智能技术的发展和全科教学的需求催生了 ＡＩ 全科教师主讲课程。本研究以广州市某小学四年级 两个班 ７９ 名学生为样本，采用深度访谈、课堂观察和问卷调查等研究方法，基于拟人化学习过程理论框架探究 ＡＩ 全科教师主讲课程学生学习成效。研究结果表明，ＡＩ 全科教师主讲课程能显著增强学生学习动机（包括内在 动机和外在动机）、增加学生学习投入（包括行为投入、认知投入和情感投入）和提升学生学习结果（包括知识与 技能、过程与方法、情感态度与价值观）。本研究发现证实了 ＡＩ 全科教师作为教学主体促进学生高效学习的重 要作用，为解决师资匮乏、教师减负增能等问题提供了重要启发。
轨道交通建设工程施工点多、分布范围广，施工过程中产生海量的各种数据，当前基于3 G、4 G技术的远程施工监控系统存在传输容量受限、计算能力差和实时性不强等问题，不能适应城市轨道交通建设快速发展的局面。分析了构建基于5 G技术的轨道交通智慧化工点监控系统的重要性，介绍了该系统的系统架构、5G传输网络架构和各模块功能。该系统采用多层次、多节点结构的分布武智慧化工点监控系统方案，采用深度学习技术加强计算环节，采用5G技术实现工点间数据传输，支持大容量超高清视频数据实时传输，可实时分析工点监控数据，能够准确预测风险，提高了管理效率和应急处置能力。在广州地铁的试点应用效果表明，该系统满足城市轨道交通工程多线路、多工点并行操作的需求。
复杂背景下反无人机的智能光电搜索跟踪技术研究
智能制造信息系统鲁棒性分析与控制
人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式，将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养，是学习方式的重要变革，已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程，迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源；新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件，同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键；重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习，可以激发学习兴趣与学习动机，促进新旧知识相容，助力跨领域知识重构与情境重构，提升学习者的整体特性，进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移，实现学习者认知结构的不断转化，大力提升学习的效率与效果。
综合能源服务面向能源系统终端,通过能源品种组合、技术进步、商业模式创新、系统集成等方式,使能源消费客户的收益或满足感得到提升。在我国能源高质量发展的新阶段,综合能源服务方兴未艾,新模式、新业态不断涌现,成为能源产业的重要成长点。发展综合能源服务也是全方位提升能源系统效率的重要途径"之一。从理论视角充分解析综合能源服务发展驱动力,并从实践层面积极探索优质高效的驱动模式具有重要意义。
成像方式的多样化以及遥感数据获取能力的增强，导致遥感数据的多元化和海量化，这意味着遥感大数据时代已经来临。然而，现有的遥感影像分析和海量数据处理技术难以满足当前遥感大数据应用的要求。发展适用于遥感大数据的自动分析和信息挖掘理论与技术，是目前国际遥感科学技术的前沿领域之一。本文围绕遥感大数据自动分析和数据挖掘等关键问题，深入调查和分析了国内外的研究现状和进展，指出了在遥感大数据自动分析和数据挖掘的科学难题和未来发展方向。
作为一种新的设计，CAP1400 堆内测量格架组件的流致振动需要进行试验验证。研究过程中，分析了堆内测量格 架组件的振动特性，通过湍流随机振动分析发现堆测导管响应最大，在此基础上分析各阶模态对堆内测量格架组件流致 振动的贡献，提取出其主要模态，作为试验件模型优化的依据。 随后共提出了四种简化模型，通过对比简化模型和实际结 构的模态频率和振动响应， 确认了简化模型的合理性； 综合考虑经济型和准确性， 选择了一种最优的简化模型，为 CAP1400 堆内测量格架组件流致振动试验件的设计提供支持。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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