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基于AIGC的良渚神人兽面纹在家居产品中的创新设计与活化应用 被引量:2
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作者 于亚楠 王洪 《包装工程》 北大核心 2025年第8期525-533,共9页
目的通过对良渚神人兽面纹的造物逻辑、构成形式和内涵寓意进行研究整理,分析和提取良渚神人兽面纹,利用AIGC技术对神人兽面纹图形进行创新性的重组与排序,研究一种融合现代审美的良渚神人兽面纹生成方法。方法在研究过程中从良渚博物... 目的通过对良渚神人兽面纹的造物逻辑、构成形式和内涵寓意进行研究整理,分析和提取良渚神人兽面纹,利用AIGC技术对神人兽面纹图形进行创新性的重组与排序,研究一种融合现代审美的良渚神人兽面纹生成方法。方法在研究过程中从良渚博物馆的实物及文献资料入手,通过深入分析具体案例,对其艺术风格、常用形态进行系统和深入分析,解读良渚神人兽面纹的内涵寓意,归纳和提炼良渚神人兽面纹图形的典型性元素。从造型语言和文化内涵中寻找良渚的典型图形,结合AIGC技术与算法的特性对良渚典型图形进行自动化的生成和优化处理。结论利用AIGC技术对良渚神人兽面纹进行创新性的重组和排序,可以帮助拓宽设计师的思维,从活化传承的角度把原始的图腾纹饰语言转译成现代设计语言,令其形式更加多元化。将良渚文化内涵和理念更好地融入到现代家居产品当中,拓宽家居产品的设计应用思路。 展开更多
关键词 生成式人工智能(AIGC) 良渚神人兽面纹 家居产品设计 活化创新
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人工智能赋能关系型数据库优化技术:现状与展望 被引量:6
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作者 乔少杰 李洲 +4 位作者 韩楠 徐泉清 吴涛 袁冠 吴信东 《计算机学报》 北大核心 2025年第7期1639-1669,共31页
传统的关系型数据库优化技术(如连接顺序选择、节点调整、成本估算、索引和视图选择)已经无法满足大数据时代各种业务的高性能需求,尤其是云上的需求。由于人工智能技术拥有学习能力,所以在数据库领域展现出了巨大潜力以及研究前景。本... 传统的关系型数据库优化技术(如连接顺序选择、节点调整、成本估算、索引和视图选择)已经无法满足大数据时代各种业务的高性能需求,尤其是云上的需求。由于人工智能技术拥有学习能力,所以在数据库领域展现出了巨大潜力以及研究前景。本文首先介绍了人工智能应用于关系型数据库的主流方向;其次,探讨基于学习的数据库优化过程中可能遇到的挑战。进而,综述关系型数据库优化的现状及具体技术,并对数据库优化技术的发展进行了展望。重点综述配置优化与查询优化技术:(1)针对数据库配置优化,主要综述索引推荐、视图推荐以及节点调整。索引推荐包括静态推荐和动态推荐。静态推荐依赖于DBA(Database Administrator)从查询日志中选取常见的查询作为代表性工作负载,并基于工作负载选择合适的索引;动态推荐可以使用贪心算法或者动态规划(Dynamic Programming,DP),根据工作负载的变化动态更新索引方案,也可以配合DBA的反馈进行动态调整,基于学习的动态推荐方法可以自动从历史数据中学习,而不依赖于DBA的反馈。视图推荐主要有两个任务,候选视图生成和视图选择,候选视图生成通过分析历史工作负载或重写子查询生成高质量候选视图;视图选择在资源限制下优化子集物化,最小化查询成本。节点调整包括基于搜索的方法、传统机器学习法以及强化学习法。基于搜索的方法可以得到一个较好的节点组合,但可能无法在有限的时间内找到最优的节点值;传统机器学习法可以自动优化节点,但需要优质样本;强化学习可以与环境的持续交互来提高泛化能力,仅需要少量样本进行自动调参;(2)针对查询优化,主要综述基数/代价估计以及连接顺序选择。基数/代价估计分为传统方法与基于学习的方法。传统方法包括直方图、数据画像以及索引采样,现有方法很难支持涉及多表/多列的连接查询,且需要额外空间存放样本;基于学习的方法可以更好地获取表与表、列与列之间的高维关系,并且可以适当地与采样方法结合,达到更好的效果。连接顺序选择包括传统方法、静态学习法以及动态学习法。传统方法通过穷举法、贪心算法或者动态规划来选择一个较好的顺序,但是开销大,无法在短时间选择一个最佳计划;静态学习法可以从历史的查询中学习,以提高未来查询的性能;动态学习法侧重于使用自适应查询处理来学习连接顺序,即使在执行查询时也可以更改连接顺序。 展开更多
