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生成式零样本深度学习模型的轴承故障诊断方法
1
作者 刘月文 刘文淼 +2 位作者 李永亭 齐咏生 刘慧文 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,... 基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,与真实特征之间存在较大差距,限制模型性能。针对此问题,提出一种结合互补属性和回归模块生成式零样本学习(CARMGZSL)方法并应用于轴承故障诊断。首先采用连续小波变换将一维故障信号转换为时频图,使用CNN提取故障特征;然后设计一种语义属性模块,依据不同故障定义不同语义属性,通过生成对抗模块将可见类故障的语义属性和故障特征进行对抗性训练,生成不可见类故障特征并送入判别器,和真实故障样本特征进行判别;再构造一类回归模块,将生成样本特征通过回归模块重构为语义属性送入生成器,使生成样本特征更加逼真;最后通过相似性度量实现对不可见类故障与生成式不可见类故障的距离判别,完成故障识别。通过凯斯西储大学轴承数据集进行算法验证,结果表明,在零样本情况下,该方法可实现滚动轴承零样本故障诊断,相比于其他经典的零样本诊断算法,所提方法平均准确率达到92.32%,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 零样本学习 故障诊断 生成对抗网络 语义特征
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融合DeepSeek-R1和RAG技术的先秦文化元典智能问答研究
2
作者 张强 高颖 +2 位作者 任豆豆 韩牧哲 包平 《现代情报》 北大核心 2026年第1期173-186,共14页
[目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的... [目的/意义]先秦文化元典是中华文明的源头文献,对其进行知识组织与智能应用,可以为建设中华民族现代文明提供历史依据和价值判断,增强国家文化软实力。本研究旨在基于检索增强生成(RAG)技术的先秦文化元典智能问答系统,推动相关知识的智能化应用与传承。[方法/过程]以中华书局出版的《春秋》三传为研究对象,构建先秦文化元典本体模型,采用DeepSeek-R1进行知识抽取并构建知识图谱。基于LangChain框架,运用GraphRAG、NaiveRAG、LightRAG、HybridRAG这4种RAG方法对大语言模型进行检索增强,并从定量和混合两方面评估问答能力。[结果/结论]研究结果显示,DeepSeek-R1抽取效果良好,生成的三元组能有效覆盖关键知识且质量较高。在智能问答评估中,不同RAG方法各有优劣。GraphRAG在各类问题和评估维度上表现较佳,尤其在考证溯源型、应用实践型等问题上表现突出;NaiveRAG在事实知识型问题上表现较好。综合定量与混合评估来看,根据实际应用场景选择合适的RAG技术至关重要。 展开更多
关键词 先秦文化元典 大语言模型 DeepSeek 检索增强生成 智能问答
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基于细观结构与集成学习的岩石可钻性智能预测方法
3
作者 陈雁 孙远秋 +3 位作者 蒋增政 石祥超 王骞 陈帅 《岩矿测试》 北大核心 2026年第1期204-219,共16页
岩石可钻性作为衡量岩石破碎难易程度的重要指标,对指导钻探活动及开采深部底层具有重要意义。微钻法等常见的物理测定法,存在数据获取成本高、效率低及专业依赖度高等问题,现有研究中的数值预测法参数有限、精度较低。岩石细观结构在... 岩石可钻性作为衡量岩石破碎难易程度的重要指标,对指导钻探活动及开采深部底层具有重要意义。微钻法等常见的物理测定法,存在数据获取成本高、效率低及专业依赖度高等问题,现有研究中的数值预测法参数有限、精度较低。岩石细观结构在揭示岩石物理化学特性时发挥着重要作用,其与岩石力学参数如岩石可钻性有密切关系。