摘要：在人类对人工智能迅猛发展的当下，在数据成为引发新一轮新质生产力下的主要来源。当前数据在人工智能背景下对知识产权的价值该如何计算，又该如何管理是个巨大挑战和机遇。研究了该方面人工智能背景下数据对其知识产权内价值衡量和管理问题的探究。发现对于这些人工智能下知识产权评价所要解决的关键问题以及如今最新颖的技术手段，提出一种更加全面综合的合理评价方案，让当前数据资产得到更好的使用与发展，从而提高效益和鼓励共享行为更好地开展，为数据资源市场良性健康发展提供一个更加有秩序、公开、公平地分享及营运大环境。

摘要：生成式人工智能（AIGC）以自然语言处理、多模态交互为核心特征，打破传统教育师-生二元主体结构，催生由教师、学生、AI 构成的“师-生-AI”三元异构教学生态。本文立足乡镇初中英语教学实践痛点，结合外研版教材（2024 修订版）应用场景，从角色内涵重构、实践路径优化、挑战应对策略三个维度，探讨AIGC 的四维主体价值，明确其功能边界与应用尺度，通过文献梳理与案例分析，为乡镇初中英语人机协同教学转型提供理论参考与实践范式。

摘要：随着分布式新能源大规模并网、用户侧负荷多元化发展，智能配电网对故障处理的“实时性”“可靠性”需求显著提升。传统依赖云端集中计算的配网故障定位与自愈控制模式，存在数据传输时延高、带宽占用大、极端工况下可靠性不足等问题。本文提出一种融合物联网IoT 与边缘计算EC 的智能配网故障处理方案：通过物联网感知层部署多类型终端实现故障数据多源采集；利用边缘节点本地化执行数据预处理、故障定位算法与自愈控制策略，减少云端交互时延；构建“感知-边缘计算-协同控制”三层架构，明确各层级功能与数据交互机制。基于IEEE 33 节点配网模型搭建仿真平台，对比传统云端模式与本文方案的性能差异。

摘要：在我国进入到数字化时代后，无论是科学研究领域，亦或者是人才培养领域，均发生了明显变化。为了能更好适应数字化时代发展的实际需求，提升教育质量，有效解决数字化时代下教育工作面临的各种挑战，就需要进行教育数字化转型。人工智能技术近年来在我国发展迅猛，不仅广泛应用于临床治疗工作，也直接参与到医学教育中。将人工智能技术应用于医学教育活动当中，不但能辅助教学、整合各种教育资料，对教学质量进行实时监控，而且还能对学习环境进行有效模拟，让学生能进行个性化的学习和自我评估等。通过人工智能技术来不断优化教学方法，改革人才培养机制，提升教育治理能力，现已成为了深化改革医学教育活动的一个主要方向。通过创新管理、加强产品开发、深化技术研究，并将人工智能应用于医学教育，可显著提升其整体质量、有效性与公平性，从而实现健康、稳定的可持续发展。本文主要探索了教育数字化转型背景下智慧医学复合型人才培养的路径，希望能为创新医学教育、医学人才的培养提供一定指导。

摘要：随着互联网信息的爆炸式增长，用户面临着信息过载的问题。个性化新闻推荐系统应运而生，旨在帮助用户从海量信息中快速准确地获取感兴趣的新闻内容。然而，传统的推荐算法在处理复杂的用户行为和新闻内容时存在局限性。本文深入研究了基于人工智能的新闻个性化推荐算法，重点探讨了基于深度学习的模型构建、基于强化学习的策略优化、冷启动问题与多样性优化等方面。通过理论分析和实验验证，我们提出了一系列优化方案，并对推荐效果进行了全面评估。实验结果表明，本文提出的算法在准确率、召回率和用户满意度等方面均取得了显著提升，为新闻个性化推荐的进一步发展提供了有益参考。

摘要：在工业现代化高速发展的今天，随着人工智能、互联网和大数据等新一代信息产业技术的突飞猛进，磁性材料正在从传统功能材料向智能化材料转型升级和逐步过渡。本文阐述了智能化磁性材料的概念、内涵、发展现状以及关键技术，同时探讨其在各个领域的应用情况及所面临的挑战。

摘要：本文通过分析人工智能时代小学数学教育的发展现状、面临问题及优化路径，深入探讨了AI 技术与小学数学教学融合的实践模式与未来方向。研究表明，人工智能技术通过个性化学习路径设计、动态资源生成、跨学科融合等模式，正在推动小学数学教育向精准化、情境化、互动化方向发展。然而，当前实践中仍存在技术应用与教育本质失衡、教师数字素养不足、区域发展不均衡、技术伦理风险等问题。基于研究结果，本文提出构建“教育本位”的技术生态、提升教师数字素养、促进教育公平发展、加强技术伦理治理等优化路径，以推动人工智能与小学数学教育的深度融合，为构建“人机协同”的新型小学数学教育体系提供参考。

