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InvDesFlow: An AI-Driven Materials Inverse Design Workflow to Explore Possible High-Temperature Superconductors
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作者 Xiao-Qi Han Zhenfeng Ouyang +3 位作者 Peng-Jie Guo Hao Sun Ze-Feng Gao Zhong-Yi Lu 《Chinese Physics Letters》 2025年第4期85-98,共14页
The discovery of new superconducting materials,particularly those exhibiting high critical temperature(Tc),has been a vibrant area of study within the field of condensed matter physics.Conventional approaches primaril... The discovery of new superconducting materials,particularly those exhibiting high critical temperature(Tc),has been a vibrant area of study within the field of condensed matter physics.Conventional approaches primarily rely on physical intuition to search for potential superconductors within the existing databases.However,the known materials only scratch the surface of the extensive array of possibilities within the realm of materials. 展开更多
关键词 physical intuition superconducting materialsparticularly condensed matter physicsconventional high temperature superconductors ai driven materials exploration inverse design
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Editorial on the research topic:AI-driven fluorescence in situ hybridization test for early cancer detection
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作者 Simon James Fong Jia-Hui Yu Li Bao 《Medical Data Mining》 2025年第1期1-3,共3页
Introduction Early cancer detection represents a critical evolution in healthcare,addressing a significant pain point in cancer treatment:the tendency for diagnoses to occur at advanced stages.Traditionally,many cance... Introduction Early cancer detection represents a critical evolution in healthcare,addressing a significant pain point in cancer treatment:the tendency for diagnoses to occur at advanced stages.Traditionally,many cancers are not identified until they have progressed to late stages,where treatment options become limited,less effective,and more costly.This late detection results in poorer prognoses,higher mortality rates,and increased healthcare costs.Without early detection tools like Fluorescence In Situ Hybridization(FISH),these challenges persist,leaving patients with fewer opportunities for successful outcomes. 展开更多
