关键词： AI技术   泵站运维   农田水利   信息化管理  

摘要： 伴随人工智能(AI)技术的快速发展,泵站运行管理也渐渐从传统经验模式朝着数据与智能主导方向转变。主要探讨了AI技术在泵站管理中的应用,阐述了当下泵站管理所面临的难题,并给出了借助数据融合、智能调度和故障预测等方法来优化管理的框架。研究显示,AI技术不仅能有效提升泵站的运行效率,还能降低成本,增强故障预测和调度能力。然而,目前还存在数据质量差、技术与人才短缺和安全隐患等问题,解决这些问题对于推动农田水利现代化管理有着重大意义。

关键词： 人工智能   中韩互译   神经网络机器翻译   人机协同   翻译技术  

摘要： 随着人工智能(AI)技术,特别是神经网络机器翻译(NMT)的迅速发展,中韩翻译实践正经历由传统人工主导向人机协同的新阶段转变。本文聚焦人工智能在中韩互译中的应用现状,结合翻译示例分析当前技术表现,并系统探讨其在语言结构差异、语用功能转换及文化负载信息处理中的优势与限制。研究发现,中韩互译虽然已在新闻、法律、教育等领域广泛应用AI系统,但在句法重构、敬语体系、词义选择等方面仍存在诸多挑战。基于此,文章提出构建以“译者 + AI”为核心的人机协同翻译生态,以实现智能翻译与跨文化传播的深度融合。

关键词： 人工智能   DeepSeek   高等教育   数字化转型  

摘要： 随着科技的快速发展,人工智能水平在飞速提升。2025年初,由我国自主研发的开源大模型DeepSeek成为了全球的焦点,该模型使得我国人工智能水平大大提高,给各行各业的发展带了新机遇。文章主要分析了在DeepSeek引领下的人工智能技术对于高等教育数字化转型的重要性,多维度探讨了人工智能驱动下高等教育数字化转型过程中存在的困难与路径。文章对于人工智能时代的高等教育数字化转型发展具有较高的借鉴意义以及推广应用价值。

关键词： 人工智能   项目式学习   高校体育教学  

摘要： 基于人工智能(AI)技术的快速发展及其在国家教育战略中的深度融合现实,本文聚焦AI赋能项目式学习(PBL)在高校体育教学中的应用展开研究。具体采用建构主义理论和OBE理念,探讨AI赋能PBL在高校体育教学中的内涵与应用价值,提出“教学目标、内容、过程、评价”的实施框架,并根据AI赋能体育课程PBL的现存问题提出解决路径。研究表明:AI技术通过个性化教学设计、智能化评价反馈、VR/AR场景构建、数据驱动决策及智能协作,显著提升了高校学生在PBL中的运动技能、协作能力与学习自主性。然而,在高校体育课程PBL教学的实际应用中仍存在技术整合不足、教学设计与实施有缺陷、评估与反馈机制不完善以及自主性与隐私伦理等问题。为此,针对高校体育课程PBL提出加强设施建设与教师能力提升、优化PBL设计、提高评估准确性、平衡技术依赖等开展路径,旨在推动AI与PBL的深度融合,为高校体育教学数字化转型提供理论与实践支撑。

关键词： 研究生   就业指导   案例分析   人工智能  

摘要： 在人工智能技术飞速发展的时代,学生工作领域正面临着全新的机遇与变革。北京邮电大学积极探索AI赋能辅导员工作的新路径,在学生管理与服务方面取得了显著成效。该校辅导员勇于尝试,将AI技术融入就业指导、网络舆情管理等日常工作,从智能监测预警到精准研判干预,从个性化职业规划到全方位能力培养,形成了一套行之有效的创新模式。本期刊发3篇北京邮电大学辅导员在相关工作方面的案例,供大家学习交流。

