关键词： 人工智能   全民健身   全民健身赛事   活动运营   风险管理  

摘要： 人工智能赋能全民健身赛事活动的运营风险管理是进一步促进我国群众体育发展提质增效的关键抓手与重要环节。本研究立足管理学的运营风险识别与评估、应对策略及风险社会放大等理论逻辑,以全民健身赛事活动为研究对象展开论述。研究认为,当前全民健身赛事活动的运营风险管理存在管理者智能化思维缺位、智能型管理人才稀缺、设施保障体系离散与数据资源整合脱嵌、机器学习技术融合程度不足、赛事顶层设计同质化与营销定位模糊、赛事赞助两极化趋势等困境。建议从打造赛事智能引擎、拓宽智能型管理人才培育渠道、系统性重构赛事设施保障体系、推动机器学习“适体化”改造、完善差异化顶层设计与构建精准化营销体系、创新智能交互式赞助模式等方面切入,为革新人工智能赋能全民健身赛事活动的运营风险管理策略提供理论依据与实践参考。

关键词： 大模型   工电供一体化   智能建维   云计算   大数据   人工智能  

摘要： 随着“十四五”规划的深入实施,中国铁路正加速向智能化转型,智能高铁对工电供一体化智能建维技术提出了更高要求。通过融合云计算、大数据、人工智能等先进技术,构建高效、智能的建维体系成为关键。重点分析了当前工电供智能建维中的核心技术,系统阐述智能建维体系的架构设计与实现路径,并结合实际案例分析其应用价值,顺应行业发展趋势,进一步展望技术发展方向,推动智能建维技术落地实施,助力铁路运维水平全面提升。

关键词： 人工智能   数智化金融营销   教学改革   TPACK   职业教育  

摘要： 随着人工智能、大数据等技术在金融行业的广泛应用，高职金融营销课程面临教学内容、方法与评价体系的深层次变革。本研究以数智化金融营销课程为例，系统探索人工智能技术在课程改革中的融合路径。研究基于教学实践，使用TPACK框架，重构“基础-核心-拓展”阶梯式模块化教学内容，引入项目驱动与跨学科案例教学，打造人工智能+虚实融合的教学场景，形成以智能诊断和个性推荐为核心的教学支持系统，并建立“人工+人工智能”双轮评价机制，提升课程开发质量与教学效果。

关键词： 人工智能   专精特新”企业   财务数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的蓬勃发展,企业数字化转型成为必由之路,越来越多的企业将人工智能技术应用于财务工作中。近年来,安徽省高度重视数字化经济发展,为“专精特新”企业数字化转型提供了良好环境,出台了一系列支持政策,但仍存在诸多较为顽固的痛点与难点问题。本文旨在分析安徽省“专精特新”企业财务数字化转型现状,结合“智能专业财务、智能业务财务、智能共享财务、智能战略财务”的智能财务体系,构建“政策、资金、技术、人才、安全”的五维支撑保障体系,力求为安徽省数字经济发展和“专精特新”企业财务数字化转型提供理论参考。

关键词： 人工智能   消防物联网   故障预测   预防性维护   数字孪生   边缘计算  

摘要： 人工智能技术在消防设施全生命周期管理中的创新应用得到系统探索,构建了集数据采集、故障预测、智能维护于一体的技术体系。通过多源异构数据融合和数字孪生技术,建立了基于深度学习的自适应预测模型,解决了传统消防管理中的响应滞后问题。重点突破了小样本学习、边缘智能计算等关键技术,实现了具备在线学习能力的智能维护平台。实际应用表明,系统可提前识别多种潜在故障,显著提升消防设施可靠性,为智慧城市建设提供了重要的技术支撑。同时,提出了面向未来的可信人工智能发展框架,强化技术应用中的可靠性和安全性,推动消防管理向智能化、精细化方向演进。

关键词： 电力营销   数字化转型   智能算法   流程重构   技术协同  

摘要： 伴随数字技术对全行业的深度渗透,电力营销领域亟待通过数字化体系重构与人工智能技术的系统性融合,实现服务与运营的双重提升。当前阶段,电力营销面临转型关键期,机器学习与自然语言处理等技术在客户交互、负荷研判、营销策略制定等场景中展现出重要价值。通过构建基于智能算法的动态决策机制,推进流程节点的智能化升级,融合多源数据平台,有助于推动营销向敏捷化、精准化转变。针对技术适配性、数据合规等现实问题,提出制定分阶段实施方案,健全配套保障机制,为能源企业有效落实数字化战略,提升整体运营智能化水平。