关键词 cancer detection early cancer detection ai driven fluorescence situ hybridization fluorescence situ hybri FISH healthcare costs mortality rates
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基于AI驱动的边坡地质灾害智能识别与巡检养护研究进展 被引量:2
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作者 胡盛明 汪舟 +3 位作者 卢永飞 马贵平 毛志斌 王清华 《南昌工程学院学报》 2025年第1期37-47,共11页
为有效应对边坡地质灾害带来的严峻挑战,如何借助先进技术提升边坡地质灾害的监测与防治水平成为关键。回顾了人工智能(AI)技术在边坡地质灾害智能识别与巡检养护领域的最新研究进展;系统梳理了传统人工巡检方法的效率低下和安全隐患问... 为有效应对边坡地质灾害带来的严峻挑战,如何借助先进技术提升边坡地质灾害的监测与防治水平成为关键。回顾了人工智能(AI)技术在边坡地质灾害智能识别与巡检养护领域的最新研究进展;系统梳理了传统人工巡检方法的效率低下和安全隐患问题。综述了新型监测技术,如无人机、遥感和深度学习技术在提高边坡监测准确性和效率方面的发展;展望了未来研究方向,主要包括技术融合、自动化、实时监测与预警能力提升,以及数据驱动的决策支持等。同时,分析探讨了技术进步过程中面临的挑战,包括数据质量、算法过拟合和计算资源等问题,并强调建立边坡地质灾害数据库和分类标准的重要性,以实现快速识别和应对边坡地质灾害,降低社会经济损失和人员伤亡风险。研究结果可为构建更加完善和高效的地质灾害防控体系提供有益参考。 展开更多
关键词 ai驱动 公路边坡 地质灾害 智能识别 巡检养护
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AI驱动的高校图书馆战略情报服务平台建设及案例研究
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作者 吴爱芝 周子茗 +3 位作者 罗文馨 刘姝 张春红 陈金莉 《图书馆》 2025年第6期83-90,共8页
高校图书馆如何精准满足高校发展战略需求并提供高价值的战略情报服务是当前亟待解决的问题。利用自然语言处理、知识图谱和大模型技术从多元信息源获取高校学科、产业、行业等领域的情报内容,基于人工智能技术与算法建立AI驱动的战略... 高校图书馆如何精准满足高校发展战略需求并提供高价值的战略情报服务是当前亟待解决的问题。利用自然语言处理、知识图谱和大模型技术从多元信息源获取高校学科、产业、行业等领域的情报内容,基于人工智能技术与算法建立AI驱动的战略情报服务平台,对科研情报数据进行深入挖掘与分析,是在当前技术和学术生态环境下高校图书馆开展智能型战略情报服务的有效途径。文章以北京大学图书馆构建的AI驱动型战略情报服务平台为案例,梳理平台建设的关键技术、流程与成效等,提出高校图书馆战略情报服务平台具有巨大的推广潜力和重要的示范价值,是深入开展高校图书馆学科与研究支持服务、决策与智库服务、数据与知识服务等的重要抓手之一。 展开更多
关键词 ai驱动 高校图书馆 战略情报服务 服务平台 大模型
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Advancements in AI-Enabled Design and Process Optimization for Additive Manufacturing
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作者 Lingling Wu Shangqin Yuan 《Additive Manufacturing Frontiers》 2025年第2期1-2,共2页
Additive Manufacturing(AM)has significantly impacted the development of high-performance materials and structures,offering new possibilities for industries ranging from aerospace to biomedicine.This special issue feat... Additive Manufacturing(AM)has significantly impacted the development of high-performance materials and structures,offering new possibilities for industries ranging from aerospace to biomedicine.This special issue features pioneering research that integrates AI-driven methods with AM,enabling the design and fabrication of complex,optimized structures with enhanced properties. 展开更多