关键词 数据库 人工智能 深度学习 强化学习 查询优化
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陆路交通工程智能遥感地质调查技术体系研究 被引量:4
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作者 张凯翔 姚洪锡 +3 位作者 柏华军 谢浩 李慈航 马俊 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期30-39,共10页
为研究人工智能技术在陆路交通工程遥感地质调查中的应用现状,实现遥感地质调查技术智能化升级,建立陆路交通工程智能遥感地质调查技术体系,基于中国知网(CNKI)数据库,采用文献计量法进行可视化分析,从发文量、研究热点、研究机构等多... 为研究人工智能技术在陆路交通工程遥感地质调查中的应用现状,实现遥感地质调查技术智能化升级,建立陆路交通工程智能遥感地质调查技术体系,基于中国知网(CNKI)数据库,采用文献计量法进行可视化分析,从发文量、研究热点、研究机构等多视角详述遥感地质调查技术应用现状与发展趋势;利用VOSviewer软件分析人工智能技术与多源遥感地质调查技术高频关键词及其关联度,并通过分类统计定量化分析得出研究热点、关联性和发展趋势。结果表明,遥感地质调查技术正由“图谱测量”向“图谱与几何测量”逐步转变,新一代人工智能算法伴随着无人机遥感技术的进步,已成为本领域最热门的研究方向,推动着遥感地质调查技术智能化发展。未来陆路交通工程遥感地质调查技术必然是围绕“空-天-地”协同应用,针对不同遥感影像数据的特点,综合研究不同人工智能算法在各种遥感解译工作场景中的应用。因此,采用系统分析法梳理陆路交通工程遥感地质调查智能升级流程和算法映射关系,从数据智能治理、解译知识库制作、智能解译模型、智能校核验证、成果集成管理五大关键技术点,建立陆路交通工程智能遥感地质调查技术体系。 展开更多
关键词 陆路交通工程 遥感地质调查 人工智能 文献计量 中国知网(CNKI)数据库
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数字政府数据库运维的自动化与安全策略及实证研究 被引量:1
4
作者 王昀 赵剑明 +4 位作者 郭毅峰 周欢欢 周武爱 张皖哲 冯建华 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期569-576,共8页
随着政府数字化转型的持续深入,数字政府建设迎来了一轮新的建设高潮。但也带来了很多挑战和问题,尤其是在数据库运维方面,如数据库数量多、种类多,数据安全标准建设不足,网络攻击事件频发,运维成本高,性能优化难等。为此,以自动化技术... 随着政府数字化转型的持续深入,数字政府建设迎来了一轮新的建设高潮。但也带来了很多挑战和问题,尤其是在数据库运维方面,如数据库数量多、种类多,数据安全标准建设不足,网络攻击事件频发,运维成本高,性能优化难等。为此,以自动化技术与安全优化为基础,提出了一种新的策略框架,并将相关理论进行实证研究。该框架结合了自动化、云计算、人工智能等技术,提供了一种综合解决方案,包括自动化巡检和监控、自动化调优、数据备份和恢复、高可用管理、故障自动修复、安全优化管理、性能容量管理、SQL审核管理等功能。此外,在甘肃和黑龙江省数字政府项目中进行实证研究,证明了该框架能够有效提升运维效率,积累了宝贵的数字政府数据库运维经验。 展开更多
关键词 数字政府 数据库运维 自动化 安全策略 人工智能
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基于深度强化学习的主动配电网动态重构综述 被引量:2
5
作者 江昌旭 郭辰 +2 位作者 刘晨曦 林俊杰 邵振国 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1801-1816,I0016-I0020,共21页