为解决现有方法测定岩石可钻性的局限性,本文基于岩石学提出涵盖21个细观结构参数的岩石薄片颗粒特征集,并通过图像学与深度学习方法构建细观结构参数计算模型,通过Pearson、PCA分析方法实现特征优选,利用集成学习Stacking策略建立岩石可钻性预测模型。结果表明:①研究样本的岩石颗粒细观结构表征与可钻性呈现出较明显相关性,其中颗粒最短轴方差与面积标准差与岩石可钻性相关性最高,分别达0.42、0.37;②集成学习优化的融合模型预测能力最佳,E_(MAPE)、APE误差仅为14.1%、12.6%,较最优基准单模型分别降低4.7%、2.5%;③所提出方法能够提高测定可钻性效率,在1 min之内即可完成整个薄片细观结构计算及岩石可钻性预测;④本文模型可通过进一步扩充样本多样性,以提升在不同岩石细观特征下的可钻性识别性能。本文提供的岩石可钻性智能化评价方法,有效地揭示了细观结构与可钻性之间的关系,可为实时钻井工具选择和钻井参数优化提供高效支撑。 展开更多
关键词 岩石可钻性 集成学习 致密砂岩 岩石薄片 机器学习 模型融合
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人工智能时代的社会空间治理
4
作者 郁建兴 谭立力 《热带地理》 北大核心 2026年第1期36-45,共10页
随着人工智能技术的深度渗透,传统社会空间治理正经历从“数字治理”向“智能治理”的范式跃迁。聚焦这一变革背景,通过辨析从数据驱动到智能驱动的演进特征,结合上海“量子城市”与杭州“城市大脑”等典型案例,文章探讨了人工智能时代... 随着人工智能技术的深度渗透,传统社会空间治理正经历从“数字治理”向“智能治理”的范式跃迁。聚焦这一变革背景,通过辨析从数据驱动到智能驱动的演进特征,结合上海“量子城市”与杭州“城市大脑”等典型案例,文章探讨了人工智能时代社会空间治理多维主义模式的拓展与实践逻辑。第一,治理空间维度由“物理-社会-数据”三元结构拓展为“物理-社会-数据-算法”多维连接。算法赋能数字孪生空间,使其具备了主动推演与决策能力,实现了从静态映射到动态预测的转变。第二,治理主体结构从“政府-市场-社会”三元关系拓展为“政府-市场-社会-智能”多维协同,AI主体性逐渐显现,从工具逐渐演变为具有自主学习与决策能力的协同治理主体。第三,面对智能时代社会空间治理面临的新变化和新挑战,需要构建虚实协同的空间秩序,确立人机协同共治机制,并坚持智能向善的价值导向,推动社会空间治理的高质量发展。 展开更多
关键词 人工智能 空间治理 多维主义 数字孪生 AI主体性
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人工智能与地理学的未来
5
作者 林耿 叶超 +7 位作者 黄耿志 郭文 孙云龙 周霞 郭杰 黄旭 宋小青 刘晓凤 《热带地理》 北大核心 2026年第1期1-16,共16页
近年来,人工智能(AI)的迅猛发展正深刻重塑地理学的研究方式。以DeepSeek、ChatGPT等为代表的大模型,正推动地理学由“经验—实证—仿真”向“大数据与智能学习”协同驱动的多范式并行格局演进,为复杂地理问题的认识与解释提供了全新的... 近年来,人工智能(AI)的迅猛发展正深刻重塑地理学的研究方式。以DeepSeek、ChatGPT等为代表的大模型,正推动地理学由“经验—实证—仿真”向“大数据与智能学习”协同驱动的多范式并行格局演进,为复杂地理问题的认识与解释提供了全新的视角与方法。顺应这一趋势,人文地理学界围绕AI与地理学的相互关系、研究范式的变革、AI的主体性及其局限等议题展开讨论,形成了若干认识:人工智能与地理学呈现双向赋能关系,其深度融合正重塑知识体系与社会生活方式;地理学者在使用AI时,需在理论建构、价值引导与情境理解中发挥主体性,强调人地系统的情境意义与知识的实践力,以建构学科新范式(如“人-机-环境”协同);尽管AI作为非人类行动体正逐步参与地理知识生产(如“数字地方感”),对人地关系复杂性的理解、空间-社会关系的诠释及地方经验的体悟与守护,仍须由地理学者自身承担,无法被AI替代。 展开更多
关键词 人工智能 地理学者 知识生产 研究范式 主体性
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当代青年的AI风险感知:基于工作状况的群体差异及形塑机制
