基于教师权益的自主人工智能应用——对联合国教科文组织《教师人工智能能力框架》的解读

本文是对联合国教科文组织发布的《教师人工智能能力框架》的解读。人工智能在逐步以拟人智能体的技术形态助推“教师、学生和人工智能”三角教学互动关系的构建,并在人机互动中挑战教师的能动性,这凸显了教师理解和秉承以人为本的人工智能观念的必要性。目前通用的猎取性挖掘人类数据训练人工智能模型的智能技术生产关系范式加速了人工智能伦理问题的裂变及对智能时代社会关系的冲击和重构,人工智能伦理以及人工智能时代的社会责任已成为教师的必学领域。作为当今社会无所不在的一类基础性通用技术,人工智能在颠覆生产流程、社会实践和生活方式等方面的技术变革潜力已经彰显,教师理解人工智能基本工作原理、批判性评判其教学育人的适用性并探索人工智能支持教学和专业发展有效方式等方面的能力发展需求日益迫切。鉴于此,各国政府和教育机构应以基于教师教育教学权益的自主应用为宗旨,从以人为本的人工智能观念、人工智能伦理、人工智能基础知识和应用技能、人工智能与教学法整合、人工智能支持教师专业发展等层面界定教师的人工智能能力框架,以获取、深化、创造等能力水平为基准规划培训课程的目标、内容与方法,协助教师提升负责任地、有效和创新地应用人工智能所需的能力。

采煤机智能化发展现状及关键技术展望

介绍了国内外采煤机智能化发展的现状:采煤机目前正朝着智能机器人化的方向发展,处于智能化初级阶段。阐述了采煤机智能化发展历程及趋势:英国远程操作长壁工作面(ROLF)计划、采煤工作面自动化系统(MINOS)、美国航空航天局(NASA)长壁自动化合作项目、澳大利亚煤炭工业研究计划(ACARP)、澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)项目、欧盟长壁钻井设备新型机械化与自动化(NEMAEQ)等6项科研项目在采煤机智能化发展中扮演了重要角色;采煤机发展趋势在于利用不断发展的监测传感及远程控制技术代替人工干预及操作,不断提高工作面设备的生产效率及可靠性,朝信息化、一体化、无人化、智能化的方向发展。从采煤机智能感知、智能控制和智能通信3个方面介绍了采煤机智能化关键技术,指出基于煤岩识别的智能截割技术、智能滚筒调速技术、采煤机精确定位技术和基于三维地质模型的采煤机规划开采技术是亟待突破的关键技术。从采煤机降尘和降噪2个方面对采煤机智能化发展过程中不可忽视的人机关系进行了论述。

智能化电厂建设探索——以某2×1000 MW超超临界火电机组为例

为了推进电力工业的智能化转型,全面打造智能、绿色、低碳发展的新型火电企业,以某2×1000 MW超超临界火电机组为例,介绍了以“四单元+二平台”为基本模式的智能电站建设的基本架构和总体设计方案,对智能化电厂的建设提出了具体的建议,为大型火电机组智能化建设提供了方案参考。

智能教育软件助力未来教育发展的关键场景及推进策略——《2023人工智能促进教育发展报告》节选七

智能教育软件作为智能技术在教育领域的应用方式之一,已成为推动未来教育发展的重要抓手。建构智能教育软件助力未来教育发展的具体路径需要以下方面:首先,深入分析智能教育软件的概念和特征,突显其在教育创新中的独特作用;其次,依据所对应的教育场景,将智能教育软件分为学生学习、教师教学、教育测评和教育管理四类,并阐述不同场景需求下智能学习软件、智能教学软件、智能评估软件、智能管理软件的具体案例;最后,从加强智能教育软件应用的政策引导、构建面向智能教育软件的评估体系、借鉴国际上智能教育软件发展的优质经验三个角度,提出推进智能教育软件助力未来教育发展的相关策略。为智能教育软件在未来教育中发挥更为深远的作用提供有益参考,以最大程度发挥智能教育软件的潜力。

人工智能在土木工程领域的应用研究现状及展望

作为新一代产业变革的核心驱动力,人工智能是全面提高土木工程领域数字化、自动化、信息化和智能化的重要方法。为全面了解人工智能在土木工程中的发展及应用,定性分析了人工智能的基本研究领域,定量分析了人工智能在土木工程设计、制造、养维护阶段的研究现状,利用CiteSpace可视化工具深入挖掘人工智能在土木工程中存在的问题、发展瓶颈和研究趋势,并给出相应的解决办法及研究思路。通过文献综述发现,土木工程领域已展开了大量人工智能研究,但各阶段智能化发展不均衡,实际应用也存在一定局限性,需深入探索神经网络、大数据、深度学习等智能技术在土木工程全生命周期的交叉融合,促进土木工程领域人工智能研究的协同发展。