随着双碳目标的快速发展,大量以风电、光伏为代表的分布式电源接入配电网,这将进一步加剧电源出力的间歇性与波动性。主动配电网动态重构属于一个复杂的高维混合整数非线性随机优化问题,传统算法在解决该问题的过程中存在着诸多不足之... 随着双碳目标的快速发展,大量以风电、光伏为代表的分布式电源接入配电网,这将进一步加剧电源出力的间歇性与波动性。主动配电网动态重构属于一个复杂的高维混合整数非线性随机优化问题,传统算法在解决该问题的过程中存在着诸多不足之处。而深度强化学习算法结合了深度学习与强化学习的优势,非常适用于制定当前备受关注的主动配电网动态重构策略。该文首先对新型电力系统主动配电网特征进行总结,并对当前主动配电网动态重构研究在构建数学模型方面所取得的进展以及所面临的挑战进行了深入分析。其次,对配电网动态重构编码方式进行了探讨,并对深度强化学习算法进行了系统性地综述。进而,重点分析了现有算法在处理主动配电网动态重构时的不足之处,并对深度强化学习算法在主动配电网动态重构方面的研究现状与优势进行了总结与概括。最后,对主动配电网动态重构的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 主动配电网 动态重构 深度强化学习 编码方式 机器学习 人工智能
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人工智能对区域创业活跃度的影响及作用机制研究 被引量:1
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作者 蒋恒鹏 史安娜 周颖秋 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第14期1-10,共10页
基于2012—2022年长江经济带766个县(市、区)面板数据,以2019年实施“国家新一代人工智能创新发展试验区”建设为准自然实验,采用双重机器学习模型,探讨人工智能发展对区域创业活跃度的影响。研究发现,人工智能发展显著提升区域创业活跃... 基于2012—2022年长江经济带766个县(市、区)面板数据,以2019年实施“国家新一代人工智能创新发展试验区”建设为准自然实验,采用双重机器学习模型,探讨人工智能发展对区域创业活跃度的影响。研究发现,人工智能发展显著提升区域创业活跃度,且通过改变机器学习算法、更换计量模型等一系列稳健性检验后,结论依然成立。机制分析表明,人工智能发展通过提升创业能力、缓解融资约束和增加资本回报,间接驱动创业活跃度,并且创业能力与资本回报之间具有协同效应。进一步分析发现,人工智能发展能够激发技术密集型产业和生产性服务业等行业创业活动,推动区域经济结构转型与高质量发展。异质性分析表明,当区域人口规模达到一定阈值后,人工智能对创业活跃度的促进效应才会显现。提出建议优先在人口密集的大城市布局和推广人工智能技术,同时,针对中小城市优化技术渗透路径,以最大化发挥人工智能的“头雁”效应。 展开更多
关键词 人工智能 区域创业活跃度 经济结构转型 双重机器学习 创业能力
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AI时代的数据爬取治理:法律冲突与利益平衡之道 被引量:5
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作者 洪延青 《政法论丛》 北大核心 2025年第3期105-122,共18页
在人工智能需求快速升级的背景下,数据爬取成为获取海量数据的关键途径,却也因涉及隐私保护、著作权和商业竞争等多元利益而引发高度争议。对此,美国侧重案例驱动的弹性调整,欧盟强调自上而下的权利保护与文本数据挖掘例外,中国则以个... 在人工智能需求快速升级的背景下,数据爬取成为获取海量数据的关键途径,却也因涉及隐私保护、著作权和商业竞争等多元利益而引发高度争议。对此,美国侧重案例驱动的弹性调整,欧盟强调自上而下的权利保护与文本数据挖掘例外,中国则以个人信息保护法和反不正当竞争法相结合并辅以行政监管与刑事打击。为满足AI对多元化、高质量数据的需求,应采用“指导思想为纲、行为规范为本、创新模式为径”的综合治理思路。唯有在“开放与保护”之间找到动态且可持续的平衡,才能使数据爬取在AI时代成为健康、高效的数据引擎,为社会整体创新与公共利益提供更大助力。 展开更多
关键词 数据爬取 人工智能 个人信息保护 版权与数据库权 数据治理
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基于注意力机制的动态时空感知网络
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作者 张艺婷 蒲咏秋 刘钊勇 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第3期530-537,共8页
