基于“人工智能+物流管理”的能源物流数字化转型研究

随着科技的快速发展,人工智能（AI）技术在物流行业中的应用日益广泛,极大地推动了物流管理的智能化和高效化。文中分析了AI技术在物流行业中的应用现状,探讨了“人工智能+物流管理”的创新需求,提出了针对性的创新策略,如构建智能化信息管理架构、重塑高效组织管理体系、智能开发与利用人力资源、实现全生命周期精细化成本管控策略等。这些策略共同致力于推动物流行业的智能化转型,提升物流效率,降低成本,提高服务质量,为物流行业的可持续发展注入新的动力。     

大数据背景下人工智能技术在信息安全领域的应用

大数据技术的快速发展与广泛应用,标志着计算机技术的发展进入了新的阶段。同时,人工智能技术的出现让大数据能结合强大的计算能力,让计算机能模仿人脑进行决策与执行。在这一背景下,信息安全的重要性日益凸显。 尽管人工智能技术具备诸多优势,但依然存在一定的局限性,导致个人和企业信息面临着各种威胁。因此,充分发挥人工智能技术的优势,进一步强化其在信息安全领域的作用尤为必要。文中探讨了该问题,并提出了相应的解决策略。     

数据驱动与知识引导结合下人工智能算法模型

当前人工智能的学习模式主要以数据驱动为主要手段,以深度神经网络为主流的机器学习算法取得了显著进展。但是这种数据驱动的人工智能手段依然面临数据获取成本高、可解释性弱、鲁棒性不强等不足。该文认为在现有机器学习算法中引入先验假设、逻辑规则和方程公式等知识,建立数据和知识双轮驱动的人工智能方法,将推动更通用计算范式的变革创新。该文将可用于引导人工智能算法模型知识归纳为4种——逻辑知识、视觉知识、物理定律知识和因果知识,探讨将这些知识与现有数据驱动模型相互结合的典型方法。     

“OK,Google, why do I use you?” Motivations,post-consumption evaluations,and perceptions of voice AI assistants

Voice-activated, artificial intelligence–based assistants (voice AI assistants) have become an integral part of everyday life because they can be easily activated to complete numerous tasks. However, little is known about what motivates people to use them or how these motivations influence users’ post-consumption evaluations and perceptions. This study develops measures to capture uses and gratifications related to voice AI assistants. It identifies five primary motivations for use—social interaction, personal identity, conformity, life efficiency, and information. Results show that the utilitarian motivations of life efficiency and information influence all post-consumption evaluations and behavioral intentions positively (i.e., users’ attitudes, satisfaction, and intentions to continue using voice AI assistants). However, social motivations are also important. Social interaction and conformity motivations also influence user satisfaction, and the conformity motivation shapes individuals’ intentions to continue using voice AI assistants. The findings further demonstrate that users’ motivations influence perceptions of their voice AI assistants’ roles. In keeping with the “Computers Are Social Actors” (CASA) paradigm, users motivated by social interaction are likely to perceive a voice AI assistant as socially attractive and as a friend, whereas users motivated by life efficiency are likely to perceive it as an assistant. Users motivated by information are more likely to perceive a voice AI assistant as technology, while those motivated by social interaction are less likely to do so. The implications of these findings are discussed, and recommendations for future research are provided.     

基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计

为提高在线教学的效率和质量,文中基于人工智能技术设计了计算机网络在线教学平台。首先,设计了平台的总体框架,包括平台管理、教师、学生等模块以及集成性的人工智能模块,其中人工智能模块涵盖智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。同时,对用户界面的设计进行了细致的探讨。在系统测试部分,对平台进行了全面的性能测试。结果表明,该平台在提高教学互动性、个性化学习体验及教学资源利用率方面表现出色,验证了其在现代教育中的应用价值和潜力。文中不仅为在线教育提供了一种新的智能化解决方案,也为教育技术的未来发展提供了重要的理论和实践参考。     

大数据和人工智能背景下的档案资源开发安全策略研究

大数据和人工智能为档案资源的开发带来了新的机遇和挑战,档案资源开发的安全问题逐步上升为档案管理工作最关键的环节。因此,在大数据和人工智能背景下,文中分析了档案资源开发面临的风险点以及现有的安全策略,并结合大数据和人工智能技术,提出了新的安全策略,以期为相关实践提供有益的参考。     

基于人工智能的大数据预测模型算法研究

随着大数据和人工智能技术的快速发展,大数据预测模型在各个领域中的应用日益广泛。文中探讨了基于人工智能的大数据预测模型算法,通过分析大数据的基本概念与特征、预测模型的基本概念与分类,深入了研究人工智能在大数据预测中的应用优势和应用框架。另外,重点探讨了数据预处理、模型选择与训练、模型评估与验证、模型优化与调优等方面的方法和技术,并结合具体应用实例,分析了其在实际应用中的效果,以期为推动大数据预测模型在各领域的应用提供参考。     

人工智能和大数据背景下智慧养老服务平台研究

文中应用人工智能、物联网中间件以及大数据技术,旨在研发一种社会养老服务平台,实现居家“智慧养老”, 通过平台远程监控老人的日常生活,以便及时为他们提供服务。平台包括健康资讯、老人档案、健康管理、老人看护、预警记录、远程监控等功能模块,可实现对社区空巢老人、残疾人、低保户等特殊人群信息的综合管理,为用户提供养老看护、紧急救助、远程监控、健康体验、健康评估等服务。     

电路故障诊断中的多级神经网络应用研究

针对某指挥仪电路故障诊断专家系统的不足之处，用层次结构的多级人工神经网络来进行电路的故障诊断，用专家知识来对学习样本进行筛选，通过对该电路中的差分电路模块的实验表明，不但克服了专家系统对某些故障无法诊断的不足，而且还可以实现多故障的诊断。     

