关键词： 速度建模   结构相似性   Dix激活函数   叠加剖面   人工智能  

摘要： 速度建模是地球物理勘探中的重点和难点之一。现有的人工智能方法虽然能高效建模,但往往缺少领域知识引导,没有考虑成像结果与速度模型的结构相似性,导致地质结构刻画不准确。为此,提出基于Dix引导的智能速度建模方法,在时间域结合成像剖面与层速度的结构相似性以及Dix物理关系,优化神经网络建模过程。首先,以共中心点(CMP)道集和速度谱作为输入,提取反映相对大小和变化趋势的速度特征。其次,再输入叠加剖面,通过均方根(RMS)速度标签和Dix激活函数,引导速度特征转换成与叠加剖面结构相似的层速度(隐藏层)。测试结果表明,Dix激活函数能够引导网络利用地质结构优化速度模型,学习形态上的简单映射关系,提升泛化能力。预测的速度模型能够准确刻画地层边界且具有良好横向连续性。

关键词： AI   阅读   社交媒体   创作者   人工智能  

摘要： 我写过许多关于人工智能(以下简称为AI)的文章,最近我也开始把自己当作面向AI的写作者了。如果你是一名创作者——只要曾在社交媒体上发布过内容,你就是--那么我建议你也这么做,也就是:将AI视为你的部分读者,因为它们其实已经在阅读你的文字、聆听你的声音了。

关键词： 人工智能技术   电网   物资管理  

摘要： 电力行业数字化转型的深入推进,使得电网物资管理体系的智能化升级成为保障电力系统稳定运行的重要支撑。作为连接设备采购、仓储调配与运维检修的核心环节,物资管理效率直接影响电网企业的运营成本与服务质量。当前电力物资种类繁杂、供需波动频繁的背景下,传统管理模式在应对突发性需求增长、跨区域资源调配等场景时,普遍表现出响应迟缓、决策依据不足等缺陷。尤其在新能源大规模接入与电网结构持续优化的双重驱动下,物资管理的动态性与复杂性显著增加,原有依赖人工经验的操作模式已难以适应新型电力系统的建设需求。

关键词： 人工智能技术   高职英语   生态教学模式   教学策略  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,它以其强大的数据处理能力、智能分析功能以及个性化学习支持等特点,为教育教学模式的创新提供新的思路和方法。在这一背景下,高职英语教学作为职业教育中培养学生跨文化交流能力、职业素养和综合素质的重要环节,亟待借助人工智能技术实现教学模式的转型升级。基于此,文章分析了人工智能技术与高职英语生态教学模式的关系和人工智能技术下的高职英语生态教学模式构建原则,并提出了切实有效的构建策略,包括智能资源整合、智教方法创新、智联师生互动、智能情境创设以及智能评价完善,以期为高职英语生态教学发展提供有益的参考。

关键词： 生成式人工智能   政治舆论   政治舆论幻象   政治传播  

摘要： 生成式人工智能不但能自主生成政治舆论,还会带来相应的政治舆论幻象。这种幻象是由人机共存、智能驱动、人机重构、权力干预、资本操控等多重因素导致的结果。它包括生成式人工智能深度伪造、政治机器人深度伪造、政治情感深度伪造、意识形态深度伪造、生成式人工智能自我意识深度伪造、生成式人工智能政治认知深度伪造等多种表现形式,各种表现形式的核心是深度伪造。生成式人工智能的政治舆论幻象带来了政治舆论塌陷、真实淹没、后虚无主义盛行、建构后单向度的人等隐忧。解决这些问题需要建立和完善生成式人工智能的道德框架、资本合作框架、多元政治舆论生态框架、主流意识形态引导框架等,使生成式人工智能政治舆论幻象受到综合治理框架制约,回归政治舆论本真。

