关键词： 人工智能   高职院校   计算机课程   教学改革   路径  

摘要： 随着科学技术的不断发展,民众的工作、学习、生活已然步入了“人工智能”时代。人工智能技术在为人们生活各个领域提供便利的同时,也为高职计算机课程教学提供了新的改革机遇。人工智能技术能够将互联网平台上的动画资源、图片资料、视频以及文字进行有机统合,并在此基础上进行教育资源的再生产,将原本抽象的计算机课程知识形象生动地展现在学生面前,大大提高了计算机课程教学的趣味性和生动性。为了更好地适应人工智能的时代背景,全面提升教育教学质量,高职院校计算机课程教师也要积极开展“人工智能”改革,激发学生的学习兴趣,提升他们的综合能力。本文就人工智能赋能高职院校计算机课程教学改革策略进行了分析,仅供广大教师参考。

关键词： 人工智能   人的主体性   危机产生   危机消解  

摘要： 千百年来,从人类主导知识的创造与发展,到如今人工智能技术与人类携手开创知识生产新纪元,智能机器开始侵蚀人类所特有的知识生产权,并逐步向其他领域拓展。人工智能技术的迭代发展使得人被迫沦为复杂、多元、高效智能社会系统的“附庸”,人的“主体丧失”迫在眉睫。人工智能时代人的主体性危机表现为:人的自由意志遭遇削减、人的自我异化倾向加剧、人的隐私安全不复存在。对此,以自我意识、技术标准和治理体系等方面的变革为切入点,提出三条消解路径:(1)提升自我意识,强化人的主体性建设;(2)规范技术标准,把握人工智能发展方向;(3)完善治理体系,开辟科学监管新路径。由此,人工智能技术将回归正确的发展轨道,为实现人的自由全面发展提供支持。

关键词： 计算机网络安全防御系统   人工智能技术   应用  

摘要： 在大数据时代背景下,网络安全防御工作显得尤为重要,同时也面临着前所未有的新挑战。人工智能技术的崛起,为网络安全防御领域带来了新的契机。本文将对人工智能技术进行深入剖析,探讨其如何在大数据网络安全防御中发挥独特作用。通过对具体应用案例的分析,研究人工智能技术在提升网络安全防御能力方面的潜力,并提出有效的人工智能技术应用对策,以期为大数据时代的网络安全防御工作提供有力支持。

关键词： 机电制冷系统   多目标优化   性能分析   遗传算法   Pareto最优解  

摘要： 在当今能源紧张与环保需求日益紧迫的背景下,机电制冷系统的性能优化已成为学术界和工业界共同关注的焦点。本文以机电制冷系统的多目标优化设计为研究对象,旨在通过系统化的研究方法提升其综合性能,为相关领域提供理论支持与实践指导。首先,本文深入分析了机电制冷系统的工作原理,并基于热力学、流体力学等理论,建立了精确的数学模型,确定了制冷量、能效比和成本等关键性能评价指标。在此基础上,本文对多种优化算法进行了全面比较,包括遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法等,最终选择了最适合机电制冷系统特点的算法进行优化。通过建立多目标优化模型,以制冷量、能效比和成本为优化目标,本文利用所选算法对模型进行求解,得到了Pareto最优解集,为系统设计提供了多样化的选择方案。

关键词： 伐木机   打枝刀刀形曲线优化   遗传算法(GA)   干形方程   函数旋转矩阵  

摘要： 伐木机在进行除树作业过程中存在枝丫残留过长或无法完全切断枝丫的情况。在分析冲击切断过程中发现,打枝刀刀形曲线与树干轮廓线的贴合度较低是造成以上问题的主要原因。打枝刀刀形曲线与树干的贴合度问题是难以通过数学方程式表达的复杂函数,采用打枝刀曲线数据化和建立适当的目标适应度计算函数的方式使其转化为黑箱问题。同时,设计的数据接口更具有普适性,适用于不同树龄、树种和打枝刀曲线的优化。针对此黑箱问题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)进行计算求解以减小树木与打枝刀的贴合间隙。结果显示:打枝刀刀形曲线的贴合度由优化前的68.09%提升至优化后的85.25%。

