关键词： 人工智能   电力负荷预测技术   电力负荷调控技术  

摘要： "双碳"背景下,随着全球能源转型的快速推进,构建以新能源为主体的新型电力系统已经成为现代电力工业的核心任务,新能源的间歇性和波动性特征使电力负荷预测与调控面临前所未有的挑战.人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、自适应学习机制和复杂模式识别优势,为这一难题提供了创新性解决方案.本文旨在系统梳理人工智能技术在电力负荷预测与调控中的应用现状,分析其技术路径与挑战,为新型电力系统的低碳转型提供理论与技术支撑.

关键词： 人工智能   教学课程   数字化赋能   教学改革  

摘要： 基于高校教育数字化转型背景,研究从高校教育需求出发,结合知识图谱、大模型、虚拟仿真、智能推送等技术手段,提出了数字化教学实施路径,包括构建教学资源数字知识图谱、嵌入大模型、应用虚拟仿真技术、构建课程教学评价数据模型及开发跨平台教学微内容推送机制等。结果表明,数字化赋能不仅能提升教学互动性和学生参与度,还能有效突破教学教育的时空限制与反馈机制瓶颈,为高校课程教学注入新的活力与方向。

关键词： 数智赋能   人工智能   项目化学习   核心素养  

摘要： 随着我国科学技术的不断发展和成熟,以人工智能为代表的数字技术开始广泛应用于教育领域中,并有效丰富了课堂内容,提高了学生的数学核心素养,推动了学生的全面发展。当前,项目式学习在小学数学教学中的应用较为广泛,强调学生的主体地位,取得良好的教学效果。但项目式学习在推进过程中仍然存在着一定的问题。如何在数智赋能下有效开展小学单元项目化学习,成为小学数学教师重点考虑的问题。因此,本文将结合青岛版教材和具体教学案例,在剖析相关问题的基础上提出相应的解决路径,以帮助小学数学教师构建数智课堂框架,以推动学生综合素养的提升与发展。

关键词： 人工智能   影视产业   风险管理   人机共创  

摘要： 人工智能技术正深刻重塑戏剧影视产业的创作生态与管理范式。在数据算法驱动下,剧本生成、虚拟制片与影像合成效率加速提升,但数据依赖也引发版权归属不清以及隐私易泄等管控风险。基于此,文中提出了建构以人为本、责任明晰、动态均衡的人机共创治理模式:在数据输入阶段,强化伦理筛选与偏见校正;在创意生成阶段,建立人机协同创新机制;在伦理审核阶段,实施多层级价值评估与算法透明化;在艺术升华阶段,确保人类创作者的情感注入与文化诠释权。化解人工智能介入戏剧影视产业带来的伦理风险,构建制度约束、组织协同与技术赋能三位一体的治理体系,可以推动戏剧影视行业在效率跃升与人文价值坚守之间实现动态均衡发展。

关键词： 人工智能伦理建构   应急伦理   非对称风险   模因突变   急难   共存论  

摘要： 人工智能伦理建构的主要目的是通过赋予人工智能体类人的道德能力以促使其产生稳定的利他行为,当前主流研究路径包括“自上而下”的规则嵌入、“自下而上”的机器学习以及“混合式”的综合进路及其衍生范式。然而,这些方法尚未充分触及人机共存的根本问题,即如何在存在论层面构建人机互为主体的伦理关系及如何解决道德地位认定的本体论困境,这构成了人工智能伦理发展的瓶颈。进而,人工智能伦理建构的主流路径面临几大疑难,即“非对称风险”“模因突变”、人类生存之“急难”的加剧等。在演化生物学的视角下,人类作为基因和模因的双重载体,其行为模式常被视为受这两种复制因子驱动的“智能机器”。然而,人类区别于其他生命形式的独特性在于:人类能够通过道德理性的觉醒发起“认知革命”,每一次这样的觉醒都标志着应急伦理的出场,展现了超越生物决定论的潜能。鉴于此,对人工智能伦理建构疑难进行应急伦理破解,即基于“合成进化”采用“风险共担”以应对“非对称风险”,走向“内共生”以应对“模因突变”,践行“共存论”以应对人类生存的“急难”。

关键词： AI   RPA财务机器人   高职教育   人工智能   教学改革  

摘要： 文中探讨了AI技术在高职院校RPA财务机器人课程中的应用。通过分析AI技术在教育教学中的现状、优势与局限性,并结合SWOT分析,提出了基于AI技术的课程改革模式。研究采用Python数据可视化分析、实地调研与文献研究等方法,对AI技术在教学中的应用效果进行评估,并提出优化建议。研究发现,AI技术能提升个性化学习辅导、优化教学资源利用,并促进跨学科融合,但在学术诚信、教师角色转变等方面仍需优化。

关键词： 精准打击   军事航天   快速反应   人工智能技术  

摘要： 现代战争对快速反应和精准打击需求较高,而军事航天作为我国维护国家安全的关键力量,需要广泛应用人工智能技术,提升情报侦察的精准性和广泛性,增强指挥控制的自动化和智能化,降低军事航天器运行过程对地面的依赖性,进一步提升自主执行任务的效率和安全性,推动我国军事航天领域实现可持续发展。

关键词： 企业新质生产力   人工智能   企业专业化  

摘要： 在数字经济时代,人工智能有助于提高信息处理效率、优化资源配置和促进商业模式创新,已成为推进企业新质生产力发展的重要动力。本研究基于中国沪深A股上市公司数据,利用机器学习方法刻画了企业人工智能水平,实证检验了人工智能对企业新质生产力的影响及其作用机制。研究发现,人工智能显著促进企业新质生产力发展,人工智能对企业新质生产力的促进作用在创新政策阶段、技术密集型、数字化转型高的企业更为明显。人工智能通过提升企业专业化程度促进企业新质生产力发展;数字技术创新、高技能劳动力的需求强化了人工智能对企业新质生产力的赋能效果。