基于BP神经网络的高性能混凝土早龄期自干燥收缩预测

采用人工神经网络方法,建立高性能混凝土原材料配合比与其早龄期自干燥收缩之间的非线性映射关系.计算结果表明,该模型可以预测不同配合比混凝土的早龄期自干燥收缩,为高性能混凝土体积稳定性的研究提供一种思路.     

人工智能中感知问题的求解技术——约束满足法

文中就感知问题的求解技术进行了一些探讨.文章开始首先给大家介绍了人工智能中对现实世界的感知问题解决方法,然后通过例子引入约束满足法的思想,最后结合实际例子进一步阐述了约束满足法在人工智能感知问题中的运用,对人工智能中感知问题的理解有一定的帮助.     

基于电脑游戏设计的人工智能A^＊算法

在电脑游戏设计中经常要用到人工智能算法。人工智能A^＊算法是目前最快的一种计算最短路径的人工智能算法。本文论述了A^＊算法的基本原理,并以二维地图的寻径为例对A^＊算法进行了实例分析。     

造纸废水的芦苇人工湿地处理

介绍了用于处理造纸废水的芦苇人工湿地的构造工艺、作用特点及类型,分析了不同构造工艺,不同类型的芦苇人工湿地的特征,并通过实例说明用了芦苇人工湿地处理造纸废水的效果,提出了芦苇人工湿地处理造纸废水的优势以及存在的问题.     

人工智能时代的劳动教育,内涵、价值与实现路径

探讨人工智能语境下劳动教育的适应路径是对现实需求的积极回应。人工智能时代下的劳动教育以劳动认同、劳动思维的培养为核心目标,以协作劳动为主要组织形式,以劳动实践为关键路径,力求在具身体验中培养学生的劳动价值观和劳动情感。为应对城乡、设计者与参与者、生生间的数字鸿沟、教师教学能力孱弱及大众传媒把关不力等一系列挑战,将人工智能的优势贯穿于劳动教育教学、管理与资源建设中,在"亲职教育"和"亲子教学"过程中转变家长观念;以典型劳模为载体营造良好的舆论环境,凭借"云教学"模式拓展劳动教育实践平台;并以区为项目、以校为单位,建立学校劳动教育智能监测评价系统。     

人工智能和智能制造背景下高职机电一体化专业适应性转型与实践

文章分析了人工智能技术的发展对制造业岗位的影响及机电一体化技术专业需要进行转型的依据,探讨了机电一体化技术专业培养方向、人才规格和培养目标的转型,着重研究专业课程体系与课程的重构、专业教学改革以及教学创新团队的塑造.通过转型实践,机电一体化技术专业适应性转型呈现三大特色:一是紧跟智能装备与产业升级,探索多学科多领域多专业技术融合,深度整合课程,构建模块化课程体系:二是采用信息化教学,建设数字化课程,虚实结合开展技能训练;三是杰出人才引领,构建校企融合教学团队.     

人工智能背景下教学形态的嬗变:特点、挑战与应对

人工智能时代的不期而至将重塑教学的课堂形态。基于人工智能的课堂教学无论其教学手段、教学方式、教学内容、教学设计、教学过程乃至教学评价等都将以智慧性、泛在性和场景的融合性为表征,知识呈现的形式与场景的融合使教学的“现实场景”凸显,学生发展的“审美创造”成为可能。然而,人工智能时代的教育面临的挑战不容小觑,知识目的观的“祛魅”与人性目的观的“返魅”、单质主客体的“消减”与多元主体的“建构”、“授人以渔”的方法论转向“授人以欲”主体论、学习的“苦行僧”变为意义生成的“审美者”,等等。基于此,就其改进策略而言,教学中“人是目的”的根本要素依然需要持守并要不断弘扬,无论环节、情景、方式、模式等发生何等变换,都是为人的全面发展而服务的。因此,遵循“立德树人”的根本宗旨,以知识“塑造灵魂”;培养混合式、人机融合式的教学模式创构能力;创造“人际”“人机”与“人世”精神交往的教学关系;以劳动教育为基础,以审美教育为灵魂,“五育并举”,创造丰富多样的综合实践活动形式,共同形成一个相互联系的有机整体,培养德智体美劳全面发展的社会主义事业的建设者和接班人。     

“代具”还是“代替”?人工智能究竟能否取代人类教师的哲学省思

随着人工智能发展,人工智能会否代替人也成为当今教师教育必须面对的哲学问题。本文从技术可能性和价值合理性两个视角对该问题进行研究,结果发现:从技术发展的趋势看,生理意义上的人存在着被彻底还原的可能,但从哲学意义上看,人类的心灵又是不可被彻底还原的。具体而言,教师具有伦理上的优先性,人工智能不可能在伦理的意义上取代人类教师;教育是生命个体的成长历程,人工智能不可能在生长的意义上取代人类教师;人工智能是以功能性存在的类人机器,因此它无法在整全的意义上代替人类教师。     

生物医学工程专业开展人工智能课程建设的问题和实践探索

健康中国战略的实施与推进,对生物医学工程专业开展人工智能课程建设和人才培养提出了新的要求。分析目前国内高校医学人工智能课程建设中存在的问题,从几个方面提出了提高高校医学人工智能课程教学质量的几点措施。     

国际计算创造力及其教育应用研究可视化分析与展望

计算创造力是人工智能研究领域的前沿,有望成为促进教育变革的重要推动力。本文综述了创造力与计算创造力的定义,运用文献计量法和文献分析法对国际计算创造力领域研究进行了可视化分析和内容分析。研究发现,计算创造力研究大体历经酝酿期、形成期和发展期三个阶段,计算创造力研究呈现出理论研究与实践应用相互促进的发展逻辑;主要研究主题为系统设计与评估、基本概念与理论、创造力认知计算模型、创意构思计算方法四个关键聚类和计算思维一个与教育相关的特殊聚类;创造性思维与计算思维的结合、计算创造力系统的教育应用是研究热点。计算创造力与教育结合的未来研究方向是《计算创造力》课程研究、创造力支持系统研究和计算创造力促进教学变革研究。