小学英语多元智能理论在教学中的运用

多元智能理论认为,人类智能不是单一的,而是由多种智能构成的,这些智能包括语言智能、逻辑数学智能、空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际沟通智能和自我认知智能等。在小学英语教学中,注重学生多元智能发展已经成为一个重要的教学理念,教师应该根据学生的不同特点和智能类型采用不同的教学策略,以促进学生全面发展。本文旨在探讨小学英语教学中多元智能理论的应用,阐述其在提高学生学习效果和兴趣方面的价值。

韩家村选煤厂智能化改造设计与实践

为了实现选煤厂智能控制、智能管理、智能决策分析,逐步做到少人或者无人干预,韩家村选煤厂提出了从基础平台、基础自动化、智能控制、智能管理和智能分析决策等方面进行智能化设计,并进行了智能化改造实践。改造后,该选煤厂实现了生产数据信息实时采集、各个系统数据共享、依托选煤专家知识库,使系统可以自主学习、动态预测;矸石带煤率、药剂用量均下降,不仅提高了生产效率、减少了生产和管理成本,而且降低了工人劳动强度,改善了工作环境等,达到了提质增效、降低成本的目的。

智能技术赋能教育数字化转型的前沿趋势——《2023人工智能促进教育发展报告》导读

人工智能技术作为新一轮科技革命的重要驱动力量,正在不断渗透教育的各个场景,推动着教育的数字化转型。智能技术赋能下的教育数字化转型不仅改变教育的传统模式,也为提升教育质量和效率提供全新的可能性。然而,如何科学有效地测评人工智能技术在教育中的应用效果,以及明晰人工智能教育发展的现状,成为当前教育界所关注的重要问题。鉴于此,《2023人工智能促进教育发展报告》从“智能教育发展篇”和“智能教育软件篇”两大角度切入,回应人工智能促进教育发展各维度的情况。其中,“智能教育发展篇”从外部保障、内生循环、素养输出三个方面切入,提出中小学智能教育发展的六大维度,致力于构建系统完善的人工智能促进教育发展评估体系,以涵盖我国人工智能促进教育发展的重要指标;“智能教育软件篇”从学、教、管、评四大教育场景出发,提出面向中小学生的智能教育软件应用整体框架,致力于构建科学有据的智能教育软件评估体系,评估结果既包括软件工具本身的功能评估结果,也包括与同类型产品功能和应用场景等的横向对比,同时划定智能教育软件工具实践应用的准入原则和评价机制,并界定智能教育软件工具的应用场景、功能定位、使用原则、作用机制等问题。

智能化测绘的混合计算范式与方法研究

传统数字化测绘产品在数字经济、数字治理与数字生活等方面发挥着越来越重要的时空基底和关键生产要素作用,但其精细程度、更新周期、服务方式难以满足数智新时代下的高质量发展需求。因此,迫切需要实现数字化测绘到智能化测绘的转型升级,通过构建新型时空新型基础设施以全方位提升高品质的时空信息供给能力、高层次的时空数据分析能力,以及高水平的时空知识服务能力。本文从测绘自然智能与人工智能结合的必要性分析出发,首先讨论了测绘智能计算的基本概论及内涵,然后提出了智能化测绘知识为引导、数据为驱动、算法为基础、服务为支撑(KDAS)的混合智能计算范式并梳理了其构建基本任务,最后从感知、认知、表达与服务4个维度研究并系统阐述了智能化测绘的混合计算关键技术和相应途径,试图为混合计算赋能智能化测绘知识体系构建以及产业发展升级搭建基础研究框架。

