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人工智能案例权威发布_人工智能案例在生活应用(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

人工智能案例

南洋理工大学高级访问学者项目亮点新加坡南洋理工大学全球创新发展高级访问学者项目（GIDF）是一个为期10个月的全日制课程，旨在让参与者体验环球高端课堂，享有南洋理工大学校友身份。课程安排包括南洋理工大学的开学典礼、主题课程、企业参访、国内线上直播课程、国内企业参访和研讨论坛，以及南洋理工大学的在线慕课课程和毕业典礼。 𐟏렩ṧ›˜势高校教师海外名校访问经历南洋理工大学校友身份（校友公寓、校友会和校友活动权益、职业生涯规划和个人财富管理、校友通讯电子版、南洋理工大学终身免费邮箱、购物折扣和特权、南洋理工大学校友门户网站）企业家国际学习经历背书：提升全球视野，洞察科技前沿留学移民财富管理：深度沉浸式名校学习体验，专业的家办及财富传承规划子女教育资源储备：新加坡顶级中学深度链接庞大的校友平台：结交高质量（高净值）人脉资源 𐟓š 研究领域经济管理投资教育创新创业新能源数字治理家族财富传承人工智能案例研究领导力创业融资通过这个项目，你将有机会深入了解不同领域的前沿动态，拓宽国际视野，同时结交来自世界各地的优秀学者和企业家。

20个RNN案例，轻松掌握深度学习！ 𐟓š 内容简介：《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能的发展为背景，通过20个实际案例，详细介绍了如何使用机器学习模型和算法进行数据处理、模型训练和模型应用。全书重点讲述了创新项目的过程，包括整体设计、系统流程和实现模块等方面。通过剖析模块的功能、使用方法和程序代码，帮助读者高效学习，快速掌握人工智能的开发方法。 𐟓– 作者简介：李永华，北京邮电大学教授，拥有超过10年的软硬件开发经验，长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。他在教学和科研实践中指导学生实现了300余个创新案例，主持了30余项课题的研究工作，并在国内外学术期刊及会议上发表了100余篇论文，申请了50余项专利，出版了20余部图书。 𐟔砩€‚用人群：本书不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，也可作为高等院校的参考教材，适合从事智能应用创新开发的专业人员阅读。 𐟓 配套资源：为了帮助读者更好地学习，本书提供了项目设计工程文档、程序代码以及运行结果展示。读者可以通过这些资源举一反三，进行二次开发。 𐟓ˆ 语言风格：本书语言简洁，深入浅出，通俗易懂，适合不同层次的读者阅读。

如何用AI提升文案效率？试试这些技巧！去年ChatGPT𐟤–火遍全球的时候，很多打工人都担心自己会被机器人取代。文案人们更是心惊胆战，觉得自己的工作不保了。其实，人工智能是未来的大势所趋，我们与其排斥它，不如学会利用它来提高工作效率。真正聪明的人会把它当成助手，而不是奴隶。与其等着AI帮你完成任务，不如在和它的对话中获取有用的信息，为我们提供支撑和启发。AI就像一个有超级大脑的小孩，但它并没有太好的理解能力，所以用AI写文案时，下达正确的指令非常关键。 𐟓™基本指令公式：确定角色+给定背景+提出要求+补充条件举个例子𐟌𐯼Œ如果你接到一个红酒的品牌定位策划工作，但你对红酒行业并不熟悉，前期需要大量的时间去做调研。这时候就可以找AI帮忙了。这样前期AI就帮你节省了大量检索搜集信息的时间。 ❗要注意的是，AI有时候提供的信息并不真实，需要我们去审核后再使用。把一些执行层面的内容交给AI帮忙，这样你的工作效率是不是就提高很多了呢？再举个例子𐟌𐯼Œ文案的拆解和仿写。这就是你来驯化AI的时刻了，投喂案例给它，让它学习后再产出。借助AI提供的信息，我们可以扩展思路，节约时间，但不要过度依赖AI，放弃了思考和动手。如果你觉得这些技巧对你有帮助，记得收藏哦！让我们一起在文案的路上成长进化吧~ 𐟓š