交通流量预测是多元时序预测中的重要任务,准确的交通流量预测可以作为交通管理部门决策的辅助信息。由于交通流具有复杂的时空特征与非线性特征,进行实时高效的交通流量预测仍具有挑战性。现有方法使用参数矩阵作为邻接图来学习空间特... 交通流量预测是多元时序预测中的重要任务,准确的交通流量预测可以作为交通管理部门决策的辅助信息。由于交通流具有复杂的时空特征与非线性特征,进行实时高效的交通流量预测仍具有挑战性。现有方法使用参数矩阵作为邻接图来学习空间特征,缺乏直观可解释性。提出了一种基于注意力机制的动态时空感知网络(Dynamic Spatio-Temporal Perception Network,DSTPN),通过构造动态感知图来学习交通流量中的复杂模式。DSTPN利用布雷柯蒂斯距离构造出时空感知图,利用注意力机制与多尺度卷积对节点之间的动态空间相关性与时间相关性建模。在真实数据集中的实验结果表明,DSTPN在均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)以及平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)上均优于主流方法,证明了所提DSTPN在交通流量预测任务上的有效性。 展开更多
关键词 时空数据库 注意力机制 机器学习 交通预测 人工智能
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电子系统高功率微波效应研究进展
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作者 陈凯柏 高博 +4 位作者 高敏 余道杰 周晓东 宋燕燕 王越 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2429-2443,共15页
开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。... 开展电子系统高功率微波(high-power microwave,HPM)效应研究对信息化战争意义重大。本文基于HPM技术发展历程,首先介绍了电子系统面临的HPM威胁。其次,阐述了电子系统HPM效应研究的主要问题,分析了解析法、数值法和试验法的研究现状。最后,探讨了效应研究的下一步发展趋势。当前,针对复杂电子系统开展HPM效应研究仍面临算法和模型优化、数据精确测量等现实问题。传统理论分析方法可与人工智能技术有机融合,提高计算精度和效率。在大模型技术的驱动下,HPM效应评估技术将进一步发展,有效提升电子系统HPM防护能力。 展开更多
关键词 电子系统 高功率微波 效应研究 人工智能 效应数据库
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基于蛋白智能模型提升溶菌酶RPL187的热稳定性
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作者 王辉 范灵熙 +4 位作者 孙纪录 王苑 伍宁丰 田健 关菲菲 《生物技术通报》 北大核心 2025年第7期336-346,共11页
【目的】溶菌酶可作为抑菌剂而广泛应用于食品、生物、医药等领域。但溶菌酶作为一种生物活性物质,其稳定性受温度影响较大,难以满足不同行业的需求。因此采用一种结合人工智能模型设计并筛选蛋白质突变体的改造策略,提高溶菌酶的热稳定... 【目的】溶菌酶可作为抑菌剂而广泛应用于食品、生物、医药等领域。但溶菌酶作为一种生物活性物质,其稳定性受温度影响较大,难以满足不同行业的需求。因此采用一种结合人工智能模型设计并筛选蛋白质突变体的改造策略,提高溶菌酶的热稳定性,扩大溶菌酶的实际应用范围。【方法】研究材料为瘤胃原虫基因组来源的溶菌酶RPL187,通过大肠杆菌异源表达蛋白质进行后续实验,利用国标法检测溶菌酶RPL187在不同温度(37、45、50、55℃)处理不同时间(0、1、2、4、8 h)下剩余酶比活的变化情况;基于人工智能模型生成并筛选RPL187的多点突变体,同样利用国标法检测溶菌酶突变体在不同温度处理不同时间下剩余酶比活的变化情况,并通过测定野生型与突变体Tm值、自由能、氢键数量、二级结构含量等变化进而研究热稳定性提高的机制。