关键词： AI技术   DCS系统自动化   控制系统化工生产  

摘要： 由于化工领域技术的持续革新,自动化与人工智能技术正渗透至工业生产与控制领域,旨在完善工业生产程序,加强生产效率,并促进产品与原料间的全面互联,搭建出智能互联的工业生态体系。科学运用AI技术,宣传智能化生产控制模式,把前沿科技转化为显著的竞争优势,有效削减人工成本,使生产程序更加为标准,这对加强化工生产的技术水平与竞争力具有正面影响。文章深入探讨了化工过程控制系统中AI技术的运用现状,剖析了AI技术与集散控制系统的关联,并在此基础上分析了AI技术的运用优势,旨在促进化工领域向更高层次发展。

关键词： 初中历史教学   个性化学习   有效结合   人工智能   传统的教学模式   人文学科   结合策略   批判性思维  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,教育领域正经历着前所未有的变革。初中历史作为一门重要的人文学科,在培养学生的历史意识、文化素养和批判性思维方面发挥着关键作用。然而,传统的教学模式往往难以满足学生个性化学习需求,也难以激发学生的学习兴趣。本文探讨了人工智能与初中历史课教学有效结合的策略与方法。通过文献研究和案例分析,阐述了人工智能在教育领域的应用现状,分析了初中历史教学的特点与挑战。通过分析人工智能在教育领域的应用现状和初中历史教学的特点,本研究提出了具体的结合策略,为初中历史教学的创新发展提供了新的思路。

关键词： 目标检测   变电站   人工智能   YOLOv10-s  

摘要： 变电站作为电力系统的核心枢纽,其安全管控至关重要。针对现有变电站安全意识薄弱、外来施工人员管控困难等问题,本文提出基于YOLOv10-s的智能门禁系统。该系统通过优化调整YOLOv10-s算法,引入BiFPN特征融合网络,显著提升了对安全帽、工作服及人脸的检测精度和速度。系统设计包括YOLOv10-s检测网络、人脸识别网络和基于树莓派4B的硬件部署,实现了与后端数据库的高效交互。实验结果表明,改进后的检测模型在mAP达到了88.94%,FPS提升至56.63张/s,人脸识别模型准确度高达94.98%,FPS提升至65.77张/s,有效强化了变电站的安全管理能力。

关键词： 深度学习   虚拟化   人工智能   实验室开放平台   设计  

摘要： 文章旨在设计基于深度学习的虚拟化人工智能实验室开放平台,以提高实验室的性能、效率和可靠性。通过深入分析深度学习和虚拟化技术的原理,文章提出了平台建设的硬件和软件方案并进行了实验测试与评估。研究结果表明,该平台能有效支持深度学习模型的训练与测试,实现资源的高效利用和灵活管理。该研究不仅推动了深度学习的研究及教学进展,也为AI技术的产业化与商业化应用提供了有力支持。

关键词： 人工智能   智能建筑   应用   挑战   未来展望  

摘要： 当前,AI(人工智能)技术在智能建筑中的应用日益广泛。文章深入探讨人工智能在智能建筑中的应用,包括在项目规划与管理、施工过程智能化、安全监控与风险缓解等方面的作用,通过案例分析了智能建筑能耗管理和建筑设计创新中人工智能的应用成果,同时提出了人工智能在智能建筑中面临的挑战,并对未来智能化与可持续发展以及跨学科合作的机遇进行了展望。

关键词： 司法程序   司法伦理   人工智能技术   办案模式   风险防控   衡平   积极应对策略   生成式  

摘要： 当前,以DeepSeek和Open AI为标志的生成式人工智能技术正在迅猛发展,给司法程序和法律行业带来诸多冲击和挑战。从改变法律检索模式与评价标准,到重塑法律服务范式与司法程序办案模式;从技术应用产生的风险防控需求,到其对法律行业价值观和司法伦理的冲击与衡平,生成式人工智能技术的影响既广泛又深刻,亟待对其带来的巨大影响进行深入探索研究,并探寻有针对性的积极应对策略和方法。

关键词： 人工智能   交叉学科   多元融合   创新人才  

摘要： 结合中国智能制造业发展对人才的迫切需求,以《新一代人工智能发展规划》为指导方针,培养研究生实践创新能力为目标,本文针对人工智能与控制学科交叉特点及地方高校在学生培养中存在的问题,提出了“多元融合”的人才培养模式,运用“基础理论、综合实践、创新应用”要素为核心的培养策略,从课程体系、教学方法、创新平台等多个维度开展深入研究,强调知识迁移能力、集成创新能力和应用实践能力的“多元融合”,使学生得到全方位、立体化、全链条的创新实践能力培养。

关键词： 人工智能教育   海淀区   名师工作室  

摘要： 郝石佩,高级教师,北京市海淀区中关村第三小学课程部副主任,北京市信息科技学科骨干教师、海淀区学科带头人,北京大学计算机学院客座研究员。郝石佩人工智能教育名师工作室以落实《海淀区“人工智能+教育”三年行动计划(2024-2026年)》为核心目标,聚焦“素养提升”与“跨学科实践”两大方向,构建“研-训-创-用”一体化教师发展模式。

关键词： 人工智能   高校   环境设计专业  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能逐渐成为各个领域的创新驱动力。尤其在教育领域人工智能的兴起,更对高校的教育工作产生了不可忽视的影响。无论是传统手工业被AI替代,还是就业劳动流程被人工智能优化,都会影响市场对毕业人才的要求升高。高校的环境设计专业也应紧跟人工智能的发展趋势,切实在教学观念、策略等方面做出转型和优化。本文将从人工智能对专业的影响出发,探究人工智能赋能教学的意义,以及面临问题,提出应对策略,以助力专业课程培养工作的高质量发展。

关键词： 生成式人工智能   人工智能素养   科研场景   学科背景  

摘要： 以生成式人工智能(GenAI)为代表的智能技术推动了科研范式的转型,有助于复杂科研问题的解决。分析GenAI在科研场景中的使用差异及其影响因素,有利于高校智能化科研建设。基于对浙江大学1226位研究生的问卷调查发现:在科研中使用GenAI占比最多的前四个场景为文献翻译、信息检索、文献综述和润色降重;学科背景在信息检索、头脑风暴和代码生成三个场景中显著影响研究生使用GenAI;而人工智能素养在文献翻译、头脑风暴、文献综述、选择研究问题、实验设计、数据处理、代码生成和润色降重8个场景中显著影响研究生使用GenAI。此外,针对其中部分研究生的访谈分析发现:研究生认为能评估GenAI生成内容质量高低是合理使用GenAI的前提;GenAI应用技巧决定了GenAI辅助科研的效率;除学科背景和人工智能素养水平外,导师对GenAI的态度与使用水平以及高校GenAI资源开发与集成情况同样影响其在科研中使用GenAI。为促进研究生更好地利用GenAI赋能高质量科研创新,建议高校开发适配各专业教科研所需的垂直领域大模型,面向不同学科背景研究生设计融入GenAI使用的课程,全面提升高校师生人工智能素养。