关键词： 机器学习   K-means聚类   特征提取   人工神经网络  

摘要： 植物病害的准确检测和分类对作物的成功栽培至关重要。传统检测方法难以保障病害识别的高准确率。文章提出了一种基于图像处理技术的植物病害判别方法,旨在有效提高植物病害的判别精度。其中,首先对收集的原始图像进行去噪和增强处理;其次进行图像分割,将图像划分为多个具有相似属性的区域;接着输入感兴趣区域(ROI)的聚类编号,提取该区域的图像并进行特征提取;最终将提取的特征组合成特征向量,并将其作为输入传递给人工神经网络。通过大规模的训练数据和算法,人工神经网络能够学习和识别不同病害的特征和模式,从而实现对各种植物病害的准确识别与分类。

关键词： 人工智能文学   计算逻辑   文学性   文本阐释  

摘要： 人工智能的迅速发展改变了文学生态。不同于传统的人类文学,人工智能文学以算法、算力和语料库为核心要素,采用向量式语言生成机制,能够根据给定的提示词生成诗歌、小说等作品。通过更新文学发生机制,人工智能塑造了一种新形态文学,推动写作形态从人类写作向“人机协作”式写作转变。这种新形态文学使用“根茎式”的知识系统进行信息抓取,促使语言形成不同强度的力,呈现出“异质性重复”的美学特征。这既打破了人类写作中的时间次序所形成的前后关系以及由此而来的因果关系,也消解了空间次序中形成的中心与边缘之分,让文本成为一个自由敞开的意义场,促使文学从“具身逻辑”走向“计算逻辑”,为文学生态标示了新的生长点。

关键词： 人工智能技术   技工院校   计算机教育   个性化学习  

摘要： 首先,分析了技工院校计算机教育的现状,指出了学生的需求.其次,深入探索了人工智能技术在技工院校计算机教育个性化学习中的应用,包括智能化学习资源推荐系统、智能辅导与反馈系统及虚拟实验室与模拟实训平台.这些应用通过智能算法分析学生的学习行为和需求,提供个性化的学习资源推荐、实时的学习反馈和虚拟的实训环境,旨在提升学生的学习效率和技能水平.最后,结合具体实施策略和案例,进一步阐述了人工智能技术在技工院校计算机教育中的应用效果与优势.

关键词： 智能化管理   课堂互动   计算机实践教学   课堂管理  

摘要： 文章提出一种创新的高校计算机实践课堂管理方案,旨在通过智能化系统提升课堂互动效果和教学质量。研究设计并实现了基于学生座位信息的实践课堂管理系统,该系统通过智能座位校验和课堂行为标记功能,有效增强了师生互动。系统采用微信小程序作为客户端,后端采用Spring Boot框架,并结合Redis缓存技术,确保系统运行的高效性和稳定性。实施结果表明,该系统显著提升了学生的课堂参与度和教师的教学效率,所收集的课堂行为数据为教学评估和学生行为分析提供了有力支持。本研究为高校计算机实践课堂管理提供了新的研究视角,同时为未来教育技术的发展奠定了基础。

关键词： BiLSTM   注意力机制   遗传算法   降水预测  

摘要： 准确的降水预测在许多应用领域被广泛认为是一项重要任务。然而,真实世界的降水数据通常具有高度非线性和复杂性,这使得传统预测技术难以获得精确结果。为了解决这些问题,文章提出了一种改进的AGA-BiLSTM模型,旨在克服BiLSTM在特征提取能力、长序列处理能力以及参数调优方面的局限性。该模型在BiLSTM网络的基础上进行创新,即引入注意力机制放大关键信息,模型能够有效提取降水数据中的主要特征,同时抑制对次要信息的过度关注,提高预测的准确性;引入遗传算法自动全局优化模型参数,从而节省人工调优的时间成本,同时避免模型陷入局部最优解的困境。实验结果表明,AGA-BiLSTM模型在降水预测任务中表现出色,能够有效处理复杂的降水数据特性,为降水预测问题提供了一个高效的解决方案。

关键词： 人工智能   识别技术   计算机技术  

摘要： 人工智能技术已成为推动社会发展的重要动力之一。本文为了进一步了解计算机人工智能识别技术,对其展开了相关研究,对该项技术的发展历程、应用领域并结合常见技术形式,论述了该项技术的应用要点,望能提供参考帮助。

关键词： 人工智能技术   计算机辅助教学   教学资源   智能交互   虚拟现实教学  

摘要： 文章深入探讨了人工智能技术在计算机辅助教学中的应用,分析了当前计算机辅助教学的现状与挑战,并详细阐述了人工智能技术在增强教学效果、优化学习体验方面的独特优势。通过介绍人工智能技术在教学资源推荐、学习效果评估、教学过程交互以及虚拟现实教学等方面的具体应用,揭示了其对教育领域的深远影响。探讨了人工智能技术在计算机辅助教学中可能面临的挑战,并提出了相应的实施策略与未来展望,为教育工作者提供了有益的参考。

关键词： 软件定义网络(SDN)   遗传算法   主干线路   双链路   资源调度  

摘要： 由于干线网络流量具有较强的波动性,传统的静态资源分配方法在资源调度上存在灵活性差、响应慢等问题。基于此,提出基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和遗传算法优化的干线数字双链路动态资源调度方法。在SDN架构下实时监控干线数字双链路的可用带宽、时延等资源,以最大化带宽利用率、最小化时延为目标,构建一个干线数字双链路动态资源调度模型,通过遗传算法求解模型,得到最佳干线数字双链路动态资源调度策略。实验结果表明,设计方法在业务时延与业务丢包率方面具有一定优越性,可最大限度地保证干线数字双链路的数据传输质量。

关键词： 边缘计算   数据加密   人工智能   系统性能分析  

摘要： 本文针对企业数据安全传输与管理的关键需求,提出了一种结合人工智能与边缘计算的加密管理系统,旨在提升企业数据传输的安全性和效率。系统通过边缘计算实时处理数据并动态加密,传输层保障数据安全,云计算层处理分析数据,应用层支持数据服务。实验证实,该系统提升了数据安全与传输效率,支撑企业数字化转型,为数据加密管理提供了新方案。

关键词： 数字资本主义   劳动剥削   数字社会主义  

摘要： 作为资本主义在数字时代的最新形态,数字资本主义在数字技术的加持下,将数字与资本牢牢地捆绑在一起,对剩余价值实现了更加肆意的无偿占有。劳动时间与劳动空间的界限变得模糊,情绪劳动以及“玩劳动”的出现为劳动剥削创造了新的手段。劳动剥削在技术外衣的包裹下呈现出全新的样态,并使劳动者的身心受到更加强烈的迫害。针对数字资本主义时代下的劳动剥削,数字社会主义学者进行理论建构,试图改变这种剥削现状,但由于理论自身的局限性而最终难以实现这一目标。只有站在历史唯物主义的立场上,运用马克思主义理论分析现实的剥削问题,才能寻找出破除劳动剥削的正确路径。