关键词 additive manufacturing industry applications additive manufacturing am design optimization AEROSPACE high performance materials ai driven methods complex structures
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AI4City:人工智能赋能城市的理论框架 被引量:1
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作者 吴志强 《国际大都市发展研究(中英文)》 2025年第2期5-19,共15页
系统阐述AI4City(人工智能赋能城市)的理论框架,探讨其作为新一代城市发展形态的定义、发展历程、核心要素、技术架构、推进模式及未来展望。AI4City依托新一代人工智能技术,通过数据驱动的学习能力、规律发现、未来推演和智能自组织等... 系统阐述AI4City(人工智能赋能城市)的理论框架,探讨其作为新一代城市发展形态的定义、发展历程、核心要素、技术架构、推进模式及未来展望。AI4City依托新一代人工智能技术,通过数据驱动的学习能力、规律发现、未来推演和智能自组织等核心要素,全面赋能城市生产、生活和生态,推动城市向自组织、可学习、可迭代的高度智能化方向发展。与传统智慧城市及人工智能城市相比,AI4City强调技术伦理与社会责任,确保人工智能的发展符合人类价值观,为城市可持续发展提供新思路。 展开更多
关键词 ai4City 人工智能城市 智慧城市 需求驱动创新 智能治理
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AI数据令旗:科技学术期刊运行模式创新探索 被引量:1
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作者 马峥 《编辑学报》 北大核心 2025年第4期367-373,共7页
我国世界一流科技期刊建设不仅需要弥补现实的短板差距,更需要面向未来的产业创新。为了在开放科学范式不断发展和人工智能技术应用不断深化的时代背景下,应对全球学术期刊出版领域的激烈竞争和发展过程中所带来的新问题,本文提出学术... 我国世界一流科技期刊建设不仅需要弥补现实的短板差距,更需要面向未来的产业创新。为了在开放科学范式不断发展和人工智能技术应用不断深化的时代背景下,应对全球学术期刊出版领域的激烈竞争和发展过程中所带来的新问题,本文提出学术期刊出版模式创新的驱动力主要包括迫切需要解决的“两头在外”现实问题驱动和AI应用颠覆学术期刊挑战的产业变革驱动2方面。为了避免全链条被AI替代后学术期刊出版被完全颠覆的状况,学术期刊出版应突破传统格局,寻求创新运行模式,探索打造AI颠覆性应用所形成的创新平台。文中提出“AI数据令旗”学术期刊运行模式,整合数据资源开放生态和人工智能技术应用,具有学术期刊出版深度参与科研组织、主动释放开放数据和开放资源的价值及将技术与资源整合成为学术期刊出版的核心竞争力等创新点。其作为我国原创学术期刊出版运行模式,可以有效应对“两头在外”的问题,是中国为全球行业发展作出的贡献,应予以重视和推广。 展开更多
关键词 ai数字令旗 开放科学 开放数据 期刊出版 两头在外
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基于AI的家庭宽带用户光链路断纤及投诉预测技术
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作者 李洁 徐佳琪 刘湘龙 《邮电设计技术》 2025年第8期14-18,共5页
针对PON线路及家庭网络故障率高、运维响应滞后等问题,提出一种AI赋能的智能光网络运维方案。通过融合多源数据(性能、告警、用户行为),构建断纤投诉预测模型,采用密度聚类(DBSCAN)过滤无效告警,基于累积分布函数(CDF)量化用户活跃度,... 针对PON线路及家庭网络故障率高、运维响应滞后等问题,提出一种AI赋能的智能光网络运维方案。通过融合多源数据(性能、告警、用户行为),构建断纤投诉预测模型,采用密度聚类(DBSCAN)过滤无效告警,基于累积分布函数(CDF)量化用户活跃度,并利用随机森林(RF)算法实现区域自适应风险评估。方案部署后,用户投诉率压降19%,断纤工单准确率达80%,推动故障处理从“被动响应”向“主动预防”转型,显著提升运维效率与用户满意度,为光接入网智能化升级提供实践参考。 展开更多
关键词 PON网络 ai赋能 智能光网络运维 断纤预测 用户投诉预测 密度聚类算法 随机森林算法
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AI时代共情驱动下产品设计教学中用户洞察力的培养
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作者 冯玘 《信息与电脑》 2025年第18期200-202,共3页