【结果】RPL187在37℃和pH 6.5条件下的酶比活为(142000±2000)U/mg,比蛋清溶菌酶高5倍;RPL187在37℃和45℃条件下较稳定,但随着温度升高和热处理时间延长,酶比活出现明显下降的情况,在55℃条件下孵育1 h,酶比活下降88%左右;为了提高RPL187的热稳定性,基于人工智能模型共筛选11个RPL187多点突变体;有7个突变体成功在大肠杆菌中可溶性表达,其中RPL187-592和RPL187-209具有抑制藤黄微球菌的活性;进一步热稳定性的检测结果显示,RPL187-592和RPL187-209在50℃下经热处理8 h后剩余酶比活较野生型分别高4.43倍和2.29倍,Tm值较野生型分别提高2.06℃和2.41℃,并且自由能较野生型分别降低1.57 kcal/mol和0.43 kcal/mol,表现出较野生型更稳定的构象和更高的热稳定性。与野生型相比,突变体RPL187-592的分子内氢键增加了3个,且氨基酸由亲水向疏水的转变(K2V和K137V)均有助于提高蛋白质的热稳定性;而在RPL187-209中,可能是由于氨基酸由柔性向刚性(K78P和K108P)以及由亲水向疏水(K137A)的转变而增加热稳定性。【结论】本改造策略可以有效提高蛋白质热稳定性,对于扩大溶菌酶应用范围的实际需求有着重要意义,同时也为相关研究提供可参考的依据。 展开更多
关键词 溶菌酶 藤黄微球菌 酶比活 热稳定性改造 人工智能模型
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基于Dix引导的智能速度建模方法
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作者 张海风 袁三一 +2 位作者 王丹阳 于越 王尚旭 《石油物探》 北大核心 2025年第4期701-715,共15页
速度建模是地球物理勘探中的重点和难点之一。现有的人工智能方法虽然能高效建模,但往往缺少领域知识引导,没有考虑成像结果与速度模型的结构相似性,导致地质结构刻画不准确。为此,提出基于Dix引导的智能速度建模方法,在时间域结合成像... 速度建模是地球物理勘探中的重点和难点之一。现有的人工智能方法虽然能高效建模,但往往缺少领域知识引导,没有考虑成像结果与速度模型的结构相似性,导致地质结构刻画不准确。为此,提出基于Dix引导的智能速度建模方法,在时间域结合成像剖面与层速度的结构相似性以及Dix物理关系,优化神经网络建模过程。首先,以共中心点(CMP)道集和速度谱作为输入,提取反映相对大小和变化趋势的速度特征。其次,再输入叠加剖面,通过均方根(RMS)速度标签和Dix激活函数,引导速度特征转换成与叠加剖面结构相似的层速度(隐藏层)。测试结果表明,Dix激活函数能够引导网络利用地质结构优化速度模型,学习形态上的简单映射关系,提升泛化能力。预测的速度模型能够准确刻画地层边界且具有良好横向连续性。 展开更多
关键词 速度建模 结构相似性 Dix激活函数 叠加剖面 人工智能
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电化学传感器应用于植物活性小分子检测综述 被引量:1
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作者 张乐 李爱学 陈立平 《智慧农业(中英文)》 2025年第3期69-88,共20页
[目的/意义]植物活性小分子在调节植物生长及抵御环境胁迫等方面起到关键作用,对其进行精准检测对于实现农业的精准管理、推动智慧农业发展具有重要意义。多种检测方法已被用于植物活性小分子检测。其中,电化学传感器以其灵敏、便携及... [目的/意义]植物活性小分子在调节植物生长及抵御环境胁迫等方面起到关键作用,对其进行精准检测对于实现农业的精准管理、推动智慧农业发展具有重要意义。多种检测方法已被用于植物活性小分子检测。其中,电化学传感器以其灵敏、便携及低成本等特点而备受关注。[进展]通过检索相关文献,本文深入分析了电化学传感器在植物活性小分子检测领域的研究现状,详细分析了每种传感器的感知原理、信号放大策略及应用潜力等,探讨了传感器从离体检测到活体、原位检测的发展趋势,纳米材料在感知过程中的重要作用,与柔性电子、人工智能技术的结合情况等。[结论/展望]总结了目前电化学传感器在植物活性小分子检测领域所面临的技术挑战,并分析了下一步的发展方向,包括传感性能的提升、电解质材料的优化,以及传感器与微电子、人工智能技术的融合等。本研究可为植物小分子电化学传感器的技术研发和应用提供参考。 展开更多
关键词 电化学传感器 植物活性小分子 离体检测 活体检测 人工智能 传感器
