关键词： 多模态数据融合   人工智能   深度学习   计算机视觉  

摘要： 多模态数据融合技术通过整合不同来源和形式的数据,显著提升了人工智能系统的性能。采用深度学习方法,设计了一种新型多模态融合框架,并在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务上进行实验。实验结果表明,该框架在准确率、鲁棒性和计算效率方面均优于传统单模态方法。特别是在处理噪声和不完整数据时,该框架表现出明显优势,在VQA v2.0、Flickr30k和AudioSet等标准数据集上,准确率分别提升了2.3%、1.5%和3.6%。利用16位混合精度训练和动态批处理技术,该框架处理速度提高了31.6%,达到500样本/秒。

关键词： 金融服务   顶层设计   质量   科技革命   效率   产业变革  

摘要： 4月25日,习近平总书记在二十届中共中央政治局第二十次集体学习时指出:“人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,深刻改变人类生产生活方式。党中央高度重视人工智能发展,近年来完善顶层设计、加强工作部署,推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。”人工智能具备典型的通用技术特征,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,能够在几乎所有经济活动中发挥作用,金融领域就是其中之一。

关键词： 联合作战   情报保障   人工智能算法   乌克兰危机   突破传统   战争形态   运用与思考   信息化智能化  

摘要： 从美、俄军队建设和自2022年初爆发的乌克兰危机来看,以人工智能算法为核心的信息化智能化科学技术已正式登上现代战争舞台,并展现了其在情报保障、精确打击、认知攻防等多方面联合作战的强大力量。面对科技之变、战争之变、对手之变,必须突破传统作战理念的束缚,转变战争形态认识、作战思维和作战方式,推动联合作战由一体化联合作战向智能化联合作战不断发展。

关键词： 计算机技术   内容创作   内容传播   人工智能   智能化传播   数字化转型  

摘要： 人工智能、大数据分析和云计算等计算机技术的应用为内容创作者提供了更加高效和智能的创作工具。例如,人工智能可以通过自然语言处理和机器学习算法自动生成文章、新闻稿及视频内容,显著缩短了创作周期,降低了成本。此外,大数据技术使得内容创作者能够根据观众的偏好和行为数据定制个性化内容,提升了受众的参与感和满意度。在传播方面,互联网和社交媒体平台的普及使得信息传播的速度和范围得到了空前提升,传统的传媒模式正在向数字化、智能化转型。

关键词： 人工智能   智能思想政治教育   教育有效性  

摘要： 人工智能深度融入思想政治教育为思想政治教育发展带来了新的机遇,促进教学方式、学习方式、生态系统变革的智能思想政治教育正在重塑思想政治教育图景。智能思想政治教育的内核机理建立在人工智能深度融入思想政治教育的复杂关系及其与思想政治教育的互动规律之中,并对思想政治教育有效性产生实质性影响,进而预测人工智能驱动思想政治教育实践的发展走向。未来,把握人工智能赋能思想政治教育的有效性、聚焦人工智能创新思想政治教育的前瞻性以及保障人工智能重塑思想政治教育的方向性是智能思想政治教育的应然路向,也是智能思想政治教育有效性发挥的关键。

关键词： 消防装备   救援现场   人工智能   个人防护装备   消防车辆  

摘要： 消防装备在消防应急救援中发挥着重要作用,能否在救援现场科学合理地选择消防装备,真正将消防装备的性能和作用完全发挥出来,会直接影响应急救援行动的安全性与成功率。基于此,本文简要分析了消防装备在救援现场的重要作用,阐述了消防装备在救援现场的应用现状,详细探讨了各类消防装备在救援现场的具体应用情况,包括个人防护装备、灭火设备、破拆工具、救生设备、照明通信、侦检监测设备以及人工智能等消防设备,以期对业内人士起到借鉴和参考作用。

关键词： “人工智能+”与“+人工智能”   高等教育   高质量发展  

摘要： 人工智能为高校高质量发展带来新的重要契机。人工智能如何支撑新时代高校高质量创新发展成为当下亟待解决的课题。剖析人工智能赋能高等教育高质量发展的历史机遇及驱动因素,探索“人工智能+”与“+人工智能”的立体融合模式,推动人才培养、科学研究、学科发展以及治理模式与人工智能技术的深度融合,为新形势下高校高质量发展提供路径借鉴。

关键词： 科技创新团队   技术多元化   颠覆性创新   专利颠覆性   人工智能  

摘要： 科技创新团队(科创团队)作为专利发明主体,研究其技术多元化程度对团队专利颠覆性的影响有助于企业赢取竞争优势。首先,从科创团队视角出发,识别团队成员并计算其技术多元化程度;其次,构建科创团队专利颠覆性三段式(事前、事中、事后)因素指标体系;最后,运用统计分析法测度科创团队技术多元化对专利颠覆性三段式因素的影响效应并进行稳健性检验。以人工智能领域数据为研究样本,探究技术多元化对专利颠覆性的影响机制。研究发现:(1)科创团队技术多元化程度对团队专利颠覆性事中因素中的引用量和事后因素中的市场潜力和被引用量具有正向影响,对于事前因素中的新颖性和事中因素中的研发系数具有负向影响;(2)未发现科创团队技术多元化与专利颠覆性事前因素中的增长性和规模存在显著相关性。通过引入事前、事中、事后理念厘清专利颠覆性因素指标体系的内在逻辑,从科创团队视角检验技术多元化对专利颠覆性的影响,对组建高水平科创团队、提升专利颠覆性水平具有启发。

关键词： 数据挖掘   自动化   人工智能   智能报修决策支持系统   报修数据  

摘要： 随着公司设备复杂性和多样性的提升,传统报修模式在应对故障处理和决策支持方面暴露出诸多局限性。为提升报修管理的智能化水平,该研究提出一种基于数据挖掘的智能报修决策支持系统。该系统使用互联网技术及数据处理通过收集和分析大量历史报修数据与实时设备运行数据,利用分类、聚类、关联规则等数据挖掘技术,自动化地进行故障预测、任务调度及维修资源优化分配。

关键词： 人工智能生成   西兰卡普纹样   审美评价模型   认知判别   审美感知   神经美学  

摘要： 人工智能生成技术为传统纹样的创新提供了新的路径,本文立足于土家族西兰卡普纹样,通过统计学方法比较AI(人工智能)自主生成、人机协作与民族传统纹样在审美感知和认知判别方面的差异,探究生成式纹样的美学评价。研究得出:在审美感知方面,民族传统纹样和HITL(AI与人类共同设计)纹样作品评分相当且均高于HOTL(AI生成)纹样作品,通过SHAP分析量化了11个显著影响西兰卡普生成式纹样之“美”的评价要素;在认知判别方面,参与者对传统纹样的判别侧重于内涵维度,生成纹样则关注规律性特征。此外,归因准确率表明参与者虽无法准确归因纹样作品的创作者,但其仍会将评价较高的纹样判定为人类创作的纹样。