关键词： 新质生产力   人工智能   机会窗口   技术-经济范式  

摘要： 人工智能技术革命为后发国家实现技术赶超创造了历史性机遇。发展新质生产力意味着劳动者、劳动资料、劳动对象的三重跃迁,这为把握历史机遇提供了系统支撑。劳动者跃迁体现在人才差异化、推进知识生产与技术转化;劳动资料跃迁体现在设备智能化、发挥“数据×算法×算力”的乘数效应、构建技术扩散路径;劳动对象跃迁体现在建模数字化、形成虚实映射空间,三者共同形成“技术突破-组织变革-制度适配”的闭环。提升国家创新体系效能、培育数智化产业生态系统、更新人才培养体系、把握人工智能技术革命窗口,为全球南方国家打破新技术依附困境提供实践范式。

关键词： 人工智能   算法共谋   算法滥用   竞争风险   反垄断规制  

摘要： 人工智能算法在推动社会进步和经济发展的同时,也带来了前所未有的市场竞争风险。算法的“黑箱”特性、自主决策能力以及对海量数据的依赖,使得现行反垄断法分析和规制方法在识别、认定和归责方面面临困境。算法共谋、开源或闭源算法竞争、基于算法的滥用市场支配地位等行为,不仅可能扭曲市场竞争秩序,也可能损害消费者利益。规制算法市场竞争风险,不仅是为了维护市场公平竞争秩序,更是为了确保人工智能健康可持续发展,实现法律与技术的良性互动。故此,需通过加快优化法律与技术互动,以有效应对算法共谋,强化反垄断事前规制与事后规制相结合,以应对算法滥用等妨碍、限制、排除竞争的行为,以及加强多元主体协同规制与国际合作等方式,规制人工智能算法市场竞争风险,实现技术创新与公平竞争之间的动态平衡。

关键词： 人工智能(AI)   数字孪生   智能监测  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展与广泛应用,其在清洁能源领域的革新价值日益凸显。作为新型电力系统的核心调节单元,大型抽水蓄能电站引入人工智能技术对保障其安全稳定运行、提升管理效能及促进智能化转型具有关键作用。本文以某电站为研究对象,系统分析无人机巡检、轨道机器人运维、智能监测分析系统等创新技术的应用成效,进而从设备健康状态评估、风险预警机制、自主智能化运行三个维度,探讨人工智能在电站全生命周期管理中的深度渗透趋势。研究成果不仅揭示了智能技术与传统运维的融合途径,更为行业智能化升级提供理论支撑与实践参考。

关键词： 天然气   脱硫   人工智能   Savitzky-Golay滤波   特征工程   深度学习   多任务学习  

摘要： 目的对天然气脱硫过程进行准确建模有助于天然气企业实现高效、稳定的生产,提高产品气气质,增加经济效益,同时确保尾气排放达标。现有基于人工智能技术的建模研究虽然取得了一定的进展,但通常侧重于对单一生产目标的预测,无法应对多样化的应用需求,使其在工业装置中的应用受到限制。方法采用多任务学习(multi-task learning,MTL)技术充分挖掘天然气脱硫工艺生产数据中各个变量间的内在关联,结合Savitzky-Golay滤波去噪、Pearson相关性分析与随机森林算法特征降维,精确地识别出脱硫过程中的关键生产变量。在此基础上,采用MTL方法同时完成了产品气中总硫含量和硫化氢含量的多目标预测任务。结果与传统机器学习方法相比,提出的MTL模型在预测准确性和预测稳定性方面具有显著优势,产品气中总硫质量浓度和硫化氢质量浓度的决定系数平均值(R^(2))分别为0.980和0.972,均方误差平均值(S_(ME))分别为0.127(mg/m^(3))^(2)和0.008(mg/m^(3))^(2),预测误差减少了50%以上。采用沙普利加法解释(Shapley additive explanations,SHAP)方法度量模型中输入变量的重要度,发现MTL模型能准确识别关键操作变量,并且在两个预测任务中,关键变量的重要性排序及其对预测目标的影响规律具有一致性,表明模型在准确捕捉多任务间协同效应方面具有优势。结论所提出的建模方法不仅实现了对多个目标的准确预测,增强了模型的鲁棒性和可解释性,同时还降低了建模计算的成本,提升了其在工业应用中的实用性,可为开发适用于天然气脱硫过程的建模方法提供参考。

