摘要:为应对高校智慧图书馆建设中机器人应用碎片化、浅层化的核心问题,文章通过对国内外典型高校图书馆机器人案例进行对比分析,系统梳理了当前以单点导航、咨询为主的应用现状及其在实时协同、广域服务、沉浸交互方面的技术瓶颈。在此基础上,创新性地引入5G通信与人工智能(Artificial Intelligence, AI)的融合视角,设计了一套包含超高频实时协同盘点、跨校区精准物流配送、沉浸式增强现实(Augmented Reality, AR)导览咨询及个性化学习伙伴在内的多层次、系统性机器人应用场景体系,并进一步提出了实现这些场景的“端-边-网-云”协同技术架构与分阶段实施路径。该研究不仅为“5G+AI”赋能智慧图书馆提供了理论结合实践的新思路,更为高校图书馆规划与部署机器人服务提供了一份具有前瞻性和可操作性的系统方案。
摘要:文章对当前高校图书馆人工智能(Artificial Intelligence, AI)素养教育现状与实践进展进行了分析,总结了其在AI素养教育实践过程中存在的相关问题,建立了高校图书馆AI素养教育平台模型并对模型相关功能进行了说明,为高校图书馆进一步开展AI素养教育,解决AI素养教育过程中存在的相关问题提供了具体参考。
摘要:以人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content, AIGC)为高校图书馆智慧服务赋能,已成为打破传统服务模式局限、推动图书馆从数字化向智能化转型的关键力量。基于对图书馆智慧服务适用性的分析,文章构建了“全链路赋能”的三层递进式框架,并结合高校图书馆的实际案例,探讨了如何实现AIGC技术与智慧服务的深度融合和长期稳定运行。
摘要:文章针对微服务架构中多租户应用程序编程接口(Application Programming Interface, API)调用面临的身份伪造、请求篡改及重放攻击等安全问题,提出了一种基于Nginx网关的基于哈希的消息认证码(Hash-based Message Authentication Code, HMAC)认证中间件解决方案。首先,该方案设计了多租户密钥管理体系,通过为每个接入系统分配独立密钥并结合Redis实现租户状态与权限的动态管理;其次,采用HMAC-SHA256(即采用SHA-25作为哈希函数的HMAC算法)对请求方法、路径、时间戳及请求体进行签名,在Nginx网关层通过Lua脚本实现请求的实时认证、完整性校验及防重放攻击;最后,基于Flask构建后端业务服务,实现认证与业务的解耦,并通过权限控制模块实现租户级别的细粒度API访问控制。实验结果表明,该中间件能够有效识别请求体篡改、时间戳篡改及重放攻击等安全威胁,实现多租户之间的有效隔离与权限管控,在保障API安全的同时对业务系统的性能影响较小。
摘要:农作物害虫危害是制约粮食安全的重要因素,传统人工识别方式专业门槛高、响应滞后,难以满足现代农业精准植保的实际需求。文章设计并实现了一套基于SpringBoot与Vue技术栈的农作物害虫智能检测系统,集成深度学习图像识别能力,涵盖图像采集、智能识别、监测预警、防治决策与知识管理等核心功能模块,构建“检测—预警—决策—记录”完整业务闭环。系统支持移动端小程序与PC管理端多终端协同访问,可识别15种常见农业害虫。功能测试与性能测试结果表明,系统功能完整、运行稳定,为农业精准植保数字化服务提供了可落地的工程实践参考。
摘要:针对计算机硬件维护效率低、预测精度差的问题,文章构建基于深度学习的智能运维系统。该研究通过多层次采集模块实时捕获关键部件运行参数,创新融合长短期记忆网络、卷积神经网络,深度提取故障特征,开展时序预测。实验结果表明,该系统准确率达94.7%,误报率控制在3.2%以内,能够有效提前触发预警窗口,显著降低运维成本,大幅度提高系统可靠性,为智能化硬件保障提供全新模式。
摘要:针对当前智慧隧道管控平台存在的技术架构冗余、核心技术依赖进口、物联数据交互滞后、数据标准不统一等问题,文章开展智慧隧道管控平台关键技术研究。文章围绕平台技术架构优化、国产信创构建、物联平台升级、数据平台升级四大核心研究内容,通过架构重构、信创适配、技术迭代等手段,实现平台的高效化、自主化、智能化与标准化。研究结果表明,优化后的智慧隧道管控平台,技术架构响应效率提升,构建的统一数据标准覆盖全省隧道核心业务场景,有效解决了传统平台的运营痛点,为省级智慧隧道协同管理提供了可靠的技术支撑。