摘要：基于清洁生产的核心原则，结合胶粘剂行业生产特性与环保法规要求，从原材料绿色替代、生产工艺优化、废弃物资源化、全生命周期管理及政策协同保障五个维度，构建胶粘剂企业环境管理策略体系，研究表明，清洁生产理念下的环境管理策略对降低胶粘剂企业环境负荷有积极意义，为行业绿色可持续发展提供理论参考与实践路径。

摘要：本研究融合天气预报与机器学习，提出企业碳排放核算和管理新方法。先搭建天气数据获取系统，获取实时及未来15 天天气预报数据；再运用碳排放计算方法，实时监测核算企业能源消耗和生产过程中的二氧化碳排放；然后借助神经网络等机器学习算法，基于历史数据构建预测模型，分析预测不同因素对碳排放量的影响；最后经数据分析和成本预测，为企业提供可靠的碳成本预测与管理服务，助力企业调整生产计划、提升生产效率，制定科学有效的减排策略。该方法显著提升了碳排放量预测的准确性和稳定性，对企业碳成本核算与管理具有重要实践意义，能帮助企业降低环境风险与成本，为企业碳排放管理和可持续发展提供新思路与新方法。

摘要：随着物联网技术的快速发展，设备的感知能力逐渐增强，然而随之而来的热管理问题日益突出。电子封装材料在物联网设备中的应用对提高热管理性能至关重要。针对这一问题，研究了不同电子封装材料在高功率密度环境下的热导性能及散热效果。通过热模拟分析和实验测试，探讨了材料的热导率、热扩散性及其对设备稳定性和寿命的影响。研究结果表明，选择合适的封装材料可以显著提升热管理效率，降低设备过热风险，为物联网设备的持续运行提供保障。

摘要：本文聚焦于基于深度学习的电气自动化设备能效预测与优化研究。首先阐述了研究背景与意义，指出电气自动化设备能效提升对能源节约和可持续发展的重要性，以及深度学习在能效预测与优化中的潜力。接着介绍了深度学习相关理论，包括常见模型及其特点。详细探讨了能效预测方法，涵盖数据采集与预处理、模型构建与训练、模型评估与优化等环节。深入研究了能效优化策略，包括基于预测结果的优化决策、优化算法的选择与应用、优化效果的评估与反馈。通过实际案例分析，验证了深度学习在电气自动化设备能效预测与优化中的有效性和可行性。最后总结研究成果，并对未来研究方向进行了展望。

摘要：我国传统隧道消防水池控制系统因结构设计存在缺陷，在实际应用中暴露出设备耐腐蚀性差、故障频率高、数据精准度不足等问题，不仅加重了维修人员的工作负担，也严重影响了水位监测工作的有效性，对隧道安全运行构成潜在威胁。为解决上述问题，本文深入分析传统隧道消防水池液位控制系统的现状及存在的问题，结合新时代隧道安全运行的需求，提出针对性的升级改造思路，并详细阐述改造后的系统在实践中的应用情况，旨在为提升隧道消防水池液位控制的可靠性与智能化水平提供参考。

摘要：随着数字营销的迅猛发展，SEO 技术正从传统的网页搜索向社交媒体平台全面渗透，成为品牌获取精准流量、占领用户心智的核心手段。依托小红书平台，探究SEO 技术在其营销生态中的实践路径。小红书SEO 已从单一的关键词匹配升级为多维度的价值评估体系，算法权重向内容价值、用户行为质量、账号权威性等深层次指标倾斜。通过构建“关键词战略—内容优化—账号矩阵”三位一体的应用模型，品牌能够有效提升搜索排名、增强用户互动、实现高效转化，这为社交媒体时代的SEO 理论发展提供了新视角，为品牌在小红书平台的精细化运营提供了可操作的实践路径。

摘要：控制阀在工业自动化系统中，应用范围广泛。本文针对控制阀在实际应用中常见故障进行深入分析，从工作原理、分类、故障现象及原因等方面展开探讨，并提出相应的解决措施。同时，对控制阀的未来发展趋势进行展望，旨在为提高控制阀的运行可靠性和性能优化提供理论依据和实践指导。