人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的渗透正在重塑产品设计教育范式。迎接这一变化的关键在于建立以共情能力为核心的教学体系,聚焦“有温度的技术赋能”,构建理论、实践、评估三大创新模块。这种教育范式的革新致力于培养具备... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的渗透正在重塑产品设计教育范式。迎接这一变化的关键在于建立以共情能力为核心的教学体系,聚焦“有温度的技术赋能”,构建理论、实践、评估三大创新模块。这种教育范式的革新致力于培养具备技术与人文双核竞争力的新时代设计师,使其在未来的产品创新领域中,既能释放人工智能的技术势能,又能守护以人为本的精神内核。 展开更多
关键词 产品设计教育 ai驱动 用户洞察 共情能力 技术赋能 人文内核
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面向公众的AI驱动健康教育视频内容推荐系统的设计与优化 被引量:1
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作者 朱虎韬 《办公自动化》 2025年第7期55-57,共3页
短视频模式的发展极大地推动内容推荐系统的优化,这为健康食品、科普视频等类型的视频推广也构建良好的外部环境。文章就此对互联网媒体跨平台融合背景下的健康教育视频内容推荐系统进行分析,探讨其架构和算法选择,从而说明整体视频内... 短视频模式的发展极大地推动内容推荐系统的优化,这为健康食品、科普视频等类型的视频推广也构建良好的外部环境。文章就此对互联网媒体跨平台融合背景下的健康教育视频内容推荐系统进行分析,探讨其架构和算法选择,从而说明整体视频内容推荐系统的建设。与此同时,AI技术的优化也为系统建设提供良好的技术支持,深度学习算法能更好地识别用户未能直接标注的视频偏好,通过更为丰富的视频浏览和搜索特征细节补充与完善原有视频内容推荐系统的不足,通过更为丰富的数据化标签适应于用户规模的增长,并相应提升用户体验,且相应优化资源调度能力而提升系统响应速度和实时性,从而为健康教育的个性化发展提供良好环境。 展开更多
关键词 ai驱动 科普视频 健康教育视频 内容推荐系统
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探索智算中心数字孪生+AI节能双擎
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作者 周平 赵宇衡 +2 位作者 朱伟 迮天怡 朱晓 《电信工程技术与标准化》 2025年第S1期114-120,共7页
面对不断攀升的能耗与碳排压力,本文以数字孪生为底座,构建与物理供冷系统实时映射、双向交互的虚拟镜像,实现能耗、碳排的沉浸式可视、可诊、可预测,打造智算机房“智慧大脑”与全新维护范式。进一步融合AI粒子群算法,从机理、部署到... 面对不断攀升的能耗与碳排压力,本文以数字孪生为底座,构建与物理供冷系统实时映射、双向交互的虚拟镜像,实现能耗、碳排的沉浸式可视、可诊、可预测,打造智算机房“智慧大脑”与全新维护范式。进一步融合AI粒子群算法,从机理、部署到参数自优进行全链路闭环,秒级寻优冷冻水机组运行策略,输出动态节能方案,形成高效、灵活、可持续的“零碳”引擎。 展开更多
关键词 智算中心 数字孪生 ai能效优化 节能
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AI驱动生活垃圾填埋场邻苯二甲酸(2-乙基己基)酯(DEHP)迁移的因果识别研究
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作者 齐亚平 梁丽琛 +2 位作者 张后虎 许元顺 卜元卿 《生态与农村环境学报》 北大核心 2025年第9期1170-1179,共10页
随着我国生活垃圾填埋量的持续增长以及塑料制品广泛使用,增塑剂邻苯二甲酸(2-乙基己基)酯〔di-(2-ethylhexyl)phthalate,DEHP〕等新型污染物在填埋环境中赋存与迁移问题日益严重,尤其是在缺乏防渗等工程措施的非正规生活垃圾填埋场中... 随着我国生活垃圾填埋量的持续增长以及塑料制品广泛使用,增塑剂邻苯二甲酸(2-乙基己基)酯〔di-(2-ethylhexyl)phthalate,DEHP〕等新型污染物在填埋环境中赋存与迁移问题日益严重,尤其是在缺乏防渗等工程措施的非正规生活垃圾填埋场中污染风险更加隐蔽与复杂。针对传统分析方法难以揭示污染驱动机制的问题,该研究引入因果森林(causal forest)模型,构建因果推理框架,系统评估了填埋场基础属性、土壤理化性质、重金属污染背景及填埋体物理组分等多类环境因子对DEHP迁移行为的因果效应及层级异质性。结果表明,DEHP迁移过程具有显著的非线性响应特征和分层敏感性,填埋龄在低龄组强烈促进迁移(平均处理效应ATE=4.32),在高龄组效应转为负值(ATE=-0.16);pH在高值范围时抑制效应最强(ATE=-5.66);重金属Cd与Hg在底层土壤中表现为显著协同迁移潜势(ATE分别达49.49与54.80);填埋深度、有机质等因子效应较弱或存在阈值变化;橡塑类组分在中等占比时微弱促进迁移(ATE=0.15),灰土类组分则持续抑制迁移(ATE=-1.61~-0.41)。研究结果验证了因果机器学习在复杂污染系统中的识别能力,并为非正规填埋场污染控制、风险分区和源头干预提供了新型工具支持,推动填埋场污染控制由“相关归因”向“因果调控”转变,可为实现精准、机制导向的固废污染治理提供理论与方法支撑。 展开更多
