关键词： 人工智能   空调智能控制   节能优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在空调系统节能优化领域展现出巨大潜力.该研究构建了基于深度学习与强化学习的空调智能控制系统,实现了负荷预测与温湿度调控及故障诊断的一体化集成.系统采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)建立负荷预测模型,通过深度强化学习算法优化温湿度控制策略,并结合支持向量机实现故障诊断.实验结果表明,该系统在负荷预测方面达到95.3％的准确率,温度控制精度提升至±0.5℃,系统整体能耗较传统控制降低21.4％.研究成果为空调系统节能控制提供了新的技术路径,对推进建筑节能具有重要的工程应用价值.

关键词： 人工智能   变电站运维   应用  

摘要： 在电力系统中,变电站的作用至关重要,其稳定运行对于保障电力供给具有重大意义.近年来,人工智能技术在变电站运维中展现出巨大潜力,人工智能技术在设备状态监测、智能巡检、电力负荷预测、安全监控等方面的探索与应用,对变电站及系统运行的稳定性、可靠性及应变能力有了显著提升.文章分析了变电站运维工作所面临的挑战与人工智能的潜在应用价值,重点讨论人工智能技术在故障预测、优化调度和应急响应中的具体应用,为智能化、自动化运维管理提供参考.

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修   技术应用  

摘要： 电力设备作为电网的重要组成部分,其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定.人工智能作为一种新型技术,现已被应用于电力设备运维检修之中,可有效弥补传统人工检修的缺陷,提高应用效果.基于此,本文结合实例分析人工智能技术在电力设备运维检修中的关键技术,并探讨实际应用场景与效果,包括故障识别、状态监测、故障诊断与寿命评估等方面.结果表明,人工智能技术的应用可有效提升电力设备运维检修效率,对电力企业的智能化转型发展起到推动作用.

摘要： 科技成果落地转化是推动科技创新与产业创新深度融合的关键途径.习近平总书记高度重视科技创新成果转化工作,强调"科技成果只有同国家需要、人民要求、市场需求相结合,完成从科学研究、实验开发到推广应用的三级跳,才能真正实现创新价值、实现创新驱动发展."

摘要： 2025年2月28日,"弘扬教育家精神,探索人工智能助推教师队伍建设"学术研讨及典型案例交流活动在广州中学顺利举行.本次活动由广州市教育局主办,中国教育科学研究院教师发展研究所提供学术指导,广州市教育研究院与广州中学共同承办,旨在探索人工智能与教育的深度融合,为教师专业成长注入思想和实践动力,推动教师队伍的高质量发展.

关键词： 基础工程   本科教学   大语言模型  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,土木工程领域本科教学正面临前所未有的变革与挑战.文章分析了基础工程本科课程教学所面临的挑战,评估了人工智能大语言模型在基础工程课程教学中的应用能力,并给出典型应用示例,旨在利用大语言模型所能提供的个性化学习支持、智能辅助设计工具、虚拟导师辅导、智能评测与反馈等功能,提升教学效果和学生的学习体验,培养学生的实践能力和创新思维.同时,建议师生在使用大语言模型过程中,结合相关理论知识与实践经验,准确辨识其潜在不合理之处.

关键词： 交通工程   课程教学改革   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的不断进步,其在交通工程领域的应用日益广泛,为交通工程专业的教育提出了新的挑战与机遇.为了适应这一技术变革,交通工程课程的教学改革显得尤为重要.文章深入探讨了当前交通工程课程教学改革的现状和问题,结合人工智能发展背景下交通工程课程改革趋势,借鉴国内外高校相关课程改革的经验,提出了人工智能发展背景下交通工程课程改革的策略,并给出了具体的改革措施和建议,主要包括建立AI技术融入课程的机制,加强实践教学环节的建设与管理,构建多元化的教学资源平台,加强国际交流与合作等.

关键词： 钢铁行业设备故障诊断   人工智能技术   状态监测  

摘要： 钢铁行业设备故障诊断面临复杂工况环境与多源异构数据处理的挑战。研究聚焦人工智能技术在冶金装备状态监测与失效预警中的应用价值,系统分析设备故障产生机理与诊断需求。通过构建深度学习网络解析振动频谱特征,应用时序预测算法评估部件剩余寿命,结合知识图谱技术整合多维度运行数据。结果表明,数据驱动方法有效提升故障识别精度与响应速度,但受限于数据质量缺陷与标准化不足。针对现有技术瓶颈,提出优化数据采集策略与模型泛化能力的改进路径,为构建智能化设备管理提供理论支撑。

关键词： 智能交通管理系统   交通流优化   信号控制   车联网   人工智能  

摘要： 传统的交通管理模式在面对复杂、动态的交通环境时,存在信号控制滞后、路径规划单一、交通资源利用率低等问题,难以有效缓解城市交通拥堵。智能交通管理系统依托先进的感知、通信、计算和控制技术优化交通流组织,以提高城市道路的通行效率。基于此,本文首先分析了智能交通管理系统的技术架构,包括交通流检测、数据处理与计算、优化控制算法等核心技术。接着,借助仿真实验和典型城市案例分析,量化智能交通管理系统对平均通行时间、车辆排队长度和交通流量的优化效果。研究表明,基于人工智能和大数据分析的智能信号控制、车联网辅助调度和自适应路径优化策略,能够有效提升城市道路通行效率,减少交通延误,提高道路资源利用率。以期为未来智慧交通系统的优化提供技术支撑。