6
作者 张娟娟 何光喜 《中国青年研究》 北大核心 2026年第1期70-81,119,120,共14页
在人工智能技术深刻重塑就业格局大背景下,青年作为AI时代的数字“原住民”和受AI冲击最前沿的群体,其风险感知直接关系到技术的社会接受度与发展可持续性。本研究基于2025年一项全国青年抽样调查数据,系统分析了不同工作状况青年对AI... 在人工智能技术深刻重塑就业格局大背景下,青年作为AI时代的数字“原住民”和受AI冲击最前沿的群体,其风险感知直接关系到技术的社会接受度与发展可持续性。本研究基于2025年一项全国青年抽样调查数据,系统分析了不同工作状况青年对AI导致失业风险的感知差异及其形成机制。研究发现:风险感知呈现清晰的工作状况梯度,无业青年(48.4%)>体力职业(42.5%)>一般非体力职业(40.5%)>精英职业(38%)>在校学生(36.4%);群际分化主要通过“AI认知基础”与“社会经济地位感知”双重机制传导:教育水平低和对AI了解不足会放大风险感知,而职业预期悲观与生活压力大则构成更强心理传导路径;体力职业青年与无业青年受多重劣势叠加影响,一般非体力青年受职业预期影响程度较高,而在校学生则显现知识缓冲效应。本研究通过将心理预期与生活压力纳入分析框架,突破了传统技术接受模型的局限,为理解青年面对技术变革的复杂心态提供了新视角,并建议针对弱势群体强化生活保障与技能培训、对职场青年注重职业路径引导、对学生群体深化AI素养教育,为构建分层精准的社会支持体系提供了实证依据。 展开更多
关键词 青年群体 人工智能 失业风险感知 工作状况
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人工智能对企业新质生产力的影响研究
7
作者 许林 赵乐乐 《统计与信息论坛》 北大核心 2026年第1期33-48,共16页
人工智能是驱动新一轮技术与产业变革的核心引擎,在赋能企业新质生产力发展方面具有重要意义。基于2011—2023年中国A股上市公司面板数据,从企业层面实证检验了人工智能对企业新质生产力发展的影响。研究发现,人工智能通过驱动技术创新... 人工智能是驱动新一轮技术与产业变革的核心引擎,在赋能企业新质生产力发展方面具有重要意义。基于2011—2023年中国A股上市公司面板数据,从企业层面实证检验了人工智能对企业新质生产力发展的影响。研究发现,人工智能通过驱动技术创新、助推绿色转型及优化全要素生产率等路径,显著提升了企业新质生产力,该结论在经过内生性检验、稳健性检验、机制检验后依然成立。进一步从制度逻辑视角分析表明,政府、市场、文化及技术等多重制度逻辑有效增强了人工智能的积极效应,且该效应在东部地区、市场化程度较高地区及国有企业中更为明显。此外,人工智能还通过提升新质生产力显著提高了企业价值,增强了其长期发展能力。本文为人工智能驱动企业新质生产力发展提供了微观层面的经验证据,建议政府因地制宜推进人工智能布局、强化制度协同,以充分发挥人工智能的赋能作用,并鼓励企业把握人工智能技术机遇,加快创新绿色融合转型,推动经济高质量发展。 展开更多
关键词 人工智能 新质生产力 制度逻辑 政府逻辑 市场逻辑 文化逻辑 技术逻辑 熵值法
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AI智能雾化系统在焦炭塔污泥回炼环保改造中的应用及效能分析
8
作者 吴振华 袁亮 《石油炼制与化工》 北大核心 2026年第1期110-114,共5页
为了提高环保水平,同时降低能耗,节约成本,某企业应用AI智能雾化技术对焦炭塔污泥回炼进行环保改造。改造后,在焦炭塔大吹气工序中,蒸汽消耗量由7.79 t/h大幅降至4.93 t/h,净化水消耗量由2.93 t/h降至0.90 t/h,污泥回炼量由0.70 t/h大... 为了提高环保水平,同时降低能耗,节约成本,某企业应用AI智能雾化技术对焦炭塔污泥回炼进行环保改造。改造后,在焦炭塔大吹气工序中,蒸汽消耗量由7.79 t/h大幅降至4.93 t/h,净化水消耗量由2.93 t/h降至0.90 t/h,污泥回炼量由0.70 t/h大幅增至6.99 t/h,节能环保效果显著。AI智能雾化系统自动控制污泥回炼量和蒸汽消耗量,实时调节焦炭塔操作参数,在确保生产过程安全和焦炭质量合格的基础上,实现自动调节污泥回炼量和蒸汽消耗量达到最优化的配比,全年回炼污泥6000 t以上,实现了污水场浮渣和油泥100%回炼,显著提升了全厂污泥资源化利用水平。该厂焦炭塔采取AI智能化控制技术改造后,实现了炼油厂内部密闭回收处理污泥,消除环境污染风险,显著降低能耗,增加经济效益。 展开更多