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基于知识图谱的城轨大模型RAG检索增强知识库构建研究 被引量:5
13
作者 于松伟 刘巍 +3 位作者 夏秀江 邵昕 韩德志 韩晓艺 《都市快轨交通》 北大核心 2025年第2期1-7,共7页
当前,数据是城轨大模型落地的关键和核心养料,检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)技术是城轨行业大模型建设和解决大模型幻觉问题的重要手段之一,但却因行业知识库的缺失难以充分发挥效用。本研究通过实体分类表、术语... 当前,数据是城轨大模型落地的关键和核心养料,检索增强生成(retrieval-augmented generation,RAG)技术是城轨行业大模型建设和解决大模型幻觉问题的重要手段之一,但却因行业知识库的缺失难以充分发挥效用。本研究通过实体分类表、术语词典、属性库、实体关系表,创建分类骨架-语义基准-特征规则-逻辑关系四维架构,尤其新增实体的行业属性,突破传统知识图谱的实体A-关系-实体B三元组架构,从而形成标准化与立体化的行业知识体系。基于此构建的高质量行业知识库作为RAG技术的核心组件,通过数据采集→结构化→向量化→知识化的链路,为大模型提供标准、可信、可溯的领域知识,显著提升城轨大模型生成内容的的可靠性和专业性,为城轨行业迈向数据驱动与知识驱动的新阶段提供核心支撑。 展开更多
关键词 城市轨道交通 人工智能 大模型 DeepSeek RAG 知识库 知识图谱 向量数据库 数据标注
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统计物理与人工智能驱动的蛋白质结构生物信息学 被引量:1
14
作者 夏辰亮 张泽成 +1 位作者 管星悦 唐乾元 《合成生物学》 北大核心 2025年第3期547-565,共19页
结构生物信息学聚焦于生物分子的三维结构及其功能,蛋白质的结构是其核心研究对象。深度学习引发的蛋白质结构预测革命,特别是AlphaFold2的突破,实现了仅凭氨基酸序列即可达到原子精度的蛋白质结构预测,从根本上重构了该领域的数据生态... 结构生物信息学聚焦于生物分子的三维结构及其功能,蛋白质的结构是其核心研究对象。深度学习引发的蛋白质结构预测革命,特别是AlphaFold2的突破,实现了仅凭氨基酸序列即可达到原子精度的蛋白质结构预测,从根本上重构了该领域的数据生态。统计物理学与大数据分析方法的深度融合,使研究者能够突破传统个案研究的局限,从海量数据中系统性揭示蛋白质设计的普适性规律。大规模蛋白质结构数据的积累为定量化研究蛋白质动力学中的长程关联及其与进化的对应关系奠定了重要基础,这不仅为理解蛋白质的结构、动力学、功能与进化提供了统一的理论框架,其揭示的普适规律与设计原则也为人工蛋白质设计提供了关键指导。在此基础上,基于AlphaFold数据库的跨物种蛋白质结构对比统计分析,突显了数据驱动方法在揭示蛋白质进化过程中随生物复杂性增加而呈现的普适统计规律方面的核心作用,为理解生命进化的分子机制提供了全新视角。鉴于蛋白质功能的实现往往依赖于多种构象状态间的动态转换,蛋白质动力学的精确预测已成为当前研究的核心方向。统计物理与人工智能相结合的研究范式将持续引领蛋白质科学的创新发展,通过提升高通量筛选和理性设计效率,加速从基础发现到实际应用的转化,为合成生物学、精准医学等领域开辟新的可能性。 展开更多
关键词 统计物理 人工智能 蛋白质结构 蛋白质动力学 结构生物信息学 AlphaFold数据库
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基于AI技术的西兰卡普在针织服装中活化设计
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作者 贺晨亮 皮珊珊 +1 位作者 李国锦 黄维海 《针织工业》 北大核心 2025年第8期68-73,共6页
人工智能(AI)技术的使用已成为大趋势,如何更有效地利用AI为针织服装设计师服务是值得探究的课题。文中借助人工智能图像生成技术,对传统非遗西兰卡普在针织服装中的活化设计方式、方法进行探索,通过分析人工智能图像生成技术3种方式的... 人工智能(AI)技术的使用已成为大趋势,如何更有效地利用AI为针织服装设计师服务是值得探究的课题。文中借助人工智能图像生成技术,对传统非遗西兰卡普在针织服装中的活化设计方式、方法进行探索,通过分析人工智能图像生成技术3种方式的利弊,归纳西兰卡普的艺术特征,提出一步式、二步式、三步式活化设计方法。最后针对不同类型的针织服装进行设计实践,论证所提出设计方法的可行性与有效性,为传统元素在针织服装中的活化设计提供更多可能性,为人工智能图像生成技术在针织服装设计中的应用方法提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 人工智能技术 西兰卡普 针织服装设计 活化设计方法
