关键词： 数字孪生   阀控缸系统   参数分级辨识   遗传算法  

摘要： 阀控缸系统数字孪生建模中存在部分模型参数难以通过理论计算获得,以及由于各参数间相互影响导致参数辨识准确度不高的问题。针对此问题,提出一种基于参数分级辨识的阀控缸数字孪生建模方法,实现对阀控缸系统的状态映射和数字孪生。根据所提建模方法,基于阀控缸系统的工作原理,建立了阀控缸系统的数学模型和MATLAB/Simscape环境下的物理仿真模型;利用采集的测试数据,通过遗传算法对阀控缸数学模型中比例换向阀和液压缸的关键元件级参数进行辨识,再利用MATLAB软件的Paramenter Estimation工具对物理仿真模型中重要的系统级参数进行校正;最后,搭建阀控缸实验平台对所建数字孪生模型的准确度进行验证。结果显示:在7.5 V与9.5 V阶跃控制信号作用下,基于参数分级辨识的数字孪生模型的活塞位移仿真值与实验值的拟合度分别为95.76%和98.07%,验证了所辨识模型参数的准确性和所建数字孪生模型的正确性。

关键词： 体认语言学   大学英语词汇教学   概念隐喻   意象图示   语义网络  

摘要： 语言讲究“表词达意”,词汇在语言流畅表达和意义有效传递中起着不可替代的作用。但目前大学英语词汇教学仍存在问题,学生倾向于机械记忆,缺乏对词汇深层意义和使用情景的理解。体认语言学通过“现实-认知-语言”的原则,为词汇教学提供了新思路。文章旨在探讨体认语言学视角下大学英语词汇教学的理论依据和实践方法,以期为大学英语词汇教学提供新的启发和借鉴。

关键词： 能耗预测   特征选择   遗传算法   BP神经网络   机器学习  

摘要： 影响冷库能耗的因素众多,其中,货物信息的缺失使得建立冷库预测模型面临一定的挑战。为解决该问题,提出利用冷库当天使用面积代替传统的货物信息作为输入特征,依据某大型冷库历史能耗数据,采用斯皮尔曼相关性分析筛选出合适的变量,构建基于GA-BP神经网络的冷库能耗模型。结果表明,在缺失货物信息的情况下,使用冷库当天使用面积作为输入变量能够保证模型具有高准确率,R2达到0.9563,并且性能优于BP神经网络、多元回归模型。

关键词： 信息素养教育   计算思维   人工智能  

摘要： 信息素养教育对培养适应人工智能时代需要的人才具有重要意义。文章旨在探索借助计算思维提升大学生信息素养的教育路径,为提升人工智能时代大学生信息素养提供参考借鉴。研究选取大学生群体作为研究对象,采用系统性文献分析法,通过对国内外公开发表的文献进行编码和梳理,探索国内外大学生信息素养教育的发展现状,总结我国高校大学生信息素养教育存在的问题,分析计算思维融入大学生信息素养教育的必要性。最终提出围绕技术融合、思维交融、场景拓展以及研究驱动等多维度将计算思维融入大学生信息素养教育体系的实践路径。不仅强化提升了学生的信息处理能力,更意在塑造其系统化的思维方式,使其具备应对复杂信息环境的核心竞争力。

关键词： 人工智能   教育认知科学   个性化学习   智能辅导系统   知识图谱   AI伦理   可解释性AI  

摘要： 人工智能(AI)技术的迅猛发展正在深刻改变教育认知科学的研究范式。AI通过深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术,使得学习者的行为模式、认知状态和学习路径得到了更精确的分析,从而优化个性化学习和教学策略。本研究探讨AI在教育认知科学中的作用,分析其在知识表示、元认知、自适应学习系统及智能辅导中的应用,同时讨论AI在教育中的局限性、隐私保护、数据公平性等挑战。未来的研究方向包括AI与深度学习的结合、元宇宙与沉浸式学习、以及可解释性AI在教育中的应用。本研究的贡献在于提供了AI在教育认知科学中的系统性分析,并为未来的研究与实践提供理论支持和方向指引。