关键词 DEHP ai驱动 因果识别 迁移机制 垃圾填埋
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AI背景下医学统计学实验课程教学改革探讨 被引量:1
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作者 孟伟涵 崔凯 葛晓燕 《医学教育研究与实践》 2025年第2期259-263,300,共6页
医学统计学的实验课教学应培养和提升学生解决临床实际问题的思维能力和实践分析能力。由于该课程内容晦涩抽象、较难理解,采用传统实验教学方法,学生的学习兴趣不高,教学效果不理想。因此,将AI融入医学统计学实验教学课程,分析在AI背... 医学统计学的实验课教学应培养和提升学生解决临床实际问题的思维能力和实践分析能力。由于该课程内容晦涩抽象、较难理解,采用传统实验教学方法,学生的学习兴趣不高,教学效果不理想。因此,将AI融入医学统计学实验教学课程,分析在AI背景下采用案例+任务驱动教学法的意义,阐述了具体的实施方法及未来需要注意的问题,以期为该实验课程的教学改革提供新的思路与方法。 展开更多
关键词 ai 案例法 任务驱动法 医学统计学
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AI赋能智能矿山:应用场景及未来展望 被引量:2
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作者 李梅 张鹏鹏 李元琛 《煤炭经济研究》 2025年第2期161-169,共9页
创新驱动已成为矿山行业发展的新引擎,以人工智能(AI)为代表的新兴技术范式在煤矿工业领域中不断进行探索与应用的实践。通过梳理国内外研究进展,给出AI在智能矿山中的技术架构和关键技术,重点分析“智能矿山AI+”的七大重点应用场景,... 创新驱动已成为矿山行业发展的新引擎,以人工智能(AI)为代表的新兴技术范式在煤矿工业领域中不断进行探索与应用的实践。通过梳理国内外研究进展,给出AI在智能矿山中的技术架构和关键技术,重点分析“智能矿山AI+”的七大重点应用场景,包括地质勘探、智能化采掘、工业视频、灾害预警、设备预测性维护、生产过程优化、AI大模型等。最后,展望了未来AI技术在智能矿山中的应用前景,包括无人化开采、数字孪生矿山以及行业标准与规范的完善等,也提出在AI+应用还存在技术难度较大、成本效益矛盾、数字鸿沟加剧等新挑战。 展开更多
关键词 ai大模型 智能矿山 创新驱动 应用场景
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AI技术与自动化测试融合的智慧园区综合能源管理系统质量提升实践
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作者 邓旭平 《智能建筑与智慧城市》 2025年第S1期115-117,共3页
随着国内建筑园区的数智化发展,零碳园区的综合能源管理系统面临高灵活、多场景的运营挑战。文章提出一种融合AI技术的自动化测试框架,通过算法模型自动分析需求文档、生成测试用例脚本、自适应测试执行以及动态测试调整,实现多变业务... 随着国内建筑园区的数智化发展,零碳园区的综合能源管理系统面临高灵活、多场景的运营挑战。文章提出一种融合AI技术的自动化测试框架,通过算法模型自动分析需求文档、生成测试用例脚本、自适应测试执行以及动态测试调整,实现多变业务场景下的灵活应对,在提高测试效率和软件质量的同时显著缩减了开发成本,为建筑园区深度智能化发展提供了有力支持。 展开更多
关键词 智慧园区 ai驱动 自动化测试 综合能源 零碳
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智能真空系统:AI驱动的自动化控制与性能优化
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作者 尚玉静 宋德峰 +1 位作者 尚丰晶 赵娟娟 《信息与电脑》 2025年第9期193-195,共3页
智能真空系统作为人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术与传统真空设备的深度融合,展现了强大的技术优势和应用潜力。文章探讨了AI驱动下智能真空系统的架构、工作原理、发展现状及不足,并提出了优化策略。智能真空系统通过设备层... 智能真空系统作为人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术与传统真空设备的深度融合,展现了强大的技术优势和应用潜力。文章探讨了AI驱动下智能真空系统的架构、工作原理、发展现状及不足,并提出了优化策略。智能真空系统通过设备层、网络层和平台层实现自动化控制与性能优化,但在模型鲁棒性、系统兼容性和数据安全等方面存在挑战。文章提出强化模型选择、采用标准化模块化设计及引入冗余与安全机制等策略,以推动其智能化发展,助力产业升级。 展开更多