关键词： 人工智能   农业机械   操作培训   虚拟仿真   教学系统  

摘要： 在农业机械操作培训中,人工智能技术在虚拟仿真教学系统中的运用打破了传统培训模式的时空限制。通过构建高度拟真的操作场景,能有效降低培训成本、规避实操风险且实现个性化教学,提升培训效率和质量。在阐述农业机械操作培训虚拟仿真教学系统的结构和工作原理的基础上,分析了人工智能在虚拟仿真教学中的作用,最后对人工智能赋能农业机械操作培训虚拟仿真教学系统提出了建议。

关键词： 人工智能   民族事务治理   数字化赋能   治理现代化  

摘要： 数字时代的民族事务治理具有鲜明的特征内涵,人工智能对民族事务治理体系和治理能力现代化具有十分重要的赋能意义。人工智能资源的共享能够增进民族事务治理多元主体协同,人工智能空间的开放能够推动民族事务治理维度延展,人工智能算法的精准能够辅助民族事务治理策略升级。赋能与风险并存,人工智能的工具理性与民族事务治理的价值理性存在偏差,人工智能的技术特征与民族事务治理的安全隐患存在关联,人工智能的功能异化与民族事务治理的效率提升存在张力。要化解这些潜在风险,需强化人工智能技术应用民族事务治理的算法嵌入、平台协同、机制整合,进一步提高民族事务治理的智能化、科学化、法治化水平,在数字时代持续推进中华民族共同体建设。

关键词： 人工智能   情感   工具理性   现代性   异化  

摘要： 人工智能情感是科学技术进步的结果,但也折射出工具理性过度的现代性问题。当工具理性主义的触角伸向情感,人工智能情感便应运而生。人工智能情感的目标主要是技术的情感化,实则不可避免地造成了情感的技术化。具体表征为功用遮蔽了情感实质,算法掌控了情感交往,客体奴役了情感主体。情感在技术的控制下成为手段与工具。人工智能情感中隐匿着工具理性的越界与泛滥:在效率至上思维主导下,情感逐渐失去异质性而走向趋同;在控制计算思维影响下,情感关系变得可操纵;在抽象还原思维引领下,智能化机器这一客体呈现出主体化的趋向。引导人工智能情感过度的工具理性回归适度,需要将“为何实现”与“怎么实现”的思考同时深化,包括反思技术价值、重视情感体验和重塑情感意义。人工智能情感凸显出科技与人文之间的张力,不断探索工具理性与价值理性之间的平衡融合之道,实现科技的人文转向而不是科技对人文新的控制,是当前以及今后一段时间需要解决的迫切问题。

关键词： 人工智能   伦理治理   价值对齐   算法风险   隐私风险  

摘要： 人工智能伦理治理在以人为本的理念下不断深化拓展以期实现人工智能健康有序发展，而现如今人工智能价值对齐作为治理人工智能伦理风险的积极力量逐渐受到社会的关注。加速到来的智能时代中人工智能引发的算法偏见、人工智能幻觉产生的虚假信息泛滥、隐私泄露等问题已成为影响社会发展的重要伦理风险，这些伦理风险可以在人工智能价值对齐中通过提升算法技术水平，促进算法透明化，完善隐私信息保护体系，强化隐私漏洞预警机制，从而提高人工智能伦理治理的综合能力。人工智能的行为符合人类价值观，人类有效合理地控制人工智能，并且减少其对人类造成伤害的风险，是人工智能价值对齐的核心要义，同时也在人工智能伦理治理中得以发挥积极作用，进而为以人工智能为代表的未来新兴科技伦理治理提供重要参考，以期更好增进人类生活福祉。

关键词： 人工智能   电力负荷预测   需求响应   机器学习   数据处理   策略优化  

摘要： 电力需求日益增加,人工智能技术的引入为负荷预测带来了新的解决方案。本研究对人工智能进行了深入分析,探讨了机器学习模型在负荷预测中的实际应用。在需求响应领域,文章设计与优化了需求响应机制,并结合真实案例分析了人工智能在需求响应策略中的应用效果,为提升电力系统运行效率和可持续发展提供了参考。