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基于人工智能生成内容技术的八达晕纹二维图像及三维模型生成方法
16
作者 茅佳怡 苏淼 《纺织学报》 北大核心 2025年第4期129-137,共9页
为传承活化八达晕纹的形式美感和文化寓意,突破纹样设计与展示的新维度,提出了一种基于人工智能生成内容(AIGC)技术将纹样从二维图像生成到三维模型转化的生成设计路径。首先剖析八达晕纹的发展历程和艺术风格,重绘其单元纹样构成数据集... 为传承活化八达晕纹的形式美感和文化寓意,突破纹样设计与展示的新维度,提出了一种基于人工智能生成内容(AIGC)技术将纹样从二维图像生成到三维模型转化的生成设计路径。首先剖析八达晕纹的发展历程和艺术风格,重绘其单元纹样构成数据集;接着在训练八达晕纹LoRA模型的基础上,结合ControlNet中的Canny、Depth算法在Stable Diffusion上实现二维八达晕的创新生成,同时采用IP-Adapter模型完成纹样色彩风格迁移;随后依托三维大模型Tripo完成创新纹样的三维模型转换,最后利用增强现实(AR)技术将八达晕纹的文献记载、织物原图等信息同三维模型一起应用于面料上展示。结果表明,该方法实现了八达晕纹的个性化和智能化生成,有助于丝绸文化绵延赓续和技艺传承,同时也对其它传统纹样数字化创新生成具有重要的借鉴意义。 展开更多
关键词 八达晕纹 传承活化 纹样数字化 生成设计 人工智能生成内容 三维数字技术 印花图案
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农业人工智能及其应用课程教学案例库建设
17
作者 宋灿灿 王国宾 +2 位作者 王会征 赵静 赵硕 《现代农业装备》 2025年第4期86-91,97,共7页
建设一个面向智慧农业领域专业硕士的人工智能及其应用研究生课程教学案例库,以促进新一代人工智能技术在农业高层次人才教学中的应用。分析当前高校研究生专业教学案例库存在的问题,如案例更新不及时、案例与实际应用脱节、案例教学方... 建设一个面向智慧农业领域专业硕士的人工智能及其应用研究生课程教学案例库,以促进新一代人工智能技术在农业高层次人才教学中的应用。分析当前高校研究生专业教学案例库存在的问题,如案例更新不及时、案例与实际应用脱节、案例教学方式单一等,探讨教学案例库建设的重要意义及应用模式,阐述了具体的建设方案。所建设的案例库包括4大类13个小案例,案例覆盖作业路径路径规划、机器视觉导航、作物病虫害和杂草识别和产量预测等多种农业生产场景,全面展示了人工智能技术在智慧农业领域的实际应用。案例库的建设有利于促进新时代涉农高校研究生教学模式改革,提升专业教学质量,提高学生的工程实践能力,培养复合型农业人才。 展开更多
关键词 研究生教学 智慧农业 教学案例库 农业人工智能
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基于机器学习的数据库多表连接顺序选择研究综述
18
作者 王浩 高锦涛 王杰 《计算机工程》 北大核心 2025年第7期31-46,共16页
多表连接顺序选择是指在进行查询优化时为查询语句中涉及的多个表选择最优的连接顺序以提升查询性能。在复杂查询中,不同的表连接顺序能够显著影响查询执行效率。在大数据时代,面对庞大的数据集、多样的应用环境以及复杂的查询语句,基... 多表连接顺序选择是指在进行查询优化时为查询语句中涉及的多个表选择最优的连接顺序以提升查询性能。在复杂查询中,不同的表连接顺序能够显著影响查询执行效率。在大数据时代,面对庞大的数据集、多样的应用环境以及复杂的查询语句,基于启发式规则的传统多表连接顺序算法无法根据环境动态适应和自我学习,缺乏泛化能力,因此选择次优的多表连接顺序,甚至会严重影响查询性能。随着机器学习技术的蓬勃发展,面向数据库的人工智能(AI4DB)技术逐渐引领查询优化领域。机器学习技术能够解决传统连接顺序选择算法存在的问题,在自我学习以及场景适应方面具有较好表现。首先介绍连接顺序的传统选择算法,挖掘其存在的问题,然后总结当前主流的针对多表连接的机器学习模型,并分别介绍它们的核心技术方案,在效果、可用场景等方面对它们进行横向对比,为该领域后续科研工作者提供有价值的参考。 展开更多