陆路交通基础设施勘察设计智能化路径探讨

研究目的:陆路交通基础设施勘察设计全流程智能化是提高勘察设计效率、质量,引领行业变革的必经之路。为加快推进勘察设计智能化的进程和一体化需要,本文从勘察设计业务流程出发,覆盖铁路、公路两大行业共性技术领域,包括测绘、勘察、选线、路基、桥梁、隧道六大专业,从技术研究、标准建设、平台研发三个方面,对陆路交通基础设施勘察设计智能化路径进行探讨。研究结论:(1)陆路交通基础设施勘察设计智能化可采用以流程为主线、以数据为核心、以智能技术为驱动、以软件平台为载体的总体技术架构,重点攻克“智能测绘、智能勘察、智能选线、智能设计”4套智能关键技术,建立数字化、智能化标准,研发智能勘察设计平台与交付平台,形成陆路交通基础设施智能勘察设计技术体系;(2)4套智能关键技术可实现从基于北斗地基/星基增强服务的基础设施空间地理与地质信息快速获取、多源数据融合及三维数字化表达、多目标智能优化选线、关键构造物设计方案智能决策、数字化建模与集成设计等方面突破;(3)数字化、智能化标准体系构建是从勘察设计数据体系结构、数据存储、数据传递、智能设计要求与算法、成果交付等维度开展标准化研究;(4)智能勘察设计平台与交付平台研发是基于统一的数据与平台架构,采用自主图形引擎,可实现陆路交通智能勘察设计和成果交付,支撑陆路交通基础设施勘察设计领域高质量发展。

山西焦煤集团选煤厂智能化建设的实践与思考

为了顺应我国“双碳”背景下煤炭清洁高效利用的国家战略,介绍了山西焦煤集团有限责任公司(以下简称“山西焦煤集团”)选煤厂智能化建设规划、顶层设计与具体举措,梳理了山西焦煤集团通过学习、实践、再提高的螺旋式提升选煤厂智能化水平的建设经验,详细阐述了山西焦煤集团围绕重介智能分选、智能浮选、煤泥水健康保障、智能采制化、智能配煤、产供销智能管理等选煤核心环节的建设方案、技术路线与实施效果,并对智能化选煤厂建设实践中存在的主要问题进行了分析研究,进一步推进选煤厂智能化建设提出了具体建议。

智能制造工程技术人员

在新一轮科技革命和产业变革中,智能制造已成为世界各国抢占发展机遇的主攻方向。智能制造就在我们身边,智能手机、服务机器人这些智能产品正在改变人们的生活方式,智能装备、智能产线、智能工厂创新了企业生产模式,智能管理、智能决策实现了制造业降本增效。智能制造产业链范围非常广泛,贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等各个环节,涵盖了智能产品及制造装备、智能生产、智能服务、工业互联网、工业软件以及上述环节有机结合的生产系统集成,并应用于多个行业领域,从业人员数量巨大。智能制造工程技术人员是推进制造强国建设的重要人才支撑,任重道远。

幼儿教育中多元智能理论的应用

多元智能理论是美国心理学家霍华德·加德纳于20世纪80年代提出的一种认知理论。与传统智力观念相比,多元智能理论具有以下几个显著特点。首先是智能类型的多样性。传统智力观念主要关注语言和逻辑数学智能,而多元智能理论认为每个人都具备多种智能,而且智能类型之间相互独立。加德纳提出了八种主要的智能类型,包括语言智能、逻辑数学智能、空间智能、音乐智能、运动智能、人际智能、自我认知智能和自然观察智能。每个人在这些智能类型中有着不同的发展潜力。

基于5G和人工智能技术的“互联网+”应急救治系统构建与应用

目的:构建基于5G和人工智能技术的全场景“互联网+”应急救治系统,通过互联网和智能化手段将院内服务能力和资源扩展到院外,解决目前应急医疗面临的挑战,如数据采集有难度、网络传输不稳定、协同交互不足以及辅助诊断不够智能等。构建一个以患者为核心的分级智能应急救治体系,实现院内外一体化的远程应急医疗服务。方法:在应急事件发生时,利用“声纹+”身份认证技术确保一线救援人员、急救医生、专家和患者的可信接入,利用5G实现多方远程医疗协作,结合远程实时监护、远程会诊与AI辅助决策,实现应急预案智能生成、病情智能监测预警、医院及路线智能规划,以便远程指导急救并提前制定救治方案。结果:该系统已在清华大学附属北京清华长庚医院、珠海市人民医院、福建省急救中心等多家单位得到应用,成功支持了世界互联网大会、北京冬奥会等多个重大项目的应急保障工作,并在天通苑社区向百万居民提供服务。结论:通过整合智能技术以及网络技术,将应急救治的关口前移,应急救治的能力前移,形成前端急救人员应急施救,后端医院专科医师深度参与的基于5G技术和人工智能技术的智能救治系统,形成远程智能应急救治体系管理规范以及技术标准,开创了一种全地域覆盖、全病种服务、全流程管理的应急救治新模式。

从基础智能到通用智能:基于大模型的GenAI和AGI之现状与展望

本文对生成式AI(Generative artificial intelligence,GenAI)的国内外发展现状进行了概述,重点分析了中美之间在算力、数据、算法、生态等方面存在的差距.为改变我国在生成式AI领域的落后现状,提出高能效算力建设、联邦数据、专业领域模型、基于TAO的联邦生态等应对策略,对大模型时代AI安全治理进行了论述,对通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的未来发展进行了展望.