流体力学与深度学习：从基础到前沿 𐟌Š 流体力学基础理论与编程实战流体力学基本理论：从Navier-Stokes方程到湍流理论。湍流模型简介：从简单到复杂的湍流模型，了解它们的应用场景。傅里叶变换：从基础到高级，掌握傅里叶变换在流体力学中的应用。伪谱法求解：通过案例分析，掌握伪谱法在流体力学方程中的运用。 𐟛 ️ Fluent简介与案例实战 Fluent软件概述：了解Fluent的功能和特点，以及它在流体力学中的地位。网格划分与计算流程：掌握网格划分技术，熟悉Fluent的计算流程和步骤。圆柱绕流案例：通过案例分析，掌握Fluent在圆柱绕流问题中的应用。两相流案例：小球入水问题，了解Fluent在两相流问题中的处理方式。 Fluent结果后处理：掌握如何从Fluent中提取和处理结果。 𐟤– 机器学习基础理论与实战人工智能基本概念：从基础到高级，了解人工智能的基本概念。机器学习算法：最优化理论算法和支持向量机等机器学习算法的介绍。深度学习基础：RNN与时间序列、CNN与微分算子的实战应用。深度学习在流场超分辨上的应用：基于卷积神经网络的流场超分辨分析，以及基于生成对抗网络的流场超分辨分析。 𐟌 嵌入物理信息的深度学习构建及其应用物理信息神经网络（PINN）：基本原理介绍及案例分析。神经常微分方程（Neural ODE）：基本原理及应用，时间积分和实战案例。嵌入几何对称性的神经网络：哈密顿力学基本原理介绍，不可分辛神经网络案例分析。嵌入高精度格式的神经网络：双曲型偏微分方程及其应用，嵌入高精度格式的神经网络案例分析。 𐟎堦𕁥Š觔Ÿ成与后处理 Tecplot可视化展示：标量场、向量场的可视化展示。 Houdini展示渲染：高保真流场的渲染展示。基于扩散模型的流动生成：了解扩散模型在流动生成中的应用。 BackTrace实现流场高精度可视化：基础介绍及案例分析。

中国人工智能产业发展联盟发布《2024年人工智能先锋案例集》，蜜度公司凭借“蜜巢政务大模型应急安全生产知识问答”与“文修智能校对大模型”入选。蜜巢大模型提升政务应急响应能力，文修大模型则革新传媒校对流程。两大案例分别应用于政务民生-安防与行业应用-传媒领域，展现蜜度在语言智能和垂直大模型技术上的深厚积累。（ITBEAR）人工智能案例集蜜度公司垂直大模型技术

重庆创新教育案例：探索拔尖人才培养新模式 𐟌Ÿ 创新教育典型案例 𐟌Ÿ 𐟓š 案例主题聚焦中小学拔尖创新人才培养，展示近年来区域或学校在创新教育教学改革方面的成果。案例需涵盖育人方式变革、课程与教学改革、师资建设、学生成长、支持保障等多个方面。 𐟎ሤ𞋨恦𑂊案例需突出导向性、公信力、创新性、示范性，整体育人成效突出、反响良好、推广价值较高。内容包括案例概要、解决的主要问题、工作举措、亮点成效和经验启示等。 𐟎젧𒾥“课程 𐟓– 通识课程涵盖科学史、科学家精神、创新思维与方法、学术训练与学术规范等内容，培养学生科学素养和创新能力。 𐟔젤𘓤𘚨ﾧ苊围绕数学、物理学、化学、生物科学、计算机科学等基础学科，聚焦智能科技、人工智能、生物科技、新能源、新材料等领域，为学生提供专业且前沿的知识。 𐟌 实践课程通过考察、调查和实验等方式，围绕自然现象或人文风貌，聚焦解决真实问题的科学探究过程和结果，培养学生的实践能力和创新精神。 𐟎堨ﾧ苨恦𑂊以15-20分钟的微课形式呈现，包括微课视频、教学设计（含学习任务单和作业练习）、课件等内容，方便学生随时随地学习。

人工智能必看！从零到一𐟓š 𐟔 基础知识篇：《数学基础》 - 深入浅出地讲解了数学的基础知识，为后续学习打下坚实基础。《统计学方法》 - 介绍了统计学的核心概念和方法，对于理解机器学习中的概率和统计基础非常有帮助。《矩阵力量》 - 通过矩阵的角度来解读人工智能，让你对矩阵运算有更深刻的理解。 𐟒𛠦œ𚥙裀算法学习篇：《机器学习》 - 这本书是机器学习的入门经典，内容丰富，从基础到高级，适合系统学习。《最优化方法》 - 深入浅出地讲解了最优化理论和方法，实用性很强，适合作为运筹学类课程的教学参考书。《算法竞赛》 - 专为参加算法竞赛的读者设计，涵盖了各种算法技巧和竞赛题解，适合中学生、大学生以及算法开发者。 𐟌 深度学习篇：《神经网络与深度学习》 - 详细介绍了神经网络和深度学习的基本原理和实现方法。《神经网络与深度学习》（案例与实践） - 通过案例和实践项目，让你在实际操作中掌握深度学习的应用。《深度学习》 - 深入讲解了深度学习的核心概念和技术，适合深度学习爱好者和技术人员。 𐟓š 这些书籍涵盖了人工智能的多个方面，从基础知识到高级算法，帮助你从零开始构建人工智能知识体系。选择适合自己的书籍，开启人工智能的学习之旅吧！