关键词 AI智能雾化系统 焦炭塔 污泥回炼 环保改造 节能减排 经济效益
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空间智能的多重演变及其社会重构效应
9
作者 文军 吴志鹏 《热带地理》 北大核心 2026年第1期46-54,共9页
空间是地理学的核心概念。在人工智能快速发展的背景下,空间智能展现出前所未有的发展潜力。总体而言,空间智能是空间感知、空间推理与空间行动的有机整体。当前,空间智能领域发生了多重演变,集中体现在:空间感知从一维静态迈向三维动态... 空间是地理学的核心概念。在人工智能快速发展的背景下,空间智能展现出前所未有的发展潜力。总体而言,空间智能是空间感知、空间推理与空间行动的有机整体。当前,空间智能领域发生了多重演变,集中体现在:空间感知从一维静态迈向三维动态,空间推理从既定规则迈向灵活预测,空间行动从情境适配迈向空间共创。但与此同时,空间智能在演变过程中也引发了一系列的社会重构效应,包括数字鸿沟的加剧、隐私泄露的频发、法律标准的滞后等问题。未来,在推动空间智能技术跨学科融合、打造新型智能架构体系的同时,需进一步加强技术的公平性、安全性和规范性建设,充分释放空间智能的普惠效应,构建智能社会新形态。 展开更多
关键词 空间智能 空间感知 空间推理 空间行动 社会重构
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基于RoBERTa-MTL融合语言特征的有害文本识别
10
作者 张新生 张颢泷 +1 位作者 马玉龙 王润周 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期75-82,共8页
[目的]针对传统文本识别模型在应对社交媒体有害言论多样性和隐蔽性时的局限性,探索更精准、高效的识别方法,以提升有害言论识别的准确性与泛用性,助力构建健康安全的网络环境。[方法]提出了一种基于RoBERTa和多任务模型联合学习的方法... [目的]针对传统文本识别模型在应对社交媒体有害言论多样性和隐蔽性时的局限性,探索更精准、高效的识别方法,以提升有害言论识别的准确性与泛用性,助力构建健康安全的网络环境。[方法]提出了一种基于RoBERTa和多任务模型联合学习的方法,利用RoBERTa提取文本词向量,构建共享编码器和多个单任务编码器分别提取通用特征和专属特征,将两类特征融合生成文本的最终特征表达。[结果/结论]实验结果表明,多任务模型在精确率、准确率、召回率、F 1上比传统的文本分类提升了10%左右,说明多任务模型能更充分地挖掘不同类型有害文本之间的关联,提升模型对有害言论检测的效果。 展开更多
关键词 有害文本 有害言论识别 多任务模型 RoBERTa BiLSTM
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多尺度特征建模的图像时间序列预测网络
11
作者 沈瑜 马煜堃 +5 位作者 赵永刚 魏子易 李江柽 王若暄 刘佳英 闫佳荣 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期119-130,共12页