摘要:在个人信用评分日益成为金融风控与社会信用体系核心工具的背景下,如何平衡模型预测精度与决策可解释性成为关键挑战。针对传统规则模型可解释性强但精度有限、机器学习模型精度高但“黑箱”特性难以满足监管与业务解释需求的核心矛盾,文章提出并验证了一条传统框架与机器学习的融合优化路径。文章引入机器学习模型,采用简单指标优化与基于部分依赖图(Partial Dependence Plot, PDP)、风险排序及SHAP(SHapley Additive exPlanations)的机器学习精细化调优,使信用等级分布高度逼近目标设定,同时保持模型全程透明、可解释。该研究成果为信用评分领域提供了一条可行、高效且兼顾可解释性与预测性能的融合路径,实现了业务逻辑与数据洞察的统一。
摘要:针对无线互联环境下电力数据多源异构、动态传输及安全治理难度大等问题,文章提出一种基于知识图谱的电力数据分级分类方法。通过构建融合业务语义与网络属性的数据本体模型,实现多源电力数据的统一表达;采用语义与规则双驱动机制完成自动分类,并结合敏感性、实时性及网络风险等维度设计分级模型,形成一体化治理框架。实验结果表明,该方法分类准确率达94.7%,分级一致率超过90%,自动化率达96%以上,具有较高效率与稳定性。该方法可有效提升电力数据治理精度与安全管控能力。
摘要:为了改善医院新旧楼由于建造时间不同,内部无线网络环境差异明显,2.4 GHz频段同频干扰频发,影响临床个人数字助理(Personal Digital Assistant, PDA)通信的问题,文章分别选取新旧楼内各4个病区作为测试对象,重点采集信道干扰数量、信号强度、丢包率、平均时延、同频干扰强度等关键网络参数。每个病区选取固定点位进行3次测试取平均值。对比分析新旧楼无线网络的同频干扰差异,实测发现,旧楼在2.4 GHz频率的干扰强度、信号强度、丢包率、平均时延等均高于新楼。研究结果可为医院无线网络优化改造、提升PDA通信稳定性提供较为直观的数据支撑和可靠参考。
摘要:随着云计算的快速发展,集群负载预测对于资源管理和优化至关重要。文章提出了一种基于注意力机制和双向长短期记忆网络(Attention-based Bidirectional Long Short-Term Memory, Att-BiLSTM)的集群负载预测模型,并通过实验验证了其有效性。研究采用阿里巴巴官方数据集,以均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为评估指标,与自回归积分滑动平均模型(AutoRegressive Integrated Moving Average, ARIMA)、卷积神经网络融合长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Long Short-Term Memory, CNN-LSTM)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)等模型进行对比。结果显示,Att-BiLSTM模型在各项评估指标上均表现最优,显著提高了负载预测的精度。该模型通过引入注意力机制,有效捕捉关键时间点信息,利用BiLSTM的双向信息传递特性,增强了上下文理解能力,为集群资源的合理配置提供了有力支持。
摘要:在文旅新质生产力推动产业转型升级的背景下,数字技术成为破解研学旅游发展瓶颈的核心抓手。文章以南京研学旅游为研究对象,综合运用问卷调查等方法,具体了解数字技术应用的市场需求与场景偏好。研究发现,74%的受访者偏好虚实结合研学场景,96%的受访者对数字化研学持开放态度。文章据此提出场景打造、分层定价、机制建设等3项实践建议,为南京及同类城市研学旅游数字化转型提供参考。
摘要:针对智慧教育个性化需求,文章构建了数据驱动的学习者画像动态干预框架,通过深度挖掘多源学习数据,确立画像在精准教学中的核心地位。实验验证了该模型在智慧课堂的可行性,揭示其基于实时反馈动态调整内容、路径、策略的内在机制。文章不仅显著提高了学习成效,还为教育数字化转型提供了可行的实践路径,推动教学模式从经验驱动向数据智能驱动的根本性变革。
