人为本AI技术应用必须以患者生命健康为最高目标,尊重患者自主权、知情权和隐私权。

关键词： 细胞治疗   人工智能   靶点发现   临床转化  

摘要： 细胞治疗技术近年来在医学领域取得了显著进展,为癌症、自身免疫疾病等难治性疾病提供了新的治疗方向。随着人工智能技术的快速发展,其在细胞治疗领域的应用逐渐深入,从靶点发现到临床转化的全流程均展现出革命性潜力。人工智能通过强大的数据处理、模式识别和预测建模能力,显著提升了细胞治疗的精准度、效率和安全性。

关键词： 遥信信号   预训练语言模型   模型集成   投票机制   人工智能  

摘要： 本文旨在提高电网调度中遥信信号审核的工作效率和准确性,研究基于软投票机制集成多种微调训练模型在遥信信号文本分类预测中的应用方法,应用该方法对原始遥信信号进行标准遥信信号分类预测,并输出最优结果。该方法在实际业务中的应用,不仅帮助调度人员快速完成遥信信号审核修改工作,而且为持续优化模型预训练效果提供了支持数据。

关键词： 人工智能   电力企业   网络安全   态势感知  

摘要： 由于信息技术深层次运用于电力行业,导致了电力企业关于网络安全方面的挑战日益严重。因为电力系统是我国的关键基础设施,不仅影响到企业运作,也关系着社会的平稳发展及经济增长。但是,因其复杂的网络结构以及庞大的数据流动量,传统的保护方式无法有效地实施状况察觉和实时监控。而人工智能在数据分析、模式辨识和异样侦测上的优势,为我们构建新型电力企业网络安全情况感知带来了新机遇。文章将讨论人工智能技术如何运用于电力企业网络安全的情况感知中,并阐明其实际优点的理论依据,以期为电力企业建立更加有效的安全防御机制提供借鉴。

关键词： 人工智能技术   工程造价   BIM技术   deepseek  

摘要： 为了将人工智能技术与工程造价进行融合应用,本文以人工智能技术、建筑信息模型(BIM)技术、智能计算模型及deepseek与工程造价的融合应用为例,通过介绍人工智能技术在工程造价中的技术优势,分析了通过构建人工神经网络(ANN)与三维建模技术实现工程量精准核算,利用深度学习算法Deepseek预测材料价格波动,其预算偏差率较传统方法降低50%,结合BIM技术实现590处设计漏洞的提前预警,避免60万元额外支出;提出了融合应用的相关方法,指出人工智能技术的发展将会在优化成本控制、提升工程质量、提高决策效率方面继续发挥强大的动力。

关键词： 大数据   人工智能   建筑企业   风险管理  

摘要： 文章探讨了大数据和AI在建筑企业财务风险管理中的应用,旨在提高风险识别、评估和应对的效率。构建基于大数据和AI的智能化管理模型,并通过案例验证其有效性。指出建筑企业面临多种财务风险,传统方法难以应对复杂环境。大数据整合多源数据实现风险实时监测,AI算法如机器学习和深度学习精确评估风险,优化决策流程。案例显示大数据预警资金缺口,AI优化应收账款管理降低损失。但数据质量、算法可解释性和组织阻力是技术应用的挑战。建议加强数据治理、提升算法透明性,推动组织变革深化技术融合。