关键词： 走滑断裂带   断裂解释   倾角导向滤波   混合神经网络   智能识别   地质模式   断裂模型   顺北油田  

摘要： 塔里木盆地顺北油田SH区走滑断裂带空间结构非常复杂，断裂解释难度大，特别是随着油气滚动勘探与开发的快速推进，对断裂解释效率和精度都提出了很高的要求。传统人工解释方法利用相干算法、最大似然性、蚂蚁体等断裂敏感属性约束进行断裂解释，效率太低，无法满足油气勘探与开发的需求。为了提升顺北油田SH区复杂断裂带的解释效率和精度，以目标增强解释性处理和混合神经网络原理为基础，采用ResNet与U-Net构成的混合神经网络模型ResU-Net，应用GeoPlat AI人工智能地震解释软件对断裂进行智能识别和解释。研究结果表明：(1)通过倾角导向滤波和倾角控制增强技术处理后，地震资料信噪比提升8%以上，主干断裂断点识别精度有了明显提升；(2)构建的ResU-Net混合神经网络模型经1×105组样本预训练后，断裂自动识别效率较传统方法提高了20倍；(3)在局部断裂解释结果与断裂地质模式、构造样式匹配度不足的区域，引入地质模式约束后，断裂解释精度提升至91.88%，划分出4类走滑断裂构造样式（正花状、单支状、半花状、负花状）；(4)实际工区应用证实，采用该方法在SH1井区成功解释25组断裂，与该井区的漏失、放空等动态、静态资料吻合性好，有效指导了7口井位部署。结论认为，人工智能与地质模式协同的断裂解释技术可有效解决复杂构造区断裂解释难题，建立的断裂模型为井轨迹设计提供了可靠依据。

关键词： 人工智能   机器学习   人力资源流程   决策  

摘要： 人工智能与机器学习正在改变人力资源流程,推动人力资源管理朝着战略性、人文关怀的方向转型。在招聘环节,通过自动化简历筛选、面试评估以及候选人匹配,提升效率与准确性,并预测市场人才供需;培训与发展方面,可以实现个性化培训方案,利用VR/AR技术可以提供沉浸式学习体验;绩效管理方面,能够确保评估客观公正,并实时监测员工状态以提供预警。具体应用涵盖重塑招聘流程、自动化薪酬管控、智能化培训系统以及科学化岗位调动决策。某能源企业案例显示,引入AI与机器学习技术后,薪酬计算效率与准确性显著提升,且员工满意度提高。研究表明,人工智能与机器学习对提升人力资源管理工作的效率与质量具有良好促进作用,可以为企业长远发展提供有力支持。

关键词： 人工智能   软件漏洞检测   机器学习   深度学习  

摘要： 随着软件系统日益复杂以及网络攻击手段不断升级,传统漏洞检测方法在效率、误报率和应对未知威胁方面逐渐显现局限。相比之下,人工智能(AI)技术通过机器学习、深度学习和自然语言处理(NLP)等能力,为漏洞检测带来了自动化与智能化的新路径。通过分析代码语义与行为模式,AI 能够在静态分析中精准识别潜在缺陷,同时在动态分析中有效捕捉异常行为。此外,AI 还能辅助漏洞定位与修复建议,显著提升响应速度与处理精度。尤其在持续集成与交付环境中,AI 驱动的检测机制可无缝嵌入开发流程,实现安全左移。由此可见,人工智能不仅增强了检测的准确性与覆盖范围,也为构建更加健壮的软件安全体系提供了有力支撑。

关键词： 数字化转型   电子信息工程   人工智能   大数据   云计算   物联网  

摘要： 在全球数字化转型的宏大背景下,电子信息工程正迎来深刻而系统的变革。数字技术正全面重构产业的技术生态、创新范式和发展路径,人工智能、大数据、云计算和物联网等关键技术的深入融合,推动电子信息领域突破传统边界,迈向智能化与集成化。这一进程不仅体现为技术迭代,更标志着产业生态、创新模式及社会发展的深层次革命。当前,跨界融合持续深化,智能感知与认知计算取得前沿突破,安全可信与绿色低碳技术范式加速形成。一个开放、动态、协同演进的创新生态系统正在构建,驱动电子信息工程向更高层次的智能化、可持续化发展,重塑科技与社会的互动格局。