关键词： 人工智能   教育游戏开发   电解质   化学消消乐  

摘要： 以自然语言开发一款电解质相关概念的“化学消消乐”游戏,介绍运用生成式人工智能DeepSeek开发简单教育游戏的一般流程,旨在为化学教师开发个性化电子教育游戏提供参考。开发具体流程包括明确开发目的、选择游戏载体、构思游戏规则、输入提示语、检验游戏效果以及多次调整和优化等。

关键词： 人工智能   美国军备   新兴技术   军事安全   战略稳定  

摘要： 人工智能技术于近年来迅速发展,加快影响塑造国家军事体系。作为全球军事强国,美国将人工智能视为赋能自身军事力量以及强化大国战略竞争能力的关键抓手,同时基于该逻辑加紧强化自身人工智能军备。从态势上看,美国持续构建人工智能军备发展的战略部署和机制设置,尝试为军事改革提供制度及资源保障。在此基础上,美国积极推动人工智能融入军事决策进程,寻求通过该技术优化指挥控制效能和作战效率,同时亦以低调审慎姿态推进致命性自主武器的开发,聚焦利用该技术提升在新兴域中的行动空间、强化诉诸“混合战争”的能力。美国人工智能军备以维护国家安全利益和军事霸权为目标,在战略指向上服务于大国竞争,在获取路径上依赖“硅谷军工体”,在操作方式上结合“介入战争”与“融入演习”两种具体路径,或将催生新型军备竞赛,侵蚀大国战略稳定性,并加剧致命性自主武器治理的困境。未来,美国仍将持续致力于推进人工智能军备,同时这一进程也将面临多方面挑战。

关键词： 单目标追踪(SOT)   对抗攻击   深度学习   人工智能  

摘要： 单目标追踪是计算机视觉中的关键任务之一。随着人工智能技术的发展,基于深度学习的追踪方法已经成为单目标追踪的主流,显著提升了追踪的精度和可用性。然而深度学习方法易受到对抗攻击威胁,攻击者能够诱使深度追踪模型产生错误的追踪结果,严重影响追踪的鲁棒性和安全性。综述了近年来单目标追踪领域对抗性攻击技术的研究进展,揭示了深度学习追踪模型所面临的潜在安全风险,并分析了该领域所面临的挑战和难题。依据攻击方法是否与视频追踪的在线特性相适应,对现有的单目标追踪对抗性攻击技术进行了分类总结,阐述了基本原理、特征以及代表性工作。最后从构建安全可靠的追踪模型和面向实际应用的追踪攻击等视角,对追踪对抗技术的未来发展趋势进行了展望,探讨了当前追踪攻击研究中的关键问题,包括追踪对抗防御、多模态追踪攻击、物理可实现追踪攻击及非合作追踪攻击等,以推动该领域创新与进步。

关键词： 风电设备   远程运维   人工智能   大数据  

摘要： 本文主要分析风电场运维中出现的问题和运维方式,探讨生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在风电装备运维领域的应用。融合多项技术,例如生产式对抗网络(GAN)、CLIP(Contrastive Language-image Pre-Training)模型、Transformer模型等,在故障诊断、运行优化、维护计划等场景构建高效预测模型,提高运维水平。此外,从数据集成管理、装备和技术赋能、人才培养三大方向提出提升风电智能运维水平的发展建议,以期为风电产业智能运维提供参考和借鉴。

关键词： 车辆工程   人工智能   大数据   课程改革   教学创新  

摘要： 随着人工智能和大数据技术的迅速发展,传统的车辆工程学科教育面临着转型和升级的需求。尤其是在应用型本科高校中,车辆工程课程体系与现代技术的需求之间存在较大差距,亟需进行课程改革。本文首先分析了当前车辆工程学科课程设置的现状,指出课程内容和教学方法的局限性,讨论了人工智能和大数据在车辆工程中的多项应用。在此基础上,提出了具体的改革路径和方法,包括强化技术融合、推动多学科交叉、培养学生的创新与实践能力,以及采用智能化教育手段等。此外,改革还应加强教师队伍建设、创新教学方法,并结合实际案例和行业实践,增强学生的实际操作能力。