GPT驱动的新能源车故障诊断与解决方案生成研究

随着我国新能源汽车普及率的逐年提高,其故障率也呈上升趋势,为了确保新能源汽车的安全可靠运行,文章旨在探索一种故障信息快速准确诊断和解决的方法。采用基于生成式预训练Transformer模型(GPT)的自然语言处理方法,通过充分利用其强大的语言模型,实现了从故障信息到解决方案的端到端自动化处理流程。实验过程中,构建了两个丰富的语料库,分别从用户自然语言描述和科技论文中提取相关信息,以充分支持模型的训练和测试需求。基于GPT的预训练模型,对模型进行了微调操作,以提升其适应性和性能水平。为了客观全面地评估模型的生成效果,采用BLEU和ROUGE两种评估指标。同时,对生成的解决方案进行了主观和详细地分析,以展示模型的优势和实际效果。根据实验结果分析,所提出的模型在生成解决方案时表现出更高水平的语义一致性、完整性和准确性,相较于对比模型具有显著优势。

在“问题情境生活化”模式教学中促进科学思维“生长”

新一轮课程改革,必然会掀起物理教学方式的变革和创新.以“升华和凝华”教学为例,开展“问题情境生活化”模式教学,以内容生成的问题链为基础,通过知识问题化、问题情境化、情境生活化、生活案例化,极大程度地以创设典型生活化案例为情境,为学科素养发展提供原动力,促进科学思维“生长”.在问题情境生活化教学设计中达成教学目标,培养核心素养.

“问题生成与解决”的物理概念教学路径——以“电场电场强度”为例

问题生成与解决是一种有效的教学方法,可以促进学生对物理概念的理解和应用。在电场强度的教学中,教师采用此方法引导学生主动探析,便于学生更好地理解电场强度的概念和应用,有助于提高学生的物理水平和分析能力。同时,物理概念是物理学的基础,是学生掌握物理知识和解决物理问题的关键。通过教学方法的创新,增强学生的主动性和参与性,提高学生的学习效果。

“以导促学”的启示

众所周知,教育教学过程中,面对千差万别的学生,课堂中往往会出现一些与预设计划不一样的教学场景。如何将这些突发事件进行有效利用?本文力图通过实例从"用情感成就学生体验成功、用包容引领学生尊重他人、用生成帮助学生构建知识"三个方面进行简单阐述。

感受生活,感知数学——初中生统计知识教学的实践与思考

本文针对初中统计教学的现状,提出解决教学出现的问题的方法与策略,意在通过教学培养学生的统计观念和应用意识,感知生活中处处有数学.

在“问题情境生活化”模式教学中促进物理观念“生长”——以“电能的输送”教学为例

新一轮课程改革,必然会掀起与之相适应的教学方式的变革和创新。针对“电能的输送”,开展“问题情境生活化”模式的教学,以内容生成的问题串为基础,经历知识问题化、问题情境化、情境生活化、生活案例化的过程,创设典型生活化情境,为学科素养发展提供原动力,促进物理观念“生长”。在问题情境生活化教学设计中达成教学目标,培养核心素养。

场景化智慧数据驱动的情报研究模式:概念、技术框架和实验验证

【目的】提出场景化智慧数据驱动的情报研究模式,并通过若干实例进行初步验证。【方法】建立“科技决策需求场景(S)-场景化数据(D_(X))-解决方案场景(S)”的量化表征模型(SDS),通过科技决策需求场景化、场景化数据建设、可选解决方案生成三个步骤实现场景化智慧数据驱动的情报研究。【结果】该研究模型的两个应用案例支撑了新兴和颠覆性技术遴选、科技前沿态势感知、科研项目选题评估、俄乌冲突态势感知等具体决策场景和问题,得到相关科技决策者和管理者的认可。【局限】囿于现有智能技术的准度和精度,数据场景化过程的自动化程度、证据链形成过程中智能技术与情报基础理论方法结合深度有待提高。【结论】场景化智慧数据驱动的情报研究模式促进了情报结论的广度和深度升级,实现了情报工作的效率和速度升级,验证了场景化智慧数据的可复用性和可移植性,可为未来面向科技决策的情报研究和服务提供理念思想和实施路径的参考和借鉴。