关键词： 教学流程   信息时代   数字化教学模式   智能化  

摘要： 引言。在信息时代,数字化技术正深刻改变着人们的生活和工作方式,教育领域也不例外。应用型本科高校作为培养高素质应用型人才的重要阵地,其教学模式的创新对于提高人才培养质量、适应社会经济发展需求具有重要意义。人工智能作为当今最具影响力的技术之一,具有强大的数据处理、分析和学习能力,将其引入应用型本科高校数字化教学模式中,能够为教学带来全新的活力和变革。依靠人工智能驱动,实现教学流程的智能化、个性化与高效化,是应用型本科高校数字化教学模式创新的关键路径。

关键词： 人工智能   战斗体能   军校学员   人机协同   动态监测  

摘要： 本文聚焦人工智能技术在军事战斗体能训练领域的创新应用,系统探讨其赋能军校学员战斗体能发展的核心路径。通过分析智能化战争对军事人才体能素质的复合需求,结合人机协同训练模式、动态监测技术、个性化方案生成等关键技术,提出基于智能算法的体能评估体系、多模态训练场景构建及人机融合训练机制。研究结果表明,人工智能技术可显著提升训练效率、降低运动损伤风险,并推动军校体能训练从经验型向数据驱动型转型。本文为军事院校体能训练模式创新提供理论支撑与实践参考。

关键词： 人工智能   家纺花型   自动生成   深度学习  

摘要： 随着全球家纺消费市场个性化需求的持续升级,传统家纺花型设计周期长、创新乏力、试错成本高等问题日益凸显。纺织行业亟需通过智能化手段突破设计瓶颈,实现快速响应市场需求的能力。近年来,生成对抗网络、风格迁移等人工智能技术的突破性进展,为图案自动化生成提供了新的范式。此类技术在图像合成领域的成熟应用,已初步验证其在纹样设计中的巨大潜力。因此,本文旨在为家纺企业提供低成本、高效率的创新设计支持,缩短设计周期,助力小批量定制化生产和行业智能化、定制化转型。

关键词： 人工智能   档案管理   创新   智能化  

摘要： 随着人工智能技术的发展,档案管理的效率和准确性得到显著提升。本文分析了人工智能技术在档案管理中的优势,主要体现在提高档案管理效率、提升档案服务质量、降低档案管理成本等方面。同时,指出人工智能技术的引入也带来了一些挑战,如数据安全、技术更新快速导致的技能缺口问题等。未来,人工智能技术不仅可以帮助实现档案的自动化管理,还可以通过智能分析为档案管理者提供更有价值的决策支持。

关键词： 页岩油   压裂   压力预测   人工智能   机器学习   神经网络   吉木萨尔  

摘要： 砂堵严重制约了吉木萨尔页岩油示范区的压裂施工安全和施工效率,施工压力变化是砂堵最直接的响应信号,准确预测施工压力是超前预警砂堵的关键。基于LSTM、BiLSTM和GRU等3种机器学习方法,建立了多变量时序施工压力预测模型,利用网格搜索算法和贝叶斯优化算法优化模型的超参数,同时使用五折交叉验证方法,防止模型过拟合。以均方误差、均方根误差和平均绝对误差为评价指标,评估了预测模型的性能,并以实际压裂段开展了模型应用。研究结果表明:具有五折交叉验证和丢弃率等于0.30的BiLSTM模型,相比于具有相同约束的LSTM和GRU模型,均方误差分别降低了67.6%和89.9%,均方根误差分别降低了43.1%和68.3%,平均绝对误差分别降低了28.6%和67.6%。由此可知,具有五折交叉验证和丢弃率等于0.30的BiLSTM模型具有较好的泛化能力和鲁棒性,预测施工压力更加可靠。研究结果可为吉木萨尔页岩油示范区压裂施工压力的预测提供模型和方法。

关键词： 人工智能   英语教学效果   影响因素   元分析  

摘要： 随着人工智能(AI)技术在教育领域的深度应用,AI与英语教育整合的研究引起了学界关注。大量相关研究在不同教育环境中开展,其结果呈现出多样性。AI对英语教学的实际成效及影响机制亟待系统性考察。采用元分析方法,对25项相关的国际实验与准实验研究进行综合评析,探究AI技术对英语教学效果的具体影响及其关键因素。结果显示:AI技术对提升英语教学总体效果具有积极作用;在认知层面,该技术促进了学生的阅读、口语、写作等语言能力;在非认知层面,有助于增强其学习动机与自我效能感。同时,技术的应用效果受到学生特征、教师角色及人机交互模式等因素的调节。此项量化分析可为AI在英语教育领域的应用发展提供数据参考。

关键词： 人工智能技术   传感器原理及应用   多模态数据分析  

摘要： 为提升传感器原理及应用课程教学质量,缓解传统教学模式中存在的理论抽象性强、实验条件受限、个性化指导不足等问题,文章基于人工智能算法开发了面向该课程的信息化教学平台。采用需求分析驱动与模块化设计方法,构建了智能课程管理、虚拟仿真实验、多模态数据分析、自适应评估等功能模块,通过实验测试证明了该平台功能的有效性。研究成果可为工程类课程的信息化改革提供技术支持。

关键词： 人工智能   临床推理   医学教育  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展正在驱动医学教育模式转型,其中临床推理(clinical reasoning)教学领域的变革尤为显著。传统临床推理教学模式依赖资深医师通过真实案例进行经验传授,而新技术的涌现使AI逐渐成为教学过程中的关键要素。本研究综述并分析近5年相关研究发现,AI技术通过4个核心要素构建临床推理教学新路径:基于AI的智能案例系统(用于材料准备)、虚拟病人教学系统(推理能力训练)、智能评分系统(实现能力评估),以及全程嵌入的AI决策支持系统。循证研究表明,AI在临床案例整合和真实情景模拟方面展现出优势,但其在提供临床推理信息的可靠性、时效性以及对学生临床推理能力长期影响方面仍需进一步验证。现阶段实践建议采用传统教学与新路径相结合的双轨制教学模式,在关键决策点保留人工审核环节,以有效控制AI可能带来的错误风险;在未来,具备临床推理能力的AI模型有望为医学教育提供更为可靠的支持。

关键词： 大数据   人工智能技术   信息安全  

摘要： 针对大数据场景中数据泄露风险加剧与攻击手段智能化演变的双重挑战,文中提出了一种融合多模态人工智能技术的动态防御框架。基于知识图谱构建威胁实体关联网络,采用改进型图神经网络(GraphSAGE+Transformer)挖掘深层攻击模式;引入攻防场景中智能化渗透,结合强化学习优化蜜罐系统的交互式欺骗策略。实验以物联网流量数据集(CIC-IoT-2022)为基础,模拟APT攻击链与零日漏洞利用场景。结果表明,所提模型较传统入侵检测系统误报率降低62.3%,未知威胁响应时效提升4.7倍,且在小样本场景下仍保持稳定检测效能(F1-score≥0.89)。

关键词： 医院档案管理   人工智能   医疗档案   数据安全  

摘要： 人工智能在医院档案管理领域已经得到广泛应用,但理论归纳尚未同步跟上。医院档案管理在价值认知、规律把握、体系建设等方面存在很多问题。人工智能赋能医院档案管理主要体现在电子病历、医学影像、科研档案和人事档案智能化等方面,挑战主要涉及数据安全与隐私保护、算法风险与隐私可靠性、数据标准不统一与技术更新难等问题。因此,必须从技术升级、制度完善、人才培养等维度协同解决。