人工智能赋能我国生态环境管理升级
人工智能技术为我国生态环境治理带来变革性提升。据廊坊市生态环境局霸州市分局消息，生态环境部近期指出，正大力推动人工智能等数字化手段作为增强治理能力现代化的关键工具，相关技术已在监测、监管等环节实现规模化应用，显著增强了工作效能与精确程度。在生态环境监测领域，人工智能技术已获得深度运用。以生物多样性辨识为例，借助鸟类影像声纹识别、植物物种图像智能分析等技术，完成了从以往年度单次监测向当前全年持续监测的跨越。以江苏省为例，在20个观测站点部署98台鸟类声纹识别装置，已采集到243种鸟类近44万条记录，人工监测
多场景智能巡检：AI无人机平台核心功能解析
当前阶段，智能化巡检已成为各行业普遍需求，传统人工巡检效率低下、隐患难以察觉、数据难以追溯等问题，困扰着众多从业者。智能AI无人机巡检平台的诞生，正是为了解决这些实际难题，它不追求华丽概念，每项功能都紧密结合真实巡检需求，适配多种行业场景，今天就用通俗易懂的语言，跟大家说清楚——智能AI无人机巡检平台，到底能做什么。先明确一个核心：智能AI无人机巡检平台，本质是“无人机+AI技术+大数据管理”的结合体，核心就是替代人工重复性巡检，让巡检更高效、更精准、更省心，同时实现巡检全流程数字化，满足合规监管需求，这
边缘计算技术赋能无人机实时绘制战场威胁态势图
佛罗里达州一家安防企业研发了创新边缘计算平台，美军或可借此提升战场地图绘制水平，实现无人机拍摄影像向威胁态势图的即时转换。这套被称作"核心节点"的解决方案，是面向高强度作战场景设计的次世代微型处理单元，主要使命是高效执行战场目标识别作业。平台内置了专利保护的物体威胁侦测算式，该模型基于260余万张无人机航拍画面及4.7万例小型威胁验证样本进行深度学习，可辨识150类地雷与集束炸弹，展现出卓越的战场隐匿威胁探测性能。当代战场背景下，地雷、子母弹等微型隐蔽爆炸装置始终是地面部队推进与战术机动的主要安全威胁。传
《模式识别与人工智能》第39卷 第1期
智慧起航，共创未来论文与报告面向无监督磁共振图像配准的多窗口多层感知机特征金字塔网络于寒1, 孙正1,2, 张胜楠1, 高章硕1, 丁港澳11.华北电力大学 电子与通信工程系 保定 071003; 2.华北电力大学 河北省电力物联网技术重点实验室 保定 071003摘要:无监督磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)配准的主流方法通常基于卷积神经网络或Transformer架构,但二者均存在明显局限:卷积神经网络受局部感受野限制,难以建模长距离依赖;Transforme
AI技术突破：探索动物交流的新进展
人工智能已经助力我们操控Siri和Alexa，但如果将这项技术延伸到其他生物种群会怎样？若干大型科研计划正运用机器学习来破解动物的沟通方式。尽管与猫咪进行完全“对话式”的交流仍属幻想，但初步成果已相当可观，并引发了关于语言本质的深入思考。这个话题之所以备受关注，是因为科学家们已在另一项实验中成功与鲸鱼实现了交流。动物是否拥有语言？科研人员如何评估动物的语言能力？在“翻译”任何事物之前，我们需要先明确自己究竟在翻译什么。人类通过语言、手势和面部表情进行沟通。动物同样使用复杂的信号——犬类摇尾、蜜蜂起舞、海豚
智能健康检测设备 非接触式AI体检系统
智能健康检测设备是一款基于人工智能技术开发的健康筛查系统，采用非接触式测量方式，只需通过面部识别即可获取健康数据，能够检测血糖、血压、心率、血氧等多项生理指标。该系统操作便捷，检测结果实时显示，适用于商铺、健身中心、社区服务站、养生会所等多种场景。智能健康检测设备是一款基于人工智能技术开发的健康筛查系统，采用非接触式测量方式，只需通过面部识别即可获取健康数据，能够检测血糖、血压、心率、血氧等多项生理指标。该系统操作便捷，检测结果实时显示，适用于商铺、健身中心、社区服务站、养生会所等多种场景。
破解人工智能证据在刑诉中的解释难题与应对策略
随着技术的高速演进，人工智能证据正逐渐进入刑事司法体系。我国的公安机关、检察机关及审判机关已主动开展智能化建设，智慧公安、智慧检务与智能审判等模式成为科技司法改革的突出成果。由人工智能引领的刑事证据革新已成为前沿热点。诸如“人脸识别证据”“智能轨迹分析证据”“自动驾驶疲劳监测证据”“算法证据”及“区块链证据”等新兴证据形态在刑事证明过程中的应用日趋频繁。然而，这些新型证据能否正式进入刑事诉讼证据体系并获得认可，是当前司法实践必须面对的核心问题。一、人工智能的解释性难题在实际的刑事诉讼活动中，人工智能证据的
AI赋能小学英语教学新模式
点击顶部蓝字·关注我们AI技术与小学英语教学的紧密融合，突破了传统教学的束缚，让课堂充满智能与乐趣，全方位提升教学互动质量。课堂上，AI利用先进的语音识别和测评功能，即时修正发音、语调和连读，模拟外籍教师对话，创造沉浸式环境，解决学生不敢说、发音不准的问题。此外，AI课件通过动画和游戏将枯燥的词汇和语法变得有趣，吸引注意力并提高参与度，使英语学习更直观。在个性化学习方面，AI系统能实时收集学生数据，分析知识盲区，为不同水平定制专属方案。对词汇记忆差的学生推送趣味练习，对语法难的学生提供专项讲解，真正做到因