为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-s... 为提高图像时间序列预测的精度,本研究提出了一种基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与注意力机制的时间序列预测网络:MA-LSTM。该网络整体由多尺度注意力模块(multi-scale attention block,MAB)、多尺度注意力层(multi-scale attention layer,MALayer)和超分辨率重建模块(super resolution reconstruction module,SRRM)组成,以多尺度特征建模为核心,着重提升时空特征表达能力与长程依赖建模能力。首先,MA-LSTM设计了MAB模块,通过时空特征增强层提升模型的细节建模能力,并利用通道特征增强层加强了特征图的跨维度信息交互,解决了SwinLSTM对于细粒度特征捕捉不足的问题。其次,MA-LSTM引入了简化的LSTM结构,与MAB结合构建了MALayer,增强模型对时序信息的建模能力。最后,在特征图重建时设计了SRRM模块,有效增强模型预测输出的细节表达能力。研究表明,MA-LSTM在MovingMNIST和KTH两个不同领域的数据集上,结构相似性指数分别达到0.9602和0.9243,与SwinLSTM、PhyDNet、PredRNN、ConvLSTM网络进行的对比试验结果表明,结构相似性指数最高提升了0.337和0.212,展现了其在时序预测任务中的高效性和适用性,且具备跨领域的推广潜力。此外,消融实验进一步证明了本文所提出模块的有效性。 展开更多
关键词 图像时间序列 预测网络 LSTM 移位窗口注意力 多注意力融合
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融合多关系异构图和语义特征的核心专利预测方法
12
作者 邓娜 纪媛琳 胡云川 《情报杂志》 北大核心 2026年第1期83-90,共8页
[目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]... [目的]随着专利数量的爆发式增长,专利间关系日益复杂,现有核心专利预测方法仅依赖单一专利关系网络,难以有效捕捉专利间的多维关联,且未能综合专利的文本信息。因此,实现一种能融合多维度特征的核心专利预测方法具有重要意义。[方法]提出一种融合多关系异构图与语义特征的核心专利预测方法。通过构建多关系异构图整合专利间技术共现、共享发明人以及权利要求语义相似多维度关系,并融合XLnet提取的专利摘要语义特征,最终利用MLP分类器实现核心专利预测。[结果/结论]实验结果表明,在通信产业领域的专利数据集上,方法的Precision、Recall、Macro F1以及AUC分数分别达到0.8562、0.8210、0.8059、0.8260,超越了其他4个对比方法,证明了方法的有效性,能为核心专利预测提供新的参考和思路。 展开更多
关键词 核心专利预测 多关系异构图 特征融合 RGCN XLnet
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基于AI的炼化企业转动设备预防性维修策略的研究和探索
13
作者 杨超 《石油炼制与化工》 北大核心 2026年第1期81-87,共7页
随着人工智能(AI)和大数据技术的发展,炼化企业设备管理正逐步迈向智能化和精准化。以炼化企业转动设备预防性维修策略为主线,依托AI技术与动态可靠性分析技术构建DRBPM系统。通过AI驱动的多源数据融合、威布尔分析及机器学习算法,实现... 随着人工智能(AI)和大数据技术的发展,炼化企业设备管理正逐步迈向智能化和精准化。以炼化企业转动设备预防性维修策略为主线,依托AI技术与动态可靠性分析技术构建DRBPM系统。通过AI驱动的多源数据融合、威布尔分析及机器学习算法,实现机泵类设备状态实时监测、趋势预测与维修计划智能生成;借助AI对设备关键性分级、可靠性等级及报警状态的综合分析,有效提升设备可靠性与管理效率。研究结果表明,基于AI的炼化企业转动设备预防性维修策略在提升设备生命周期管理水平、降低运维成本方面具有显著效果,为炼化企业推动数字化转型提供了有益参考。 展开更多
关键词 人工智能 炼化企业 转动设备 预防性维修策略 DRBPM系统
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高职院校人工智能课程工学一体化教学实践与探索
14
作者 许媛 李辉东 +1 位作者 何少辉 郭元凯 《办公自动化》 2026年第1期48-50,共3页