摘要：工业盐作为“化学工业之母”，其纯度直接关系到下游产品的质量、生产设备的稳定运行以及生产过程的效率。硫酸根离子（SO42? ）作为工业盐中最常见且影响显著的杂质离子之一，其含量是评价工业盐品质等级的关键指标。本文旨在深入探讨不同硫酸根离子检测方法（包括传统的重量法、滴定法以及现代的分光光度法、离子色谱法等）的原理与特点，并系统分析这些检测方法的精确度、灵敏度、操作效率及其适用场景对工业盐生产过程中质量控制所产生的深远影响。文章认为，选择并优化合适的SO42? 检测方法，是实现工业盐产品从原料入厂、生产过程监控到成品出厂全链条精准质量控制的核心环节，对于提升产品质量、降低生产成本、满足高端市场需求具有决定性意义。在现行工业盐产品标准GB/T 5462 的框架下，硫酸根的检测依据GB/T 13025.8 标准中规定的滴定法（EDTA络合滴定法）执行，该方法在工业盐质量控制中具有重要地位。

摘要：继电保护能够在系统出现问题或故障的时候及时发现问题之所在，并且对异常做出相应的反馈，其主要行动是切断故障的电线部分，并且向相关联系人发出警报信息。继电保护器具有不错的保护作用，能够维护电力系统处在相对安全的运行状态之中，防止电力运行过程中出现不合理的损失。一般来说，电力系统如果在运作过程中出现大范围停电，除了有可能是继电保护器发生作用之外，还有可能是由于继电保护整定计算错误导致的。本文围绕着电力系统中气垫保护的整定计算方法展开论述，希望为有关工作者提供一些参考和建议。

摘要：在全球灾害频发与应急救援需求升级的背景下，人工智能（AI）技术与无人机（UAV）、无人地面车辆（UGV）、无人水面艇（USV）等无人智能设备的深度融合，正重塑应急救援的响应模式与效率边界。本文系统分析AI 赋能下无人智能设备在应急救援中的核心应用场景，包括灾害态势智能感知、受困人员精准定位、多设备协同作业及灾后重建辅助等。通过梳理2021—2024 年全球典型灾害案例（如2023 年土耳其－叙利亚地震、2024 年美国加州森林火灾），揭示AI 技术在提升设备自主性、优化救援决策、降低人员风险等方面的关键作用。例如，AI 驱动的多模态数据融合算法可将受困人员识别准确率提升至92%以上，比传统人工排查效率提升5 倍。同时，本文指出当前应用中存在的技术瓶颈（如复杂环境下AI 模型鲁棒性不足、设备续航与算力矛盾）、伦理风险（如数据隐私泄露、算法决策偏差）及监管空白（如跨区域协同标准缺失）。最后，从技术创新（如轻量化AI 模型研发、绿色能源与算力融合）、制度完善（如AI 应急救援伦理框架构建、国际协同机制建立）及生态培育（如复合型人才培养、政企协同研发）三个维度，提出未来发展路径。本研究为推动AI 与无人智能设备在应急救援领域的规模化、标准化应用提供理论参考与实践指引。

摘要：中国老龄化加剧使老年人心理问题凸显，园艺疗法虽有效但评估存在周期长、主观性强、数据碎片化等问题。本研究构建 AI 辅助动态评估体系，整合多理论设计“情绪 - 社交”二维指标，开发适老化工具与三级预警机制，经 12 周准实验验证，实验组在情绪、社交指标改善、干预效率及课程参与率上均优于对照组。该体系突破传统局限，为老年园艺疗法精准化发展提供支持。

摘要：近年来，随着物联网、云计算、大数据、移动互联网、区块链等新一代信息技术的不断革新，智慧交通产业正朝着集成化、智能化方向迅猛发展。先期，国务院发布《交通强国建设纲要》，明确提出大力发展智慧交通，推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合，推进数据资源赋能交通发展。在这样的背景下，以移动机器人配合轨道、护栏等约束，实现快速移动、异常情况发现提醒、事故发生后替代人员和预警车赶赴现场提供声光、文字预警的智能终端产品，在智慧交通领域得到了越来越广泛的尝试和应用。本文深入研究基于轨道机器人技术的交通预警巡查系统，阐述其系统设计概况、软件设计、硬件设计等方面，旨在为智慧交通管控水平的提升提供有力支持。

摘要：在《国家职业教育改革实施方案》与人工智能发展战略的双重驱动下，构建AI 技术深度融合的职业教育生态系统成为破解教育数字化转型难题的关键。本文基于生态教育学与技术创新理论，通过文献调研与案例分析，揭示当前职业教育AI 应用“要素割裂”“主体缺位”等现实困境，构建“主体-资源-环境”三维生态模型，提出“能力重塑-资源重构-协同创新”生态构建路径，为职业教育现代化提供可操作的技术赋能范式。