摘要:针对大数据高并发场景下传统传输控制协议(Transmission Control Protocol, TCP)传输延迟过高、批处理框架吞吐量不足的核心问题,文章通过搭建12节点物理集群实验平台,对快速用户数据报协议(User Datagram Protocol, UDP)网络连接(Quick UDP Internet Connections, QUIC)协议参数配置、基于软件定义网络(Software Defined Network, SDN)的流量动态调度、Kafka+Flink流处理架构与Hadoop MapReduce批处理框架展开系统性对比实验。实验结果表明,QUIC协议在弱网环境下端到端延迟降低约34%,丢包恢复时间压缩至毫秒级;Kafka+Flink流处理架构吞吐量较MapReduce提升170%,端到端延迟降至4.7 s;SDN动态调度使高并发场景下链路带宽利用率显著提升。文章研究成果可为大数据基础设施的协议选型与处理架构设计提供可量化的工程参考依据。
摘要:针对传统电力系统继电保护课程实践教学中存在实验场景受限、安全风险高、操作刚性强和指导不及时等问题,文章将生成式人工智能(Artificial Intelligence, AI)融入虚拟仿真实验教学,构建了MATLAB/Simulink与AI协同赋能的新型教学框架,并开展了“电力系统继电保护仿真实验”课程教学创新与实践。首先,文章以Simulink为可视化建模与故障仿真平台和生成式AI为全程化导学助手,实现了理论知识实时答疑、保护原理深度解析、建模流程智能引导、仿真报错快速诊断。其次,文章剖析了传统实验台教学局限,阐释了虚拟仿真的教学优势,并论证了“Simulink-AI”融合模式对提升实践教学质量的重要价值。最后,教学实践表明,该模式能够有效强化学生对继电保护原理的理解与应用能力,并提升实践操作水平与创新思维,从而为电气类专业实验课程数字化、智能化改革提供参考。
摘要:针对 Hadoop 大数据平台课程项目化教学中存在的教材更新滞后、项目案例脱离实际、个性化教学支撑不足等问题,文章提出将生成式人工智能技术融入课程建设与活页校本教材编写的解决方案。文章以项目化教学理念为核心,借助生成式人工智能的多模态生成、逻辑推理与自适应优化能力,构建“技术赋能—项目驱动—教材迭代”的课程建设体系,从活页教材的项目设计、内容生成、动态更新、教学适配4个维度展开实践,实现教材内容与行业需求同步、教学过程与学生认知适配、评价体系与能力培养对齐。实践表明,该模式能有效提升学生的工程实践能力与创新思维,为大数据类课程的智能化改革提供参考。
摘要:针对“单片机应用技术”课程在传统教学中存在重理论轻实践、教学内容滞后产业需求、评价体系单一、学情适配性不足等问题,文章以结果导向的教育(Outcome-based Education, OBE)理念为核心指导,通过反向重构知识、技能、素养三维育人目标,构建“小试牛刀—初露锋芒—创新拓展”三层递进式实践教学体系,搭建线上线下混合式教学模式,从而培养学生综合能力。该项目还优化考核机制,建立多维度量化指标,构建常态化教学持续改进形成闭环。教学实践表明,该项目贴合高职技术技能人才培养定位,显著提升了学生电路识图、程序开发、软硬件联调及故障排查的工程实践能力与团队创新素养,可为同类工科专业课程教学改革提供参考与借鉴。
摘要:随着“新医科”建设的不断推进,如何提高学生的信息素养与岗位胜任力,成为地方医药类院校“计算机基础”课程改革的核心问题。针对传统教学中存在的教学内容与医学岗位脱节、教学方法忽视学生个体差异、教学评价单一等问题,文章基于成果导向教育(Outcome-Based Education, OBE)理念,围绕预期的学习成果反向设计教学内容、方法与评价,构建具有医药特色的混合式教学模式。该模式通过融入医学场景重构教学内容、引导探究式学习创新教学方法、突出创新激励改革教学评价,有效提高了学生的计算机应用能力、医工融合创新意识与岗位胜任能力,为同类院校的课程改革提供了可借鉴的实践路径。
