人工智能时代背景下的高中英语教学研究

人工智能时代的到来,给传统的教学方式带来了巨大的变化,也对英语教学造成了一定的冲击。在人工智能时代,英语教师应当把握机遇,转变教学理念,积极探索人工智能技术在英语教学中的应用方式,并在教学中合理应用人工智能提高教学质量,从而培养学生的创新思维。文章对人工智能时代背景下的高中英语教学进行探究。     

人工智能时代的高等教育将如何存在

根据人工智能对未来就业的潜在影响,可将未来就业岗位划分为四个区域:安全区、慢变区、危险区和结合区,并由此产生了人工智能对未来就业的替代效应和创造效应。人工智能对未来就业的替代效应主要发生在强调弱社交、结构化和低技能的危险区;人工智能对未来就业的创造效应则主要发生在强调强社交、非结构化和高技能的安全区;而在慢变区和结合区内,人工智能对未来就业的潜在影响兼具替代效应和创造效应,是发生替代效应还是发生创造效应,主要取决于该区域内的劳动者是否具备人工智能商数,以及是否能实现人机共舞。因此,高等教育要提早谋划人工智能人才培养的长远规划,为学生提供“人工智能+”教育模式,通过培养人工智能时代的原住民,以应对人工智能时代的失业危机。对于安全区而言,人工智能替代就业的可能性较小,但也并不是绝无可能;对于慢变区而言,尽管人工智能渗透的速度、深度和力度没有那么明显,但教育仍要做好随时迎接人工智能的准备;对于结合区而言,教育大有所为,关键在于让未来劳动者具备与机器协作共生的能力;对于危险区而言,高等教育依然能通过人才培养来实现产业领域的优化升级和转型发展。     

机器学习的发展现状及其相关研究

阐述了机器学习的概念及其研究现状，讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景，并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法．     

爱玉果实和种子的生物学特性

爱玉是一种榕属攀援灌木，雌雄异株，其雌隐头花序中有5000－6000朵雌花，依赖薜荔榕小蜂钻入花序授粉，自然状态下结实率达83．50％，人工授粉则高达97．02％，果实成熟后果皮胶质化内具1个种子，种子纺锤形较小，最成熟种子平均千粒重为8298mg，萌发率为92．20％，不同植株间种子千粒重有较大差异，种子萌发率与成熟度成正比。该实验为爱玉人工栽培及育种提供基本资料和数据。     

面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考

介绍了人工智能课程教学过程中改变传统教学方式的一些经验，以及面向二十一世纪社会对培养学生的要求和今后教学工作的一些思考。     

课赛融合背景下人工智能人才培养模式研究

随着人工智能的快速发展,社会呈现出对人工智能人才大量需求的新趋势。我国多所高校设立了人工智能相关专业,希望快速补足人才空缺。高校人工智能人才培养应该采用课赛融合的方式,实现"学为用,用促学"。文章从分析现有人才培养中的不足入手,提出人才培养思路,以及适应人工智能发展的人才培养措施。     

具有势场启发因子的蚁群路径规划仿真

移动机器人路径规划是目前实验教学中学生最为感兴趣的创新实验项目之一。为在程序运行的不同阶段让蚁群算法和人工势场法发挥各自优势,利用人工势场法对蚁群算法进行了改进,引入势场启发因子,使改进后算法能够较为快速地规划出一条较优的全局路径,并在实验室环境下对改进算法进行了仿真分析与验证。该实验项目有效地训炼了学生的编程能力和培养了创新思维。     

基于STEM教育理念的幼儿教育模式创新研究

STEM教育在幼儿教育中的应用是以STEM为主,融合语言、健康、社会、艺术和科学等方面的学习内容,使幼儿能够全面发展。文章阐述幼儿园STEM教育的指导思想、总体目标及特征,阐明其课程模式,强调人工智能对STEM教育的重要作用。     

基于人工智能技术的医学知识问答系统研究

将人工智能技术应用于医学知识问答系统构建,帮助患者更准确性、更有针对性地认识疾病。建立标准化医学知识问答数据库,并通过医院门诊收集患者问题,利用Siamese LSTM获取问题间的相似度,将非标准化问题纳入问答系统,通过小程序完成问答系统与用户之间的交互,并选取100位门诊患者进行程序回答测试。程序实际测试的回答有效率为82%,无效率为18%,对于内容实质相似的问题回答准确。目前为止,程序运行的准确性处于较高水平,有效率达到82%,可以很好地解答实质相似、问法不同的患者提问。今后,有望通过进一步的数据扩充及程序训练,给患者提供正确的相关医学知识,进而提高就医效率,减缓临床压力,缓和医患关系,提高患者就医满意度。     

Application of Artificial Neural Network in the Research of the Bohai Bay Eutrophication

In order to research the feasibility of artificial neural network (ANN) in the research of eutrophication of the Bohai Bay in China, an ANN model simulating chlorophyll a, b and c concentrations, concerning temperature, dissolved oxygen, salinity, pH value, chemical oxygen demand (COD), PO43-, NO2-and NO3-factors in the Bohai Bay was presented and validated. After experiencing and training by Matlab, the model′s validation mean square error (MSE) performance is 0.009 985 02. R-squared between estimated and observed concentrations of chlorophyll a, b and c are 0.965 7, 0.998 7 and 0.970 7 respectively, indicating that the estimated value agrees with the observed value well, and the model can be used in the prediction of eutrophication of the Bohai Sea. In order to study the influence of model input factors on chlorophyll concentration (i.e. model outputs), hypothetical scenarios were introduced to show model output responses to variations in input factors. The limitation of temperature, salinity and phosphate that induce red tide in the Bohai Bay was also presented.