关键词： 计算史学   人工智能生成内容(AIGC)   思想家   大语言模型   《中国思想家评传》   计算人文  

摘要： 大语言模型改变了自然语言处理研究的模式。通过生成式自然语言处理,为史料计算化处理提供高效途径。以百川大模型作为基准模型,使用《中国思想家评传》系列丛书文本作为数据源,采用领域继续预训练、有监督微调、直接偏好优化的方法构建了思想家模型,并进行了性能评估。经过评估,思想家模型在中国思想史领域文本的表现优于通用模型,具有可用性。思想家模型降低了知识交流的专业壁垒,可以破解自然语言理解式计算人文研究带来的解读困境。

关键词： 学生解题   思维困境   现象学分析  

摘要： 学生解题的思维困境突出表现为解题过程中的思维阻滞以及思维谬误。“反复操练的解题行为,背题型或背套路的解题模式,对解题活动的伪反思”是造成学生解题困境的主因。案例式解题教学、师生的协同学习、主动的解题反思是消解学生解题困境的有效策略。

关键词： 卡车   无人机   协同配送   遗传算法  

摘要： 随着城市化进程的加速,交通拥堵已成为城市生活中不可忽视的问题,许多城市采取了车牌限行等措施来缓解交通压力。同时,为了确保飞行安全和维护城市秩序,一些城市也通过设定禁飞区等对无人机飞行进行限制。这些政策给城市物流配送带来了很大的挑战。文章提出了一种基于卡车无人机协同配送的解决方案,并采用单亲遗传算法对模型进行求解,实验结果表明,相比传统的卡车配送方式,协同方案可以缩短配送时间,能够在一定程度上避免交通拥堵和无人机飞行安全带来的不确定性,提高配送效率和准确性。

关键词： 天然气发动机   燃烧放热   双阶段优化   遗传算法   神经网络  

摘要： 为探究低负荷工况下过量空气系数(λ)对天然气发动机燃烧放热规律的影响,在1台电控多点顺序喷射天然气发动机上进行试验并采集数据,结合遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络,构建了3种燃烧放热的预测模型:传统BP神经网络模型、传统GA优化BP神经网络模型和双阶段遗传算法(double-stage genetic algorithm,DSGA)优化BP神经网络模型,并将各模型的预测值与试验值进行对比。结果表明:3种预测模型均展现出较好的预测性能,相对于传统BP神经网络模型和传统GA优化BP神经网络模型,DSGA优化BP神经网络预测模型对放热率(HRR)、累计放热量(HR)以及燃烧反应百分率(CRR)的预测精度最高且效果最优,在稀燃极限(λ=1.9)工况下,虽然对燃烧循环后期的放热规律预测精度有所降低,但仍可对燃烧循环前期和中期的放热规律准确预测。

关键词： 国际传播   计算传播   风险治理   算法  

摘要： 在国际形势复杂多变、传统与新兴风险交织的“巴尼”(BANI)状态下,计算国际传播成为关键领域。总结分析计算国际传播的发展态势,其呈现出算法分发与身份政治合谋、平台规则定义权成为关键、国际传播主体智能化的趋势。同时,计算国际传播存在数据安全隐患与媒体武器化、技术鸿沟下的偏见衍生等问题。为了应对国际传播领域的各类风险挑战,计算国际传播应在全球风险的数字治理、传播效果的智能化洞察和推动跨文化对话等方面发挥作用。同时,应守护依靠感官的直觉式交流体验,以促进全球民心相通。

关键词： 校企融合   “人工智能+”   跨学科   计算机类人才培养  

摘要： 文章聚焦于校企融合的“人工智能+”跨学科计算机专业教学改革,探讨了如何培养具备多学科知识结构、跨学科分析问题及解决复杂问题能力的复合型人才。针对这一目标,文章提出了构建多层次跨学科课程体系、搭建校企合作平台以及推动产学研深度融合等教学改革措施。文章旨在通过这些改革措施,为“人工智能+”领域培养既有跨学科理论基础又具备实践创新能力的高素质人才。

关键词： 遗传算法   粒子群算法   门式起重机   模糊PID   定位防摆控制  

摘要： 随着工地、厂房、码头等物流场所智能化需求的提升,作为主要起重搬运设备的起重机械已向着自动化、智能化方向飞速发展,其中,吊装作业的自动、快速、精确就位是智能起重机的关键技术难点。针对传统门式起重机作业时定位不精确及吊重摆角消除过慢的问题,提出了一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)混合优化的模糊PID(fuzzy PID,FPID)控制方法。利用拉格朗日方程建立了门机的动力学模型,对模糊PID控制器的量化因子及比例因子使用混合算法优化,并借助Matlab-Simulink平台进行了对比分析及鲁棒性分析。结果表明:模糊PID控制器在经过所设计的算法优化后能够实现门机更加精确的定位及更加快速的消摆,鲁棒性也得到了提升。

关键词： 分论坛   北京   产业创新发展   视听新发展  

摘要： 2月28日,第三届北京人工智能产业创新发展大会的“AI+计算视听”分论坛在国家会议中心成功举行。本次分论坛以“AI引领,视听无界”为主题,汇聚了来自政府、学术界、企业界的顶尖专家和学者,共话视听新发展,共促务实新合作,共引行业新纪元,以智能视听赋能文化产业高质量发展。

关键词： 中职院校   人工智能   实践教学   教学改革   产教融合  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展及其在各领域的广泛应用,中职院校计算机通信与电子信息专业的教学面临新的机遇与挑战。本文深入分析了当前中职院校在教学内容、教学方法和实践资源等方面存在的问题,探讨了人工智能技术在实践教学中的应用价值,将人工智能技术融入教学实践,能够有效提升教学质量和学生的实践能力。基于此,文章提出了构建基于人工智能的实践教学体系、实施产学研用一体化教学模式、加强师资队伍建设等创新策略,并通过具体教学案例阐述了实施路径,希望能为推动中职院校计算机专业教学改革、培养适应产业发展需求的技术技能人才提供新思路。

关键词： 人工智能   高校思政教育   情感计算   价值引领  

摘要： 人工智能情感计算技术运用于高校思政教育中,能够提升高校思政教育的针对性和适切性,为思政教育现代化提供了新动能。将人工智能密切相关的神经网络、自然语言处理、深度学习、多模态等技术介入高校思政教育中,能够实现对思政类属情感的精准采集、实时监测、深度分析和自然表达。通过创设情感采识系统、构建情感生成对话模型、优化情感归因算法,以及搭建多模态情感表达平台,提升高校思政情感教育的专业信度与价值引领的科技深度,为培养时代新人提供了强有力的智技支持。