关键词： 金融   撮合引擎   数据结构   算法   案例  

摘要： 结合领域背景的综合教学案例设计,不仅是激发学生专业兴趣、实现专业深度契合的关键,更是培养学生应对复杂工程挑战的关键步骤。面向金融领域的数据结构课程教学案例(撮合引擎设计)的探索,旨在检验学生学习效果及工程实践能力。具体探讨基于问题导向的数据结构课程综合教学案例的设计思路,首先明确学生的能力培养目标,然后涵盖所涉及的教学内容,再通过三级目标机制引导学生将问题向纵深探索,最后利用综合评价方法合理评价学生综合能力的表现。这一探索可有效地为面向金融应用的本科生利用计算机科学知识循序渐进地解决专业领域复杂问题提供参考,促进学生主动思考和创新实践,教学效果和学生的实践能力得到极大增强。

关键词： 矿床大数据   人工智能   数据处理   矿产预测   多源数据融合   特征工程  

摘要： 随着浅部矿产资源日趋枯竭,矿产勘查目标持续向深部、覆盖区及地质条件复杂区转移,多源海量地学数据的高效处理与智能利用已成为制约矿产预测取得突破的核心瓶颈。本文系统梳理了面向矿床智能预测的大数据处理关键技术,提出“地质知识与数据协同驱动”的处理框架。该框架的核心在于3条可操作路径:①以成矿理论约束数据处理,将矿床成因认识作为先验条件,主动介入多源数据集成、质量控制与异常识别等关键环节,从源头保障处理结果的地质合理性;②以矿床机理指导特征构造,将“源运聚”成矿要素、蚀变分带模式、控矿构造特征等地质知识转化为可计算的定量特征变量,以显式地质语义替代算法的盲目规律搜索,赋予AI模型地质含义;③以地质知识约束样本构建,依据成矿系统过程模型划定地质可信的正负样本,校正勘查历史偏差,从训练数据源头保障模型所能学习到的成矿规律的地质真实性。本文结合闽西南夕卡岩型铁矿区域尺度二维预测和胶东三山岛金矿田矿区尺度三维深部预测2个典型案例,解析知识数据协同驱动框架的具体实现路径及其相对于纯数据驱动方法的核心优势。进而以“核心问题—针对性对策—前沿趋势”的对应结构,探讨数据壁垒、样本不平衡、模型可解释性及物理地质规律一致性等挑战的应对方向与发展趋势。本文的核心论点是:面向矿床智能预测的大数据处理质量突破,不在于预测算法的复杂化,而在于地质知识以何种深度与精准度融入数据处理全流程。

关键词： 住院患者   饮食护理   需求评估   精准服务   模式构建  

摘要： 营养支持是住院患者康复过程中的关键环节,饮食护理质量直接影响治疗效果与预后。当前临床饮食护理多以常规宣教为主,缺乏系统化、个体化的需求评估,易出现营养供给与实际需求脱节、患者依从性不高等问题。构建科学的饮食护理需求评估体系与精准服务模式,能够实现从被动供给到主动干预的转变,提升护理专业性与人文关怀,为改善患者营养状况、促进快速康复提供理论依据与实践路径。基于此,本篇文章对住院患者饮食护理需求评估与精准服务模式构建进行研究,以供参考。

关键词： 菜点助手软件   大数据   营养分析算法   烹饪损失因子   健康评价  

摘要： 在“健康中国”战略和数字化健康服务快速发展的背景下,精准营养和智能饮食管理已成为公众关注的重点。菜点助手软件作为面向餐饮与健康管理的典型应用,其营养分析算法的准确性直接影响用户的膳食决策和健康干预效果。然而,现有菜点助手类软件在进行营养计算时,多直接采用《中国食物成分表》中食材基础数据与食用重量相乘的静态累加方式,忽略了烹饪过程中因温度、时间及介质不同而导致的营养素损失或增益,也未充分考虑个体健康目标差异,导致计算结果与实际摄入存在较大偏差。本文在分析传统营养分析算法局限性的基础上,提出一种基于烹饪因子修正与多维健康评价的营养分析优化算法。该算法通过引入“食材-烹饪方式”修正因子矩阵,对烹饪过程中的重量变化和营养素变化进行修正,并结合用户画像构建动态健康评分机制,实现对菜品营养摄入的精细化评估与健康适宜度量化。以典型菜品为例进行的仿真分析表明,优化算法在热量、脂肪和碳水化合物等关键指标上较传统方法更加贴近真实摄入情况,并能根据不同用户健康目标给出差异化的健康评分与膳食建议,验证了算法的有效性与实用价值。