桥梁结构安全AI检测平台研究

桥梁作为城市交通系统的重要组成部分,对其安全和健康的监测尤为重要。传统的监测方法往往耗时、费力,且无法准确预测潜在问题。文中探索和开发了基于人工智能（AI）的桥梁结构安全与健康监测平台,以提高桥梁监测的效率和准确性,希望能为工程师和维护人员提供及时的预警和决策支持。     

基于AI识别的隧道智能监控与显示系统

文中设计了一个基于AI识别技术的隧道智能监控与显示系统,该系统在提高隧道的运行安全和管理效率方面具有显著优势。通过实时监测隧道内的交通状况和环境状态,驾驶员可以获取隧道内的实时交通信息,并根据预警提示做出更合理的驾驶决策。此外,交通管理人员能及时发现并解决问题,提高事故处理的响应速度和准确性。在未来的研究中,将继续加强对该系统的深入研究和实践,进一步推动其在交通领域中的实际应用。     

基于大数据环境的医院信息系统网络安全研究

大数据技术在医院信息系统中的广泛应用,显著地提升了医疗服务质量,同时也引发了新的网络安全问题。 文中分析和讨论了大数据环境下医院信息系统面临的网络安全威胁,评估了现行网络安全措施的有效性,并探索了先进的防御技术与策略,提出了相应的应对策略,如应用结合了人工智能、区块链和威胁情报的综合安全框架,以增强医院信息系统的安全性和抵抗能力。     

边缘智能在轨道交通中的应用：前景与展望

边缘智能作为一项新兴技术,正受到国内外学者的广泛关注,其作为人工智能技术与边缘计算技术的结合,有望促进人工智能技术在各行业的部署,加速产业智能化进程。该文首先介绍了边缘智能技术的基本原理、系统架构及其比较优势,梳理了边缘智能技术的国内外研究现状;分析了边缘智能在轨道交通建设工程、运维调度、智能控制、改造升级的全生命周期应用前景,详述了边缘智能技术在轨道交通过程管理控制、建设现场数据采集分析、信息共享、智能运维、智能调度、自动驾驶系统、列车协同控制及改造升级等全生命周期中的赋能作用。该文随后设计与实现了轨道交通智能运行控制为背景下的边缘智能平台,测试基于深度学习和强化学习的边缘智能应用的功能及性能。最后,归纳了边缘智能技术在轨道交通领域应用的问题与挑战。该文的研究期望为轨道交通领域的边缘智能应用提供有益的借鉴和实践基础。     

基于机器学习的无线网络用户感知速率智能预测研究

本文利用人工智能算法,结合DT/CQT、SpeedVideo、某厂家专有平台用户感知栅格速率数据,并关联栅格内覆盖、质量、负荷、性能等指标作为训练样本,分析影响用户感知速率的关键因素。通过建立预测用户感知速率的算法模型,实现栅格粒度用户感知速率预测,快速精准定位用户体验短板,有的放矢的解决用户体验问题,实现网络竞争力持续提升。     

医院智能化环境下的智能病房管理系统设计

随着人工智能技术的快速发展,其在医疗领域的应用日益广泛。文中设计了一套智能化病房管理系统,以提高医院管理效率和患者服务质量。基于深度学习算法、物联网技术和大数据分析,该系统实现了患者生理指标实时监测、智能诊断辅助、个性化护理方案制定等功能。实验结果表明,该系统可有效提高护理人员的工作效率和患者满意度, 降低医疗差错率,为医院智能化建设提供了新的思路和实践参考。     

面向新兴产业的智能决策支持系统研究

文中针对新兴产业特点,探讨了智能决策支持系统的设计、关键技术及应用。研究表明,该系统能利用大数据、人工智能和云计算提升企业的市场预测、资源配置和风险管理。在新能源汽车和生物科技等领域的应用显示,系统显著提高了决策的准确性和效率,为相关产业提供了实用的理论与实践参考。     

人工智能视域下的互联网数据安全优化算法研究

网络安全态势会直接影响互联网的发展,为网络系统安全、稳定地运行奠定基础。文中通过转化RBF 神经网络权值,并形成粒子群中粒子,让粒子在解空间内部寻找全局最优权值,同时需将最优解问题的解的空间维度优化成五维,若将5 个优化问题的最优化解与PSO 算法相对应,对RBF 神经网络的权重进行编码。结果显示,与RBF 神经网络相比,粒子群优化RBF 神经网络预测误差的起伏更小。如果训练频率较低,该算法能实现较快的预测,且预测结果接近于互联网安全态势的真实值,实现更快、更有效的预测。     

基于人工智能的大学生心理健康评估体系构建

精准高效地评估大学生心理健康状况是高校心理健康管理工作的首要目标,是高校完善心理健康服务的基础。为推动我国高校心理健康管理工作的规范化、系统化、高效化和实用化,需要构建一套完善的心理健康管理体系。 文中提出了一种基于人工智能算法的大学生心理健康评估系统,该系统以社交数据为基础,融入多源数据,实现大学生心理健康画像分析,能完善学生心理分析、精准预测学生心理状况,为优化心理健康服务管理体系提供了决策依据和技术支持。     

人工智能技术在电子信息技术中的应用

人工智能（Artificial Intelligence,AI）为电子信息技术的发展提供了新的思路。文中首先介绍了AI 和电子信息技术的研究现状,随后重点探讨了AI 在图像处理、规划控制和通信技术等电子信息技术领域的应用,通过介绍典型算法阐明了AI 为电子信息技术带来的优势。然后,在仿真平台上,以机器人系统为平台验证了部分关键技术的应用效果。最后,文中展望了AI 在电子信息技术中的应用趋势,以推动电子信息技术实现更高层次的智能化。