人工智能产业的迅猛发展对高素质技术技能人才提出迫切需求。文章聚焦高职院校人工智能课程教学改革,深入探索与实践工学一体化教学模式。通过重构基于工作过程的课程体系、构建校企深度协同的“双师”教学团队、建设虚实融合的实训平... 人工智能产业的迅猛发展对高素质技术技能人才提出迫切需求。文章聚焦高职院校人工智能课程教学改革,深入探索与实践工学一体化教学模式。通过重构基于工作过程的课程体系、构建校企深度协同的“双师”教学团队、建设虚实融合的实训平台、实施项目驱动的教学模式以及建立多元化的过程性评价体系,有效提升学生的职业核心能力与岗位适应力。实践表明,工学一体化模式是培养符合产业需求的高素质AI技能人才的有效路径。 展开更多
关键词 高职教育 人工智能 工学一体化 教学改革 实践探索
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融合群分解与Transformer-KAN的短期风速预测
15
作者 史加荣 张思怡 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2026年第1期60-68,共9页
针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列... 针对风速固有的不稳定性,通过融合群分解(Swarm Decomposition,SWD)、Transformer和Kolmogorov-Arnold网络(KAN),提出一种SWD-Transformer-KAN预测模型.首先,利用SWD对原始风速数据进行分解,以提取关键特征.其次,针对每个被分解的子序列,建立Transformer-KAN模型,所建模型充分利用了Transformer的时序处理能力和KAN的非线性逼近能力.最后,对所有子序列的预测结果进行叠加,得到最终的风速预测值.为了验证所提出模型的有效性,将其与其他模型进行实验对比,结果表明,SWD-Transformer-KAN模型具有最优的预测性能,其决定系数(R2)高达99.91%. 展开更多
关键词 风速预测 群分解 TRANSFORMER Kolmogorov-Arnold网络
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人工智能赋能学术写作与科研的应用现状与发展前景
16
作者 佟庆 潘月亮 +3 位作者 韩学东 杜佳兴 杨洪升 尹相林 《中国科技信息》 2026年第1期14-16,共3页
1背景.学术写作作为知识产出与传播的载体,是一项复杂且存在挑战的认知活动。在知识快速更新的背景下,研究者需在有限的时间内完成包括选题、文献检索与整理、内容撰写及数据分析等多个高强度任务。为应对这一挑战,人工智能(AI)工具被... 1背景.学术写作作为知识产出与传播的载体,是一项复杂且存在挑战的认知活动。在知识快速更新的背景下,研究者需在有限的时间内完成包括选题、文献检索与整理、内容撰写及数据分析等多个高强度任务。为应对这一挑战,人工智能(AI)工具被广泛引入到学术写作实践中。根据其功能,这些工具大致可分为文献管理、写作质量提升、抄袭检测与数据分析四大类。如ChatGPT、DeepSeek、QuillBot、Tableau与Turnitin等AI工具,正从学术写作的创意生成、数据分析、文本创作与润色、语法纠正、抄袭检测以及出版筹备阶段等维度实现全流程渗透。这种AI深度嵌入的方式正逐步改变传统学术写作的生态。然而,AI的广泛应用也引发了如写作透明度保障、误导性内容的生成以及原创性的界定等伦理与规范难题,应在学术实践活动中谨慎应用。 展开更多
关键词 应用现状 文献管理 写作质量提升 人工智能
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无电容器嵌入的忆阻神经元电路的动力学与能耗分析
17
作者 郭群 徐莹 《物理学报》 北大核心 2026年第1期172-183,共12页