关键词 智能真空系统 ai驱动 自动化控制 性能优化
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AI驱动的学生安全系统:从学生主动性到智能防护的综合研究
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作者 李正 《计算机应用文摘》 2025年第10期166-168,共3页
结合先进的人工智能技术,AI驱动的学生安全系统致力于从学生主动性培养和智能防护2个方面全面提高其安全水平。在主动性培养方面,系统通过行为监测和分析,及时识别学生的潜在风险行为,帮助教育管理人员采取有效预防措施;在智能防护方面... 结合先进的人工智能技术,AI驱动的学生安全系统致力于从学生主动性培养和智能防护2个方面全面提高其安全水平。在主动性培养方面,系统通过行为监测和分析,及时识别学生的潜在风险行为,帮助教育管理人员采取有效预防措施;在智能防护方面,系统利用人脸识别、视频监控和环境感知等技术,实时监控学生的安全状况,并在发生突发事件时自动响应和报警。 展开更多
关键词 ai驱动 学生安全系统 学生主动性 智能防护
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创新驱动下高科技产业化人才培养路径新探——基于AI时代高校复合型人才培育机制重构
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作者 罗湘锋 《高科技与产业化》 2025年第6期91-93,共3页
在国家创新驱动发展战略与高科技产业化布局协同推进的背景下,高校面临着为高科技产业输送兼具深厚文化底蕴、卓越技术创新力与强大商业转化力复合型人才的紧迫任务。研究旨在探索创新驱动下高科技产业化复合型人才培养新路径,以期为高... 在国家创新驱动发展战略与高科技产业化布局协同推进的背景下,高校面临着为高科技产业输送兼具深厚文化底蕴、卓越技术创新力与强大商业转化力复合型人才的紧迫任务。研究旨在探索创新驱动下高科技产业化复合型人才培养新路径,以期为高校人才培养提供参考。 展开更多
关键词 高科技产业化 文化基因传承 产学研协同创新 技术转化能力 ai驱动教育 跨学科融合 创新创业生态链 产业适配型人才
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AI赋能“以评促改”:高中集团化学校教学高质量发展路径探索
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作者 杨帆 裘鑫 《计算机应用文摘》 2025年第21期7-9,共3页
文章探讨了人工智能在高中集团化学校教学中的应用,重点剖析其在“以评促改”机制构建与实践中的作用。通过梳理当前高中集团化学校教学面临的挑战,提出了依托人工智能技术优化教学评价、推动教学改革和提升教学质量的策略。结合具体实... 文章探讨了人工智能在高中集团化学校教学中的应用,重点剖析其在“以评促改”机制构建与实践中的作用。通过梳理当前高中集团化学校教学面临的挑战,提出了依托人工智能技术优化教学评价、推动教学改革和提升教学质量的策略。结合具体实际案例,展示了人工智能如何赋能教学过程的各个环节,为高中集团化学校教学高质量发展探索出可行的新路径。 展开更多
关键词 人工智能 以评促改 高中集团化学校 教学质量 发展路径
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基于AI大模型数据驱动的企业碳排放智能计算模型研究
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作者 张宸 宰睿 +2 位作者 金诚 孔伯骏 张劲峰 《电力大数据》 2025年第5期1-13,共13页
随着我国“双碳”目标推进步入关键时期,建立精准、实时的碳排放监测体系成为实现“碳达峰”“碳中和”的关键支撑。针对现有企业碳排放监测方法存在数据源异构、时效性差、精度有限等问题,该文提出基于AI大模型数据驱动的企业碳排放智... 随着我国“双碳”目标推进步入关键时期,建立精准、实时的碳排放监测体系成为实现“碳达峰”“碳中和”的关键支撑。针对现有企业碳排放监测方法存在数据源异构、时效性差、精度有限等问题,该文提出基于AI大模型数据驱动的企业碳排放智能计算模型。该模型利用AI大模型的深度语义表示能力,构建多源异构数据融合框架,以此实现电力负荷、生产参数、气象数据等的统一处理。同时,构建多物理约束的工业负荷分解框架,融合时频分析方法实现精准负荷分离。此外,将自回归分布滞后模型应用于电-碳转换领域,建立“以电折能”的高精度预测框架。并且,结合动态电碳排放因子和绿电交易证书修正,形成端到端智能核算体系。以某大型汽车零部件制造企业为例进行验证,结果表明:AI数据驱动框架显著提升了数据质量,负荷分离识别精度良好,自回归分布滞后模型预测精度高,系统可实现碳排放实时计算,年度核算误差较小。该研究为企业碳排放智能监测提供了数据驱动的技术解决方案。 展开更多
关键词 ai大模型 数据驱动 碳排放监测 负荷分解 ARDL模型
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