关键词： 试点项目   制造业   柯桥区   人工智能  

摘要： 近日,浙江省人工智能赋能制造业的首批试点名单正式公布,绍兴市柯桥区凭借人工智能赋能制造业(印染)试点项目成功入选。作为首批试点区域,柯桥区将承担起探索人工智能与制造业深度融合的重任,推动印染行业的智能化转型和升级。据了解,柯桥区人工智能赋能制造业(印染)试点项目的建立依托于其作为全国纺织印染产业核心集聚区的雄厚基础。

关键词： 人工智能   林木采伐   伐区调查   精度提升   地理信息系统   移动地面激光扫描  

摘要： 聚焦于林木采伐伐区调查设计领域,针对传统调查方法存在的数据计算误差大、设计精度低等问题,提出基于人工智能(人工智能)与地理信息系统(GIS)技术融合的伐区调查设计方案。引入“林木采伐设计助手V1.0”及“数字森林的人工智能(人工智能D-FOREST)”软件,结合移动地面激光扫描(MTLS)技术获取的点云数据,实现伐区调查的自动化、智能化处理。以上思县平广林场为实验区域,对比分析人工智能方案与传统调查方法在精度、效率及成本方面的差异。结果表明,人工智能方案在树木数量检测率、胸径(DBH)、树高(Ht)及材积(Vt)等参数估测上精度显著提升,平均检测率达97%,胸径相对均方根误差(RMSE)为7.5%,同时可节约57.3%的调查时间,为林业资源可持续管理提供了技术支撑。

关键词： 人工智能辅助识别   反无人机系统   深度学习   智能防御   多目标跟踪  

摘要： 随着无人机技术的快速发展,非法无人机入侵事件日益增多,传统的反无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)识别技术在准确性与实时性方面面临严峻挑战。针对这一问题,文章设计了基于人工智能的反无人机辅助识别系统。系统通过深度学习算法强化特征提取能力,提升目标识别准确率,该系统构建了智能识别模块与多目标跟踪算法,实现对入侵无人机的实时定位与轨迹预测。人工智能辅助识别技术在复杂环境下显著提升了对无人机的识别准确率与处理效率,系统整体性能优于传统识别方法,研究成果为构建智能化反无人机防御体系提供了可行的技术方案。

关键词： 人工智能   机器学习   深度学习   恶意软件检测  

摘要： 网络安全问题,如网络攻击、数据泄露等,对个人隐私、企业运营和国家安全具有严重的威胁。传统的网络安全防护方法以防火墙、入侵检测系统为主,难以满足当前的网络安全需求。人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和智能决策能力,在计算机网络信息安全防护领域具有巨大的潜力。基于人工智能的网络安全防护模式可以自动学习网络流量的特征、行为模式以及攻击者策略,以抵御各种网络威胁。文中探讨了基于人工智能的计算机网络信息安全防护模式,分析了其在当前网络安全领域的应用现状,为构建更加智能、高效的网络安全防护体系提供了理论支持。

关键词： 人工智能   DeepSeek   教学设计   质量守恒定律  

摘要： 明确应用DeepSeek开展教学设计的一般流程,并以“质量守恒定律”为例,分别从目标分析设计、教学活动设计和教学评价设计三个基本要素阐述如何应用DeepSeek赋能化学教师开展教学设计。同时指出使用DeepSeek开展教学设计时教师应注意的问题和行之有效的指令,为人工智能背景下化学教师的教学提供有效的参考。

关键词： 人工智能   思政教育   个性化推荐机制  

摘要： 研究聚焦人工智能赋能的思政教育个性化推荐机制展开研究。在理论层面,剖析了人工智能与思政教育个性化推荐机制的理论内涵及内在关联,揭示了大数据理论和机器学习理论对该机制的支撑作用。在实践层面,详细阐述了其具体架构,包括数据感知层夯实数据基础、算法计算层构建核心引擎、模型构建层打造决策中枢、应用服务层构建服务生态以及反馈优化层构建协同机制。该机制通过多维度融合、多层次联动,形成了具有教育适应性、技术可靠性和伦理合规性的智慧推荐服务体系,为提升思政教育的针对性和实效性,推动思政教育创新发展提供了新路径与新方法。

关键词： 人工智能   初中数学   个性化学习   数学核心素养  

摘要： 人工智能技术在教育领域的深入应用为初中数学个性化学习提供了新的可能.本文通过分析AI系统在数学教学中的功能定位和应用模式,探讨如何利用人工智能技术实现学生数学核心素养的培养和个性化学习需求的满足.研究表明,AI系统能够通过学习行为分析、知识图谱构建、智能推荐等方式,为学生提供精准的学习诊断和个性化学习路径,有效提升学习效果.同时,AI辅助教学也促进了教师角色的转变,使其更专注于培养学生的数学思维和创新能力.

关键词： 乡村振兴   影像表达   视觉人类学   影像实践   AI辅助  

摘要： 摄影作为文化传播媒介,在重塑乡村经济发展、守护乡土文化根脉、构建和谐乡村秩序等方面具有重要价值。在数字技术与人工智能赋能下,乡村文化的视觉表达渠道日益多元,传播效率显著提升。然而,当前乡村影像实践仍面临表达机制缺失、在地主体缺位、智能技术错配、组织能力薄弱等诸多问题,制约了影像的传播效果、社会价值与教化功能。基于此,以影像为核心,结合视觉人类学的田野调查方法、民族志影像的叙事逻辑和AI工具在影像整理与分析中的应用等三个层面,尝试建立以“文化认同生成”为目标的影像实践新路径,并通过分析政策导向与现实困境,构建在AI参与下的乡土影像表达机制,为助力乡村视觉文化振兴提供兼具理论创新性与实践可行性的解决方案。

关键词： 生成式人工智能   社会风险   法律规制  

摘要： 生成式人工智能通过深度学习和大数据训练,能够生成高质量的内容,但其应用引发在个人隐私、算法偏见、间接侵权、权属界定等多方面引发了社会风险。本文从生成式人工智能的技术原理着手,将生成过程拆分为数据获取、数据处理、成果生成与成果存储四个阶段;各阶段社会风险集中体现为个人隐私风险、算法偏见风险、间接侵权风险与生成成果的权属界定风险。通过进一步探讨了这些风险的成因,本文提出要明确责任主体、健全多元监管机制和完善法律保障体系等规制进路,以期在保障个体权益和公共利益的同时,促进人工智能产业的良性发展。

关键词： 人工智能   心律失常   诊断   治疗  

摘要： 本文围绕人工智能(artificial intelligence,AI)技术在心律失常诊疗领域的应用,简介了国内外相关最新研究成果。文章不仅概述了AI在心律失常的筛查与诊断中能明显提升检测效率及准确率,而且强调了AI在心律失常及其相关并发症风险预测和指导心律失常临床治疗中的价值。此外,本文梳理了AI诊治心律失常面临的挑战,包括数据数量和质量问题、AI学习过程的“黑匣子”效应、模型泛化问题、技术伦理问题,以及AI模型的临床接受度,并展望了AI技术将与医学深度融合,全面深入心律失常诊疗各环节,从而优化医疗资源配置和医疗服务流程,提高医疗效率和质量,改善患者预后。