摘要:在产业数字化转型加速推进的背景下,高职电气自动化专业传统课程体系与行业新型岗位需求之间的结构性错位问题愈发凸显。文章以产教融合为驱动力,以“岗课赛证”融通为实施路径,聚焦课程内容滞后、实训条件落后、评价体系单一以及师资数字化能力不足等现实困境,构建“需求诊断—体系重构—平台支撑—评价改革”四维一体专业数字化转型路径框架。文章通过调研明确数字化岗位核心能力需求,重构融入新技术的专业课程体系,引入三阶递进实训模式,建立多元立体职业能力评价机制。实践验证,改革后学生核心技能达标率、证书获证率及企业满意度显著提升。
摘要:随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的快速发展,生成式AI的兴起正在重新定义职业技能的内涵,高职院校如何培养学生的AI素养逐渐受到关注。文章在梳理国内外相关成果的基础上,立足高职教育的实践导向特征,尝试构建一套“五维三级”评价指标体系。该体系从认知理解、指令交互、批判修正、伦理合规、协作创新5个方面切入,按基础、进阶、高级3个层次细化出45项能力指标。同时,依托自行开发的数字化平台,设计了“自评—举证—审核”三环联动的过程性评价方案,并从课程融合、实践驱动、分层递进3条线索出发,探讨了可行的培养路径。
摘要:在教育数字化转型的纵深场域中,生成式 AI 以其生成性、交互性与赋能性特质,成为课程动态重构与跨学科融合的核心引擎。课程从静态固化转向动态适配,跨学科融合突破传统边界,却也直面学科壁垒消解乏力、技术与教学浅层耦合、伦理规范滞后等现实挑战。借由知识图谱构建与模块化整合,可重塑打破学科藩篱的适配性知识生态,让跨领域知识在生成式 AI 的赋能下形成关联紧密、动态更新的内容体系。以“人机协同—跨科协作—个性发展”为内核的教学新模式,推动教学生态从教师主导转向人机共构,实现个性化学习、项目式探究的深度落地。多场景实践验证,这一课程变革路径在提升学生跨学科思维、创新实践能力与终身学习素养方面成效显著。文章立足技术赋能与教育本质的辩证统一,既彰显生成式 AI 对课程革新的革命性价值,也为数字化时代课程高质量发展提供理论支撑与实践范式。
摘要:文章以“电子技术基础”课程为实践载体,聚焦“新工科”建设与南疆智慧化、数字化产业升级背景下区域对硬件技术人才的迫切需求,直面课程教学知识碎片化、理实脱节、个性化缺失、评价单一等教学难题,结合课程自身特点,依托知识图谱技术构建专属知识体系,借助雨课堂创新设计混合式教学模式,并深度嵌入边疆安防、智慧农业等本土化场景案例,切实强化教学内容与区域需求的精准适配,有效提升学生的知识体系化认知能力、自主创新思维及课程目标达成质量。
摘要:城市地下空间工程作为解决城市土地资源紧张、优化空间结构、提升城市韧性的关键领域,当前正面临着数字化、智能化转型。这一变革对专业人才培养,尤其是实践教学带来了前所未有的挑战与机遇。文章分析了城市地下空间工程专业实践教学面临的困境,探讨了数智技术为实践教学带来的新场景,构建了实践教学新路径,并提出了相应的实施保障策略,以期为培养更多具备数智化素养、综合实践能力强的高素质城市地下空间工程专业人才提供借鉴。
摘要:生成式人工智能的快速发展对传统教育体系产生了结构性冲击,知识传授型教学模式面临挑战,课程内容更新滞后于技术进步,教师角色与评价体系面临转型。与此同时,教育信创国产化全面推进,教育领域面临教学软硬件替代与人才培养升级的双重任务。文章在分析人工智能对教育冲击的基础上,结合信创国产化的现实要求,从理念调整、课程改革、师生机协同教学、教师能力提升和评价方式转变5个方面讨论变革路径,以期为高校在AI与信创融合背景下的教育转型提供参考。
摘要:数智医疗时代,医学院校亟需培养兼具医学领域知识和高阶数据素养的交叉复合型人才。文章基于SWOT分析方法和专创融合理念,构建以“课内外联动(课程教学+第二课堂)”与“三层次进阶(实践贯穿—竞赛引领—科研应用)”为核心的数据素养协同培养模式,并在安徽医科大学卫生管理学院信息管理与信息系统、大数据管理与应用专业2届学生(N=181)中实施验证:95.4%以上的学生自评数据素养水平显著提升;参加数据科学类学科竞赛人数大幅上涨,学科竞赛获奖、医学数据应用相关的大创项目申报及参与医学数据科研项目的人数达到专业总人数的70%以上。该模式可有效夯实数据科学通用技能,强化医学领域知识与数据能力的交叉融合,为医学院校开展跨学科数据素养教育提供可借鉴的范式。