关键词： 人工智能(AI)   生成式人工智能   艺术创作   话语体系   AI绘画  

摘要： 生成式人工智能的飞跃性发展对当代艺术创作产生了变革性影响。它通过模仿人类的认知过程,完成类似于人类的艺术创作表达,进而促使艺术家对艺术创作进行重新定义,并从道德伦理、观念、意识、哲学等方面再次思考艺术的价值内涵,重新构建艺术创作的话语体系。在这一过程中,艺术与技术的关系将被重塑,艺术家与人工智能建立起新型关系。

关键词： 微信平台   深度融合   教育资源   信息技术   人工智能   区块链   大数据   移动门户  

摘要： 一、引言近年来,随着大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术的快速发展与应用,信息技术已经对社会生产、生活的各方面产生了革命性的影响。近年来,国内高校陆续启动了教育数字化战略行动,发挥学校在教育资源和平台方面的优势,推进数字技术与教育教学深度融合,更新教育理念、变革教育模式、提升治理水平,为师生打造一流的数字化、网络化、智能化的教学、科研和服务环境。

关键词： 管理决策   产业结构   良性循环   经济转型   新引擎   人工智能   大数据   数字化技术  

摘要： 随着互联网、大数据、人工智能等数字化技术的快速发展和普及,数字经济作为拉动世界经济增长和促进社会发展的新引擎,正深刻改变着世界的经济结构和产业结构,社会发展面临从传统经济向数字经济转型的巨大挑战。如何在经济增长、社会发展和环境保护之间寻求平衡已成为人们广泛关注的话题。因此,研究数字经济背景下的社会可持续发展战略与管理决策,对推动经济高质量发展和社会进步具有重要意义,有助于实现数字经济与社会可持续发展的良性循环。

关键词： 人工智能   关键词   新词汇   名词解释   自我阐释   AI  

摘要： 随着ChatGPT文心一言等一系列人工智能大模型相继发布,AI带来的影响像一股强劲的旋风,席卷了各个行业。这是一个新的领域,包含着大量新词汇、新知识、新想法,为更好理解人工智能,《中国工人》编辑部向AI提问,请它列出“有关AIGC的关键词”,并进行自我阐释。以下是AI给出的回答,这些新名词解释能帮助我们更快理解人工智能领域的新突破究竟意味着什么。

关键词： 大数据技术   智能制造   服装行业   智能化   创新模式  

摘要： 为进一步提高服装行业的智能化水平,在对目前服装行业面临的智能制造建设任务分析的基础上,探讨大数据技术在数字经济时代助力服装行业转型升级实现智能化过程中所发挥的关键作用。通过梳理大数据技术在服装流行趋势智能预测、数字化设计、智慧工厂生产、个性化营销4个方面的现有研究,提出由大数据技术驱动的服装智能制造创新模式,探讨从预测、设计、生产到销售整个闭环的智能化制造流程,以及基于大数据技术的服装智能制造发展趋势。

关键词： 风电能源交易   区块链   智能合约   以太坊  

摘要： 现有风电能源交易市场化面临着难题,如传统管理中心面对交易数量大、交易额度不确定、运营成本高、资金结算时差、交易不透明等缺陷。提出基于Ethereum的风电能源交易方案。通过风电成本利润控制算法和购电最优算法实现风电成本最小化和用户最优购电价。通过Ethereum交易处按照撮合最优算法实现双方去中心化交易。通过联盟链搭建智能合约实现区域风电成本管控、用户购电价格市场化机制、撮合交易管控机制三部分。仿真结果表明该方案具有良好的管理性、可控性、高效性。

关键词： 服务区   数字化运营   O2O   大数据   用户画像   精准营销  

摘要： 基于高速公路出行大数据,建立服务区数字化商业运营平台,实现线上与线下融合、精准营销是提升服务区多元化经营业绩的重要手段。本文重点阐述如何通过高速公路出行大数据建立服务区数字化商业运营平台,实现数字化商业运营,突破服务区消费时空瓶颈,实现平台运营商、服务区业主、经营商户等多方互利共赢的格局,全面助力服务区多元化经营、高质量发展。

关键词： 大数据   弱有众扶   社会救助   服务模式  

摘要： 基于大数据视域,探讨构建“弱有众扶”社会救助服务创新模式。该模式以大数据技术为支撑,围绕“弱”“有”“众”“扶”四个关键字,聚焦“资源”“机制”“对象”“服务”关键环节,建立社会救助对象资源池、打造资源匹配的多元机制、营造良好的“多元参与”生态圈和探索基于社会救助服务模式的服务创新,从而实现个性化需求匹配、精准定位等功能,有效提高社会救助的响应速度和准确度,为社会救助体系的改进提供了新思路。

关键词： 流式计算   负载预测   资源约束   数据迁移   能效  

摘要： 针对流式计算框架在最初设计时缺乏能效方面的考虑,导致其存在高能耗与低效率的问题,提出一种流式大数据平台下的弹性数据迁移节能优化策略。首先,建立负载预测模型与资源判定模型,并进一步设计负载预测算法,通过预测负载变化趋势确定节点资源占用,找到资源过载与过剩节点;其次,建立资源约束模型与最优数据迁移模型,由此提出最优数据迁移算法,以提高节点资源利用率为目的进行数据迁移;最后,建立能耗模型,计算集群进行数据迁移后节约的能耗。实验结果表明,数据迁移节能优化策略能够对集群内节点资源变化做出及时响应,并在提高节点资源利用率的基础上,有效提高集群数据处理的能效。

关键词： 能源科技   能源革命   人工智能   碳中和   战略决策   人类命运共同体   实现可持续发展   信息化  

摘要： 我国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,这是以习近平同志为核心的中共中央经过深思熟虑作出的重大战略决策,是我国实现可持续发展、高质量发展的内在要求,也是推动构建人类命运共同体的必然选择,已经成为我国全面建设社会主义现代化国家的重要抓手。同时,当前正值百年未有之大变局,能源革命、工业革命及信息化与人工智能互相叠加,“双碳”目标的实施,将促进我国进行广泛而深刻的经济社会系统性变革,机遇与挑战并存。