关键词 数据库 查询优化 机器学习 连接顺序 面向数据库的人工智能
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深海气田开发人工智能技术应用现状及展望
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作者 王博弘 彭龙 +3 位作者 解晓智 吴庆霞 曾桃 曾楠诺 《天然气工业》 北大核心 2025年第8期88-102,共15页
深海海域环境复杂,存在地形条件多变、地层压力高、水温低、流体腐蚀性强,以及气藏分布分散、边底水发育等因素,同时深海气田井数少、数据噪声大、井下动态监测设备易损坏、数值模拟模型耗时长,这些问题给深海气田的勘探开发带来极大的... 深海海域环境复杂,存在地形条件多变、地层压力高、水温低、流体腐蚀性强,以及气藏分布分散、边底水发育等因素,同时深海气田井数少、数据噪声大、井下动态监测设备易损坏、数值模拟模型耗时长,这些问题给深海气田的勘探开发带来极大的挑战,人工智能的发展为解决上述问题带来了可能。从物探、测井、钻完井及气藏工程4个领域系统论述了人工智能技术在深海气田勘探开发领域的现状与研究进展,并展望了人工智能技术在深海气田未来的发展方向。研究结果表明:①总结了现有人工智能在深海气田关键勘探开发技术,如地震相识别、岩性识别、测井曲线重构、钻完井参数反演、工况预警、气藏代理模型评价、流动保障风险智能评估等方面的应用场景;②探讨了当前智能勘探面临的硬件不足、数据治理困难、算法泛化能力不足及“深海油气+智能化”应用场景难落地等挑战;③提出建立深海气田共享数据库,发展可解释性智能算法,解决少井条件下储层模型精确预测难题,构建深海气藏井筒-储层-地面一体化智能决策平台发展方向。结论认为,人工智能技术有望实现深海气田生产关键开发指标的快速预测和生产制度的智能优化和决策,研究成果对进一步推动深海气田人工智能算法相关研究与应用具有较好的参考作用,并可为深海气田勘探开发领域未来的发展提供指导。 展开更多
关键词 深海气田开发 人工智能 智能钻完井 智能气藏 生产优化 应用场景 共享数据库
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基于人工智能的艾叶活性成分多维药理活性及分子机制系统研究
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作者 张洪榕 许奇 +1 位作者 马忠民 方朝晖 《中国药科大学学报》 北大核心 2025年第3期358-367,共10页
利用人工智能技术探究艾叶中的活性成分的药理活性及潜在作用机制。检索HIT、TCMSP、TCMIO数据库获取199种艾叶的活性成分。综合K最近邻、多层感知机、随机森林、支持向量机算法及基于Lipinski规则及Veber规则的算法模型对艾叶化合物成... 利用人工智能技术探究艾叶中的活性成分的药理活性及潜在作用机制。检索HIT、TCMSP、TCMIO数据库获取199种艾叶的活性成分。综合K最近邻、多层感知机、随机森林、支持向量机算法及基于Lipinski规则及Veber规则的算法模型对艾叶化合物成分进行毒性和口服利用度预测,发现其中14种成分满足无毒性且口服利用度较好。采用合成可行性分数(SAscore)模型对以上14种成分进行可合成性分析,并通过BRICS及RECAP算法分割分子片段。STP和PM数据库挖掘得到406个艾叶核心成分的作用靶点,利用Cytoscape筛出5个核心靶点为SRC、EGFR、PTPN11、HRAS和PDGFRB。GO与KEGG富集分析提示核心靶点涉及808项GO富集分析条目和EGFR酪氨酸激酶抑制剂抵抗、间隙连接、磷脂酶D、JAK/STAT等71条信号通路。分子对接结果显示艾叶活性化合物与SRC、EGFR、PTPN11、HRAS蛋白具有良好的结合能力。细胞实验证实了艾叶活性成分杜香醇在一定浓度范围内能够促进HUVEC细胞增殖,并可促进EGFR蛋白的表达。本研究揭示了艾叶活性成分的药理特性及其潜在的分子机制,为其药用开发奠定了坚实的科学基础。 展开更多
关键词 人工智能 艾叶 活性成分 药理特性 分子机制
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