轻松搞定：8本人工智能领域SCI顶级期刊推荐
《Nature机器智能》1影响因子：23.9分区：计算机科学1区、JCR Q1年发文量：152篇是否OA：否推荐亮点：人工智能领域顶刊，自引率仅2.1%，专注于机器学习与神经认知的交叉，发表量严格控制，审稿公正，适合展示顶尖研究。《Information Fusion》2影响因子：15.5分区：计算机科学1区、JCR Q1年发文量：554篇是否OA：否推荐亮点：信息融合领域的旗舰出版物，自引率10.3%，涵盖多源多模态及传感器决策融合，审稿仅需4-6周，理论与应用并重，效率极高。《Artificial I
小学人工智能获奖教学实例
小学人工智能教育获奖🏆案例 鉴于人工智能具备交叉学科的课程目标属性，本节课选用广州市教育研究院编写的《人工智能》教材中的“人工智能应用”单元，将其融入《义务教育课程方案（2022年版）》中的跨学科主题学习板块，同时响应教育部等十八部门关于《关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》的号召，落实“双减”政策下科学教育的提质增效措施，最终通过“基于问题的学习（PBL）”模式，确立了以“慧眼识人：机器视觉技术的应用”为主题的人脸识别教学内容。小学人工智能教育获奖🏆案例 鉴于人工智能具备交叉学科的课程目标属性，本节
智能无人机助力区域综治巡检，实现降本增效
区域综合治理是确保社会秩序、排查潜在风险及提升管理水平的关键环节。过去，主要依赖人工实地巡查，这种方式往往存在覆盖面窄、隐患发现滞后、记录不标准、人力消耗大等弊端，已难以适应精细化和常态化的治理要求。基于多模态AI、物联网感知及大数据分析技术，该智能无人机平台构建了“计划—执行—分析—报告—处置”的闭环巡检机制，为区域治理提供了一套稳健、高效且切实可行的数字化方案。传统人工巡检模式在实际应用中面临诸多现实困难：巡查区域辽阔且环境复杂，人力难以做到全面无死角覆盖对违规行为和隐患的判断完全依赖肉眼，容易产生疏
AI奇遇：智能自然分类大师——小学人工智能游戏化教学案例
针对小学中高年级学生群体，我设计了一堂结合AI技术的趣味教学游戏课程，以"AI奇遇：智能自然分类大师"为主题，融合知识传授、互动体验与趣味探索，紧密贴合课堂教学实际，全面展示课程各环节设计。AI奇遇：智能自然分类大师——小学人工智能游戏化教学案例一、课程基础信息1.适用年级：小学四至六年级2.课程时长：40分钟3.学科整合：科学（生物分类学）+信息技术（AI基础）+综合实践活动4.关键技术：AI图像识别应用、简易AI交互编程平台、多媒体教学设施5.教学目标-知识目标：理解AI图像识别的基本机制，掌握动植物
AI检察官实测：七案五错，反而印证前景可期
近期持续探索AI助手提效潜能，屡屡收获意外之喜。怀检察情怀，决意对AI展开一场实测，寄望其能将检察官从堆积如山的案卷、冗长的审查文书及错综复杂的案情中解脱，仅需承担复核确认之责。遂觅得一套模拟侦查卷宗——总计323页，涵盖7宗刑案，另附《刑事检察文书》范本，指令AI以资深检察官身份，输出高质量审查报告、补充侦查提纲及侦查监督清单。AI自信回应：三份文书已生成，已通读全部案卷，格式规范，可直接复制使用。我满怀憧憬打开文件，随即...心态彻底崩塌。 ______________________________
AI辅助手术器械识别研究：IF 3.7的《多模态人工智能》应用
这是文献阅读选题思路的第202篇文章。该文献标题为《Use of Multimodal Artificial Intelligence in Surgical Instrument Recognition》/《多模态人工智能在手术器械识别中的应用》，发表于2025年的《Bioengineering》，影响因子为3.7。研究测试了ChatGPT-4、ChatGPT-4o、Gemini三种通用大模型以及专业软件SID 2.0对手术器械的识别能力。结果指出，ChatGPT-4o在器械大类识别上表现最佳（准确率8
手机咳嗽声可辨7种肺病!瑞金医院AI模型准确率达96%
咳嗽，几乎是每个人都经历过的症状。感冒会咳，过敏会咳，慢阻肺、哮喘、支气管炎也会咳。但同样是咳嗽，不同疾病发出的“声音”其实存在微妙差异。过去，医生通过听诊器判断肺部问题，靠的是多年临床经验。如今，人工智能正在尝试“听懂”咳嗽背后的疾病信号。2026年2月，上海交通大学医学院附属瑞金医院瞿介明教授、周敏教授团队在国际知名学术期刊《npj Digital Medicine》（影响因子15.1，JCR Q1区）在线发表了一项重要研究成果“A device-invariant multi-modal learn