人工智能立场中的智慧教育:理据、内涵与特征

人工智能与教育的深度融合,呼唤更具中国特色的智慧教育。而要做好这样的教育,亟需从人工智能的立场对智慧教育的理据、内涵与特征进行再阐释。文章指出,人工智能让智慧教育成为可能,一方面是因为它可以作为高效的技术应用为教育“赋能”,另一方面则是因为人工智能作为聪明的思维方式可以对教育进行“智化”。从人工智能的立场来看,智慧教育的内涵可以解释为:以人工智能的技术赋能和思想智化为契机,重塑教育的实践智慧与理论智慧,以及凸显超越人工智能的人类智慧。基于此,人工智能立场中的智慧教育将呈现线性与非线性交织、机遇与挑战同在的特征。     

基于BP神经网络的含噪字符识别系统及MATLAB实现

运用BP神经网络的原理,在MATLAB的平台上,对含噪与不含噪的印刷体英语字符进行识别和误差统计,经大量样本测试,结果达到设计目标,辨认出错率较低。     

一类基于人工免疫系统与极值优化的混合算法求解流水作业调度问题

The permutation flowshop scheduling problem (PFSP) is one of the most well-known and well-studied production scheduling problems with strong industrial background. This paper presents a new hybrid optimization algorithm which combines the strong global search ability of artificial immune system (AIS) with a strong local search ability of extremal optimization (EO) algorithm. The proposed algorithm is applied to a set of benchmark problems with a makespan criterion. Performance of the algorithm is evaluated. Comparison results indicate that this new method is an effective and competitive approach to the PFSP.     

基于BP神经网络的电弧炉炼钢过程的终点预报

针对电弧炉炼钢过程的高度非线性、时变性、不确定性,基于BP算法,建立了增量神经网络电弧炉冶炼终点的预报模型。以废钢、铁水、铁矿石、通电时间、吨钢氧耗和电耗相对于参考炉均值的增量为输入节点,对冶炼钢水终点温度和碳、磷的含量进行预报。研究表明,当钢水终点温度和碳、磷含量的控制精度分别在±10℃、±0．03％和±0．04％时,预报值命中率分别为93％、95．2％和86．3％。     

从“数据崇拜”到“数据正义”:人工智能时代高等教育研究范式的旨趣转换

人工智能时代为高等教育研究带来本体论、认识论和方法论的变化,从而产生新的高等教育研究范式。该研究范式的旨趣从"数据崇拜"向"数据正义"转变。该研究范式的特征为:研究者的主体性与技术理性结合、计算思维和因果思维结合、研究效率与研究质量并重。该研究范式的价值体现为促进学科建设、解决高等教育实践问题和凝练高等教育思想。为了实现研究范式的旨趣转换,高等教育研究者需要具备范式旨趣转换意识、培养学科情感、研究方法训练、高等基本理论的修养。     

生物医学工程:一个发展迅速值得关注的交叉学科——生物力学、组织工程学、生物材料与人工器官

生物医学工程学（Biomedical Engineering，BME）是包含多种技术并相互交叉融合的一门科学。它综合了生物学、医学与工程学的理论和方法，研究生命体的构造、功能、状态和变化，研究新材料、新技术、新仪器设备，用于防病、治病、保护人民健康和提高医学水平。涉及科学领域广泛，除生物学、医学外，还有电子学、微电子学、现代计算机技术、化学、高分子化学、力学、近代物理学、光学、射线学、精密机械和近代高技术，并在不断发展扩大，是各国争相大力发展的高技术之一。本文主要从生物力学、组织工程学、生物材料与人工器官等方面进行探讨。     

一种基于APF的点式移动机器人全局路径规划方法

提出一种基于人工势场法(APF)的点式移动机器人在静态环境的无碰撞路径规划方法。该方法采用三阶段过程：环境建模，可行方向搜索和路径生成，该方法的最大优点就是方向性强，计算量小。     

用人工神经网络预测时用水量的方法

根据城市时段用水量序列季节性、趋势性及随机扰动性的特点 ,利用人工神经网络方法 ,建立了时间水量短期预报模型 .选取不同的隐层结点数 ,采用相同的输入样本及预测数据进行训练和预测 ,并通过比较其相对误差的大小 ,确定了神经网络的结构 ,并应用 Matlab语言进行了具体的建模和预报 .实例考核证明 ,该方法与常用的时间序列三角函数分析法相比 ,具有预测误差小、计算速度快等特点 ,可满足供水系统调度运行的实际需要     

刍议人工智能时代人的基本素养培育

人工智能的发展给人类社会发展带来各种机遇与挑战,人类自身具有哪些优势以及如何发挥这些优势是值得思考的。比较而言,人类的同理心、道德感、自控力、智慧等是超越当前人工智能的重要方面,是人区别于机器的主要标志。这些人之基本素养的培育应成为人工智能时代教育的重要内容。这要求教育工作者尊重儿童天性,在实践中道法自然,顺应人的天性,培养有理想、有同理心、有美感、有创造精神的人才。     

技术赋能智能教育——新媒体联盟《地平线报告》(2018高等教育版)解读与启示

2018年8月,《地平线报告》(2018高等教育版)(以下简称"2018年高教版报告")在美国高等教育信息化协会的官网上正式发布。该报告采用升级的德尔菲法,预测了未来五年可能影响全球高等教育变革的主要趋势、重大挑战和技术发展。本研究采用文本分析法,通过解读该报告,分析新兴技术对高等教育的教学、学习和实践创新产生的影响,并对如何有效推进中国高等教育信息化发展提出了建议。