关键词： 人工智能算法   卷烟厂制丝工艺   故障诊断   预测性维护  

摘要： 本文首先详细剖析了神经网络、支持向量机等常见人工智能算法的原理及在制丝工艺中的应用方法,通过实际案例展示了这些算法在提高制丝工艺稳定性、降低维护成本等方面的显著成效。同时,分析了应用过程中存在的数据质量、算法可解释性等问题,并提出了相应对策,旨在加快人工智能算法在卷烟厂制丝工艺中的应用,促进整个行业快速稳健的发展。

关键词： 企业财务风险   大数据   数字化转型   人工智能  

摘要： 数字化转型正在改变企业的经营管理方式,企业财务风险控制也因此面临前所未有的挑战与机遇。随着大数据、人工智能和区块链等新兴技术的快速发展,传统财务风险控制机制已难以适应数字化环境下企业经营的复杂性与动态性。企业亟须构建与数字化转型相适应的财务风险控制体系,利用数字技术提高企业识别风险和防控风险的能力。

关键词： 学术期刊   人工智能   编辑流程   自动化优化   智能化管理  

摘要： 学术期刊是科学研究成果传播与交流的重要载体,其编辑流程涵盖多个环节。传统编辑流程涉及大量的人工操作,效率与质量受限,难以应对海量稿件和多样化需求。人工智能优化编辑流程,对学术期刊的现代化管理产生深远影响。分析学术期刊编辑流程的核心环节及其特点,从稿件初筛质量评估、审稿人推荐匹配、自动化排版格式调整、数据分析优化文章传播4个方面,探讨人工智能技术在编辑流程中的具体优化应用,突出人工智能在提高流程效率、减少人工误差和支撑决策中的独特作用,为学术出版领域的智能化发展提供技术参考与实践依据。

关键词： 人工智能   数字反应堆   加速计算   屏蔽计算  

摘要： 数字反应堆技术是核反应堆工程领域数字化升级和研发创新的前沿领域,当前面临着高精度数值计算与实现数据快速交互的双重挑战,应用人工智能技术实现高精数据快速生成是解决该问题极具潜力的新方法。本文通过充分研究分析,选取基于机器学习和深度学习的条件生成对抗神经网络算法和深度全联接网络算法,以小型快中子反应堆的屏蔽场计算为研究对象,开展了人工智能模型建立、数据生成与训练、程序开发、示范计算等工作,与传统计算分析程序对比,可在同等的100万数据量级、3%误差范围内将计算速度提升4至5个量级,证明了该研究思路和方法具有显著的应用价值,并可在未来进一步扩展应用范围支撑数字反应堆实时计算系统开发。

关键词： 人工智能   高中生物   跨学科教学  

摘要： 人工智能技术不仅被广泛应用于工业、医疗和交通领域,而且在教育领域越来越受到人们的重视。高中生物学这门基础学科对学生科学素养与创新能力的培养有着至关重要的作用。但传统生物学教学方法通常过多地强调知识传授而忽略对学生实践能力与创新思维的培养。所以如何在高中生物学跨学科教学过程中运用人工智能技术来提升教学质量与效果,已成为目前教育领域的重要问题。

关键词： 生成式人工智能   文旅短视频   内容生产模式   人机协同  

摘要： 当前,文旅短视频行业的流量红利逐渐消退,面临内容同质化的困局。文章以生成式人工智能技术为切入点,系统分析生成式AI如何通过“内容共创—交互升级—场景扩展”的三阶段优化路径,重构文旅短视频的生产模式。与此同时,生成式AI在文旅短视频中的应用也带来虚假呈现、版权归属、文化偏差等挑战。为此,文章提出加强内容审核、完善法律规范、优化数据模型、强化人文参与、引导用户创作等对策建议,以期在技术理性下实现文旅短视频生产的创新与可持续发展。