关键词： 人工智能技术   煤矿   安全监测  

摘要： 针对传统煤矿安全监测方法存在的局限性,本文介绍了人工智能技术的基本概念与主要技术,分析了煤矿安全监测的基本概念和传统监测方法的局限性。在此基础上,探讨了人工智能技术在煤矿安全监测中的应用。通过分析多个典型的应用案例,展示了人工智能技术在瓦斯监测、矿井环境监测等领域的应用效果。结果表明:人工智能技术能够显著提高煤矿安全监测的实时性、准确性和自动化水平。未来,该技术将在煤矿安全管理中发挥更加重要的作用。

关键词： 计算机网络   人工智能技术   融合   应用  

摘要： 计算机网络与人工智能技术的深度融合不仅是技术层面的革新,更是推动社会数字化转型的重要引擎。二者有机融合能够增强网络系统的智能性与自适应性,使得网络能够根据实时需求动态调整资源配置,有效应对突发流量高峰,确保关键业务的连续性和稳定性。在此基础上,通过探讨二者融合的必要性与融合期间的关键技术,探讨具体的应用实例及未来发展趋势,旨在提升系统性能与效率。网络形态与AI的融合将呈多元化方向发展,为各领域发展带来新机遇。

关键词： 劳动教育   人工智能   长城研学   课程建设  

摘要： 在现代教育技术条件下,将人工智能技术与教育教学相结合,创新教育模式,改进教育手段,是众多教育工作者积极探索的问题。在长城研学中,利用人工智能技术将劳动教育课程化,通过长城劳动教育系列课程的建设与实施,丰富学生的历史文化内涵,增强其劳动意识。

关键词： 人工智能   牙周炎   多模态数据   多模态诊断   精准诊断   人工智能模型  

摘要： 牙周炎是一种全球流行的炎症性口腔疾病,影响全球约50%的人口,对患者健康和生活质量造成显著负担。早期、准确诊断对预防牙周炎病情恶化至关重要。然而,现有的传统诊断方法通常依赖医师的主观判断,仅能评估疾病的累积状态,难以实现早期精准识别。近年来,人工智能(AI)在医疗诊断中的应用快速发展,特别是通过多模态数据的整合实现了更全面的信息捕捉与分析。多模态数据融合技术结合了来自图像、临床参数和生物标志物等多源信息,为AI赋能的牙周炎诊断带来新的契机,有望突破传统方法的局限性,显著提高诊断的精确度与预测能力。本文概述了牙周炎的主要诊断方法,详细讨论了AI在该领域的最新应用进展,重点探讨了多模态数据在牙周炎精准诊断中的应用潜力,为牙周炎的个性化治疗提供了新的见解和支持。

关键词： 人工智能   新型工业化   大模型  

摘要： 党的二十大报告指出,构建人工智能等一批新的增长引擎,加快发展数字经济,促进数字经济和实体经济深度融合。自ChatGPT为代表的大模型问世以来,国内工业大模型发展迅速,场景探索成效初显,发展生态初步形成,但仍然面临着应用落地难度大、见效慢等挑战。对此,从政策体系、构建方法、场景应用、发展生态等方面阐述了国内工业大模型的发展现状,分析了工业大模型落地应用存在的堵点难点,围绕技术底座、高质量数据集、算力绿色化发展等提出了工业大模型发展建议,为激发工业数据潜能,推动人工智能赋能新型工业化提供参考。

关键词： 个性化错题分析   人工智能辅助   初中信息科技  

摘要： 引言在当前初中信息科技教学领域,错题分析环节限制了教师的教学效率,教师需要投入大量的备课时间用于错题归类和统计工作。这种“手工式”处理方法不仅难以深入挖掘错题背后的数据价值,还因教师精力有限导致学情诊断既不及时也不全面~([1])。现如今,人工智能技术是教育数字化转型的关键力量,利用机器学习和数据挖掘等技术,有助于将教学过程中产生的大量数据变成有用的信息。

关键词： 人工智能   网络安全   威胁检测   防御   安全事件  

摘要： 随着互联网技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显。人工智能技术以其强大的数据处理能力和学习能力,在网络安全领域展现出巨大的应用潜力。本文旨在分析人工智能技术的应用优势,了解其在网络安全中的应用价值,随后分别从网络攻击、网络安全防御以及网络安全事件的控制层面分析人工智能技术的应用情况,以希望提高网络安全防护能力。

关键词： 人工智能   电力电子技术   教学改革   整流电路   二极管  

摘要： 在电力电子技术课程课堂教学中,传统教学模式常面临两重困境:难以满足学生差异化学习需求,且抽象理论概念与复杂实践操作存在教学瓶颈。为此引入人工智能技术,并结合具体案例展开实践:构建智能推荐自适应学习系统,通过协同过滤与深度学习模型预测学生需求,精准推送个性化学习内容;采用数据挖掘技术整合多源信息,构建可视化知识网络(如思维导图),助力学生直观掌握复杂理论;搭建电路故障诊断模拟平台,设置二极管开路等典型故障场景,使学生在安全环境中开展故障排查训练。希望通过上述改革,推动电力电子技术课堂向高效化、智能化与互动化方向演进,显著提升教学成效。

关键词： 应急   灾害科普   人工智能   Thunkable   视力障碍者  

摘要： 开发了一款名为Qck-R的无障碍灾害识别与应对软件,旨在辅助视障群体及其他有无障碍需求的用户有效应对灾害。软件结合了Microsoft的计算机视觉技术和文心一言ERNIE-Bot 4.0大语言模型,以及内置的ChatGPT网页交互,提供灾害识别、应对措施建议和即时信息查询服务。Qck-R的特点包括跨平台适用性、高效简洁的功能、全面的读屏支持、强大的人工智能交互功能和视觉障碍友好的界面。研究结果表明,该软件能够提升视障群体在灾害情况下的响应能力,为无障碍需求人群提供了实用的日常工具,展现了人工智能技术在无障碍辅助领域的应用潜力。