39道中石油数智化与信息工程面试题及答案我们为您整理了中石油公司数智化与信息工程岗位的39道面试题及其参考答案。题库涵盖了数智化在石油行业的应用、大数据与人工智能在勘探中的作用、数据安全措施、信息化项目案例分析、系统集成挑战等多个考察点。 1️⃣ 请简述您对数智化在石油行业应用的理解，以及它如何优化生产效率？ 𐟓ˆ 2️⃣ 在您的理解中，大数据和人工智能如何在提高油田勘探精度方面发挥作用？ 𐟤– 3️⃣ 谈谈您认为在信息工程领域，保障数据安全最重要的措施是什么？ 𐟔 4️⃣ 请描述一个您认为能够有效提升石油公司运营效率的信息化项目案例。 𐟛⯸ 5️⃣ 针对石油行业的信息系统集成，您认为最大的挑战是什么，应该如何克服？ 𐟔„ 6️⃣ 在进行石油钻井作业时，数智化技术如何帮助降低环境风险？ 𐟌 7️⃣ 您如何看待当前石油行业数字化转型的趋势，有哪些机遇和挑战？ 𐟓Š 8️⃣ 描述一种您熟悉的编程或脚本语言，并说明其在石油行业数智化中的应用。 𐟒𛊹️⃣ 在构建企业级数据仓库时，您会如何考虑数据的一致性和完整性？ 𐟓抰Ÿ”Ÿ 请列举一些您认为对于石油公司信息工程岗位至关重要的技术或工具，并说明理由。 𐟛 ️ 1️⃣1️⃣ 如何利用物联网(IoT)技术优化石油生产和管理流程？ 𐟌 1️⃣2️⃣ 面对海量的地质勘探数据，您会采用哪种数据分析方法来提取有用信息？ 𐟓Š 1️⃣3️⃣ 在维护关键信息系统时，您通常如何制定和实施备份及灾难恢复计划？ 𐟒𞊱️⃣4️⃣ 请解释云计算在石油行业信息化过程中的作用，并给出实际应用的例子。 ☁️ 1️⃣5️⃣ 描述一个场景，阐述您如何通过信息技术解决石油行业供应链管理的问题。 𐟔„ 1️⃣6️⃣ 您怎样看待人工智能在增强石油工程决策支持系统中的应用？ 𐟤– 1️⃣7️⃣ 请介绍一下您之前处理过的最具挑战性的技术问题，以及您是如何解决的。 𐟔犊这些题目涵盖了数智化在石油行业的应用、大数据与人工智能的作用、数据安全措施、信息化项目案例分析、系统集成挑战等多个方面，帮助您全面了解该岗位的考察重点。

教育部高等教育司关于公布第二批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例通知全文如下有关高等学校：　　为深入贯彻落实习近平总书记在全国教育大会上关于“注重运用人工智能助力教育变革”的重要指示精神，积极响应国家关于加快教育现代化、建设教育强国的战略部署，我司近期组织开展了第二批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例的征集、论证与推荐工作，旨在进一步发掘一批在人工智能技术应用方面具有引领性、创新性，且对高等教育改革与发展具有显著推动作用的实践案例。经高校申报、专家论证等环节，确定第二批32个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，现予以公布。　　请各高校加强研究交流，结合实际进一步深化“人工智能+高等教育”的探索和实践，在人工智能技术的辅助下优化教学模式、创新人才培养、提升教育治理效能，在更广的范围内推动人工智能赋能教育教学的创新发展。 #自我提升指南# #高考# #人工智能#

人工智能作弊曝光，学校如何应对？最近，人工智能在学术界引发了一场不小的风波，尤其是关于作弊的讨论。在澳大利亚，学术不端行为一直是个严重的问题，包括欺骗、勾结、剽窃、欺诈、虚假陈述和妨碍等。这些问题在人工智能的帮助下变得更加复杂。学术不端行为的分类 𐟓š 轻度剽窃：这通常指的是引用不充分或不一致，没有正确标明引用来源。比如，写论文时引用了别人的内容，但没标明出处。中度学术不端：除了论文或学位论文，作业中的不当引用或复制行为也属于这一类。评判标准更为严格，稍微不注意就会被认定为作弊。重度学术不端：这包括考试作弊和重大剽窃等行为。比如，直接抄袭别人的论文，或者考试时作弊被抓。人工智能与作弊的关联 𐟤– 最近，很多学术不端案例都与人工智能有关。GPT（生成式预训练模型）非常容易使用，很多学生用它来生成作业内容。此外，中国学生通常离不开翻译软件，但现在DeepL和Grammarly等也被学校严禁使用。使用人工智能生成作业被视为作弊，学校的惩罚可能包括退学。然而，也有学生自己撰写的作业被学校直接给予通过分数。大多数学生写作业的流程是：首先使用GPT生成作业内容，然后通过DeepL进行翻译，再使用GPT进行优化。细心一些的学生最后还会亲自修改一下，而粗心的学生则直接提交。大约95%的学生都会收到学院的调查邮件，要求出席听证会或书面回复。学分抵扣政策 𐟓ˆ 除了学术不端行为，很多同学还关心学分抵扣政策。学分抵扣政策允许学生利用已有的成果来实现个性、灵活学习，助力学生自由规划学业，提升效率。这个政策对于那些在学术上遇到困难的学生来说，是一个很好的选择。总的来说，人工智能虽然带来了便利，但也带来了新的挑战。学校和学生们都需要认真对待学术不端行为，确保学术的公正和诚信。

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