欧盟:人工智能教育的应用场景与案例

随着智能技术的迭代升级和创新发展,人工智能正在深刻改变人类的生产和生活方式,引领人类社会迈入人机协同、跨界融合和共创共享的智能时代。新一代人工智能技术的创新发展正在引发链式突破,数据智能与计算智能持续嵌入教育行业,深刻改变了教育理念、教育空间、教学方式和教育管理模式,但与此同时也不可避免地带来了多重风险与挑战,产生了新的伦理问题。目前由于教育领域对人工智能的使用准则和法律条规还不够完善,教育工作者在决策时面临着诸多挑战。在此背景下,欧盟发布了《人工智能教育的应用场景和实例》(Use Scenarios&Practical Examples of AI Use in Education)报告,将人工智能在教育中的应用细分为适应人工智能的教学、围绕人工智能的教学以及运用人工智能的教学三类,并详细列举了经专家筛选和教学实践验证的一系列人工智能教育应用案例。

生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用研究

本研究探索了生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用,构建了生成式人工智能在高中人工智能教学中的应用策略。以“探秘课堂智慧之眼——体验人脸检测”教学为例,本研究验证了生成式人工智能在教学中的实际应用效果。研究结果显示,生成式人工智能工具能有效辅助人工智能教学,它们不仅可以作为教师的智能助手,协助教师准备教学资料、解决教学难点及评价学生作业,还可以作为学生的智能学伴,帮助学生进行课前预习、课堂互动学习和课后创新实践。研究表明,科学、有效地应用生成式人工智能能够极大地推动高中人工智能教学的创新与发展。

智能区块链与区块链智能:构筑DePIN的基础设施智能

去中心化物理基础设施网络是未来数字社会不可或缺的基石,它将传统依赖于集中式控制和管理的物理设施转变为由社区驱动且自主治理的新型基础设施网络,而区块链与人工智能(artificial intelligence,AI)技术的深度融合在其中起到了关键的赋能作用。为此,首先强调有机结合“AI赋能区块链”与“区块链赋能AI”,形成协同增效的双向闭环回路,以构建真正意义上的智能区块链,从而实现区块链智能新范式。其次,提出智能区块链的新型技术架构:一方面,将智能性内嵌至传统区块链架构的每一层,以培育从基础智能到基础设施智能再到应用智能的区块链智能生态;另一方面,为实际智能区块链构建与之对应的人工的智能区块链,并通过二者的虚实反馈与平行执行,形成从静态规则导向到动态适应演进的区块链智能生态。然后,从智慧合约、去中心化身份、知识管理、自主治理等角度辨析区块链智能的核心智能属性。最后,概述区块链智能的典型应用场景及面临的关键挑战。积极推进智能区块链与区块链智能技术的研究与发展,有助于构筑未来数字时代的核心基础设施。

多机协同智能发展战略研究

多个自主智能系统通过信息、行为交互构成的多机协同智能,代表着未来智能系统的必然发展趋势,是我国新一代人工智能规划部署的主攻方向,也是支撑国防、社会安全的核心技术和推动制造业由大到强的必由之路。开展突破多机协同智能技术发展研究,对于推动我国军事智能、智能产业高质量发展、加快工业转型升级具有重要意义。本文基于多机协同智能系统当前面临的难以适应复杂任务这一挑战,从基础理论和核心关键技术两个层面出发,系统地梳理了多机协同智能的研究现状,分析了制约基础理论与关键技术发展的主要瓶颈性问题,并以多机协同智能制造为典型应用,剖析理论与技术发展中存在的问题。研究认为,多机协同智能将朝着人机群组智能的方向发展,为抢占发展先机,需及早布局人机群组智能的基础理论探索,加速核心技术突破,并加快应用示范。

无人集群智能协同仿真试验评估理论框架研究

智能无人集群装备作为智能装备的典型代表,其技术、装备、作战应用在全球范围内加速推进,但总体上无人集群试验理论的研究滞后于无人集群技术、装备,无人集群能力的涌现性、对抗的复杂性,以及无人集群试验的不可重复、不可泛化等特性给无人集群试验基础理论、方法带来了巨大挑战。从体系工程集成试验视角和装备研制建设全生命周期视角提出面向能力生长的智能技术、智能单装、智能集群、智能体系4个集群试验模式,深度剖析无人集群智能协同试验的基础理论问题,构建无人集群智能协同试验基础理论框架。