关键词： 低频减载轮次   负荷性质指标   切荷比例偏差   遗传算法  

摘要： 随着分布式电源持续大规模接入电网,电力系统的稳定运行面临更大挑战。作为保障电力系统频率稳定的重要手段,低频减载轮次的编排应更加合理、高效。据此,引入负荷综合性质指标,用于描述低频减载轮次所切负荷特征。以尽可能降低负荷综合性质指标,同时兼顾减小电网各分区的切荷比例偏差为目标,将遗传算法应用于优化各分区投入低频减载轮次的馈线数量。某区域电网的实际应用表明,该方法能够显著提高低频减载轮次编排的合理性,降低低频减载切荷对民生用电的影响。

关键词： 智能控制技术   基础设施   信息技术  

摘要： 目前,信息技术飞速发展,计算机网络已成为现代社会不可或缺的基础设施,广泛应用于经济、教育、医疗、军事等各个领域,但随着网络应用的深入,计算机网络信息安全问题也日益凸显,成为制约信息技术健康发展的重要因素,因此,本文将基于智能控制技术为计算机网络信息安全提供新的解决思路。该技术作为人工智能领域的一个重要分支,融合了控制理论、人工智能、计算机技术等多学科的知识,具有自主学习、自适应调节、智能化决策等显著特点,这些特性使得智能控制技术在处理复杂、动态、不确定性的系统问题时,表现出极高的灵活性和鲁棒性,为解决计算机网络信息安全问题提供了新的可能。

关键词： 人工智能   高职   计算机专业  

摘要： 随着信息技术的迅猛推进,人工智能(AI)技术已成为驱动社会各行业转型升级的核心力量。在高职教育领域,人工智能与计算机专业的深度融合为教学的全面革新提供了思路和工具。本文剖析了在人工智能技术广泛应用的背景下高职计算机专业教学的现状,不仅局限于教学内容的适时更新;还关乎教学模式和方法的创新,以满足学生多元化、个性化的学习需求等。在人工智能背景下,就高职计算机专业教学存在的现状和问题,提出了自己的策略,旨在通过科学的重构课程体系、创新教学模式和方法、整合与优化教学资源等措施,培养能够适应未来技术变革、具备高度专业素养、创新思维和实践能力的计算机专业人才。

关键词： 智能电网   云计算   异常检测   数据采集  

摘要： 随着智能电网的快速发展,海量智能电能表数据的实时处理和异常检测成为电网管理的关键挑战。本文提出了一种基于云计算的智能电能表局部异常点检测系统,旨在提高电网监控的实时性和准确性。系统采用云计算技术,通过数据采集、云存储、实时分析和用户界面的协同工作,实现了对局部异常点的高效识别。仿真实验表明,该系统在不同数据规模下均展现出高准确率和低延迟的检测性能,显著优于传统集中式方法。

关键词： 智能体育用品   主体性   异化   路径   运动健康  

摘要： 随着科技的发展,智能体育用品日益普及,本文旨在探讨其对人主体性的异化现象及消解路径。智能体育用品给体育活动带来诸多改变,也造成了主体性异化。使用者易过度依赖其功能设定,智能跑鞋精确的运动数据监测和跑步计划推荐,使人们逐渐失去自主规划运动的能力,削弱了运动中的主观能动性。智能体育用品的社交功能和数据排名等,会诱导使用者为追求外在认可和数据好看而运动,偏离基于自身健康需求和兴趣的初衷。为消解这种异化,需从多方面着手。在教育层面,应加强体育教育中的主体意识培养,理解体育的本质是自我实现,在产品设计方面,开发者应注重保留和激发使用者的自主性,增加个性化定制功能,构建多元的体育文化评价体系至关重要,减少对智能数据单一评价的依赖,将健康、快乐等主观体验纳入评价范畴,在享受智能体育用品带来便利的同时,避免人的主体性被异化,使智能体育用品更好地服务于人的健康和全面发展。