神经形态计算的硬件实现,正从传统架构转向对生物神经元内在物理机制的更精细模拟.聚焦于电场-磁场能量交换这一核心过程,本文提出一种基于荷控忆阻器的无电容嵌入式神经元电路设计方法.通过构建无量纲动力学方程并采用雅可比矩阵特征... 神经形态计算的硬件实现,正从传统架构转向对生物神经元内在物理机制的更精细模拟.聚焦于电场-磁场能量交换这一核心过程,本文提出一种基于荷控忆阻器的无电容嵌入式神经元电路设计方法.通过构建无量纲动力学方程并采用雅可比矩阵特征值分析,验证了该模型的稳定性特征.研究结果表明,该模型不仅可通过外界刺激、反转电位及离子通道导通性等参数灵活调控神经元放电模式,还展现出良好的噪声鲁棒性与能量效率.进一步通过电阻参数优化策略,使电路能耗得到显著控制.本文可为发展高集成度、低能耗的下一代神经形态计算电路提供理论支撑与设计参考. 展开更多
关键词 忆阻神经元电路 稳定性分析 相干共振 能耗控制
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智能审计学自主知识体系建构研究
18
作者 徐超 《会计之友》 北大核心 2026年第2期2-11,共10页
建构智能审计学自主知识体系是服务国家治理现代化的战略举措。文章针对传统审计范式滞后与核心技术依赖的双重困境,创新提出“理—技—用”三元融合的学科建构模式,系统阐释了以本体论、方法论与价值论为核心的理论基石,以人工智能等... 建构智能审计学自主知识体系是服务国家治理现代化的战略举措。文章针对传统审计范式滞后与核心技术依赖的双重困境,创新提出“理—技—用”三元融合的学科建构模式,系统阐释了以本体论、方法论与价值论为核心的理论基石,以人工智能等为核心的技术架构,以及在国家审计、内部审计与社会审计三大主体中的应用实现路径。由此衍生的“宏观治理型智能”“嵌入式敏捷智能”及“分布式鉴证智能”三类新范式,共同塑造了数据驱动、人机协同、前瞻治理的审计新形态,是完善中国特色社会主义监督体系、提升治理效能的关键支撑。研究不仅为智能审计学科奠定了系统的理论框架基础,也为在新征程上推进审计监督体系现代化提供了兼具学术创新性与实践操作性的中国方案。 展开更多
关键词 智能审计 自主知识体系 国家治理现代化
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面向风力发电过程的多尺度无监督状态监测方法
19
作者 韩涛 姚维 《自动化技术与应用》 2026年第1期49-53,78,共6页
针对风力发电过程中快变与缓变参数非线性耦合所带来的多变化尺度问题,提出一种新型的神经慢特征分析模型,并将其应用于风力发电过程的状态监测任务。模型以神经网络为载体,通过引入特征白化和慢度约束实现对传统慢特征分析方法的非线性... 针对风力发电过程中快变与缓变参数非线性耦合所带来的多变化尺度问题,提出一种新型的神经慢特征分析模型,并将其应用于风力发电过程的状态监测任务。模型以神经网络为载体,通过引入特征白化和慢度约束实现对传统慢特征分析方法的非线性化,从运行参数复杂耦合关系中分解出不同变化尺度的子成分。同时,设计一种无监督的多尺度异常检测实验方案,无须依赖标签信息即可完成模型训练,自动识别风机的异常运行模式。实验结果表明,所提出的方法显著优于传统的无监督方法,并能够达到与典型有监督方法相似的性能。 展开更多
关键词 神经慢特征分析 多变化尺度 无监督学习 状态监测 风力发电
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基于强化学习的铁路灾害场景下无人机轨迹优化算法设计
20
作者 刘佳 梁圩钰 王艳 《微型计算机》 2026年第1期55-57,共3页
铁路灾害对运输安全构成严重威胁,而通信中断则阻碍应急救援效率。无人机凭借机动性成为灾害监测的关键载体,其飞行轨迹优化直接影响信息获取与救援响应速度。传统人工操控模式难以适应复杂灾害环境,亟须智能化轨迹规划方法提升作业效... 铁路灾害对运输安全构成严重威胁,而通信中断则阻碍应急救援效率。无人机凭借机动性成为灾害监测的关键载体,其飞行轨迹优化直接影响信息获取与救援响应速度。传统人工操控模式难以适应复杂灾害环境,亟须智能化轨迹规划方法提升作业效率。因此,文章聚焦强化学习框架,设计具备环境自适应能力的无人机轨迹优化算法,旨在解决动态障碍规避与路径最优性平衡问题,以期为铁路应急通信的快速恢复提供技术支持。 展开更多
关键词 铁路灾害救援 无人机轨迹优化 强化学习 动态环境建模
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