关键词： 超高层建筑   简化模型   动力传感器优化布置   改进遗传算法  

摘要： 为实时监测超高层建筑结构动力特性,对超高层建筑结构动力传感器优化布置进行了研究。利用简化模型代替精细化模型进行优化计算,提出改进遗传算法进行优化布置。按照层间剪切模型原理对精细化模型进行简化,简化后的模型与精细化模型各阶自振频率大致一致,误差不超过5%;利用改进后的遗传算法以基于模态保证准则(MAC)为目标函数进行传感器优化布置。对改进前后的遗传算法计算结果进行对比,结果表明:改进后的遗传算法解决了遗传算法陷入局部最优的问题,且能够用较少的遗传代数得到测点布置方案,提高了计算效率。

关键词： “饭圈文化”   亚文化   体育明星   偶像崇拜  

摘要： 运用文献分析法和逻辑推理法,对我国体育领域“饭圈文化”的异化表征、生成机制、负面影响及治理路径进行研究。体育“饭圈文化”呈现三大异化表征:狂热偶像崇拜下的“造神”运动、封闭圈层组织中的情感规训,以及身份重构过程中的价值迷失。其成因可归结为偶像泛娱乐化、媒介技术迭变与资本逻辑主导的三重作用,导致运动员自我认知偏差、体育精神弱化及网络生态恶化等负面影响。提出,治理路径需从三方面协同推进,要完善社会治理制度以遏制资本无序扩张,强化主流文化引领以重塑健康舆论环境,夯实媒体主体责任以阻断乱象传播链条,为净化体育网络生态提供理论依据与实践参考。

关键词： 智能媒体   交互主体性   AI符号学   符号主义   拟主体性  

摘要： 随着以ChatGPT-4、DeepSeek为代表的自然语言大模型快速迭代,智能人机交互中包含的主体性问题成为值得讨论的重要话题。本文以60年前麦克卢汉的论断“有意识的计算机仍然只是人的意识的延伸”为起点,结合人工智能史上符号主义、联结主义、行为主义等重要流派,探讨人工智能在人机交互方面的演化发展,从符号交互主体建构的角度揭示了人工智能发展背后的理论依据与哲学基础,进而提出人工智能基于语言符号交互表现出的“拟主体性”之“人类意识镜像”本质。

关键词： 氟化钙晶体   氟离子选择电极   氟   高压密闭消解  

摘要： 氟化钙的纯度及基体元素氟的含量对晶体光学性能有重要影响,因此,需要准确测定氟化钙晶体中氟的含量。以高纯硝酸为消解液,采用高压密闭消解法溶解氟化钙晶体样品,简化碱熔等繁琐步骤,避免KOH和HCl等试剂污染的风险,减小氟的挥发损失,通过优化样品消解方案,得出最佳方案为50 mg样品+1 mL超纯水+6 mL高纯硝酸,进而建立氟离子选择电极法测定消解液中氟的含量。实验证明,方法线性关系好(R^(2)=0.995),检出限低至0.0009μg/mL;以萤石矿国家标准物质GBW07251为质控样,测得氟离子的含量与标准值相吻合,相对误差为3.2%,说明方法准确可靠。将方法用于测定两个实际氟化钙晶体CaF2-500和CaF2-50中氟的含量,测定结果与电子探针分析法测定结果接近,相对误差分别为5.55%和3.83%,方法可以用于准确测定氟化钙晶体中氟的含量。

关键词： RMFS   拣选疲劳   机器人调度   多目标优化   遗传算法  

摘要： 在移动机器人与拣选人员协同完成拣选工作的机器人履约系统中,在机器人充足且不间断工作的情况下,本文重点关注由拣选人员决定的拣选工作站处工作效率。本文考虑疲劳因素对拣选人员工作效率的影响,首先建立了以拣选人员任务完成时间最短为目标的模型,然而仅考虑优化上述目标会造成多机器人在拣选工作区排队等待,系统出现冲突阻塞;然后建立以所有机器人排队等待时间最短为目标的模型,机器人分配结果为决策变量。考虑机器人排队等待将对拣选人员产生的心理压力,本文采用约束法对拣选人员任务完成时间进行约束处理,利用遗传算法对模型进行求解。算例仿真实验验证了考虑拣选疲劳能够提升拣选工作站处工作效率,订单拣选难度越大,模型优化效果越显著。本文通过仿真分析得出如下结论:同批任务中,优先分配拣选难度小的任务会使拣选效率更高;分配储位时各货架层的拣选难度差异越小,拣选效率越高。最后,本文分析影响拣选疲劳的各项参数,所提出的模型适应不同拣选人员及不同工作状态,符合基于组织积极性学说的组织管理理念,能够使拣选人员保持高水平的体能和心理沉浸感。