关键词： 工程造价预测   大数据技术   成本控制   关键指标   风险防控  

摘要： 本文立足于工程建设实际需求,探讨大数据应用背景下的工程造价预测方法,从海量历史数据信息中提炼出影响造价的关键指标,并构建了一套适应实际工程管理需求的预测体系。研究过程中,围绕工程项目成本构成和变化规律,深入剖析了各影响因素之间的内在联系,并利用先进的信息处理手段对数据进行高效整合与识别,旨在揭示工程造价形成的内在机制。研究结果表明,该预测方法能较好地反映工程项目中多元复杂的成本驱动因素,实现对造价波动的及时捕捉和预警,为项目资金调度与风险防控提供了依据和参考。与此同时,该探讨还对如何在工程管理中充分利用大数据优势提出了新的思路,对推动工程造价管理体制的创新和信息化水平提升具有重要的理论启示和实践意义。

关键词： 智能找矿   大数据挖掘   大语言模型   深度学习   检索增强生成   知识图谱  

摘要： 针对当前地质找矿智能化转型中“从数据接入到智能分析的全流程自动化”以及“贯穿数据获取、融合处理、异常识别与智能预测的全流程端到端系统”仍属关键瓶颈的现实挑战,本文介绍笔者近年来围绕构建大数据与人工智能找矿新范式所持续性开展的研究成果,重点阐述面向找矿任务的全流程智能系统——GoldMiner-AI的构建与应用。该平台基于RuoYi-Cloud-Plus微服务架构,采用PostGIS、Neo4j、Milvus与MySQL协同的多数据库体系,实现对地质、地球化学、地球物理、钻孔、野外观察及文本报告等多源异构地学数据的统一管理。在智能化核心模块方面,系统集成了KAR-Graph异常识别框架与MAF-Net多源特征融合深度学习模型,并结合知识图谱与检索增强生成技术,构建了面向找矿垂直领域的大语言模型,形成了从异常识别、靶区圈定、知识推理到智能问答的完整智能工作流。在右江盆地、钦杭成矿带南段等矿区的验证结果表明:(1)系统能够有效识别卡林型金矿的Au-As-Sb-Hg异常组合,并深入挖掘与矿床成因相关的地球化学指纹;(2)通过多源图层叠加分析,系统可准确预测铅锌矿化带的空间位置;(3)垂直领域大语言模型能够显著减轻通用模型的“幻觉”现象,提升地学知识问答的准确性。GoldMiner-AI为矿产预测提供了一个可复现、可扩展、可工程化部署的系统平台,推动了找矿工作向全面智能化方向发展。

关键词： 缺陷检测   YOLOv8n   OREPA   可变形卷积   注意力机制  

摘要： 针对现有钢材表面缺陷检测方法存在特征提取能力不足,对形状不规则、尺度变化大等复杂缺陷检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测算法YOLOv8n-OMD。首先,在主干网络利用在线重参数化卷积OREPA将复杂的多卷积层重参数化为单卷积层,在保持特征提取能力的同时具有较低的计算成本;其次,设计中值增强通道空间注意力机制MECS并添加到主干网络末端,从而增强对重要特征的提取,提高检测准确性;最后,结合可变形卷积DCNv4构建C2f_DCNv4模块并引入到颈部网络,以增加有效感受野和有效位置的采样,更准确地捕获复杂形状特征的详细信息。实验结果表明:YOLOv8n-OMD算法在钢材表面缺陷数据集NEU-DET上,mAP@0.5达到82.2%,mAP@0.5∶0.95达到48.8%,计算量为7.1×10^(9);较基准算法YOLOv8n,mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95分别提高了3.3%和1.5%,计算量下降了12.3%,证明了YOLOv8n-OMD算法对钢材表面缺陷检测的有效性和实用性。

关键词： 果园履带机   路径规划   改进A^(*)算法   B样条曲线   曲率约束  

摘要： 针对传统A^(*)算法在果园履带机路径规划中存在的路径急转弯多、曲率不连续、路径紧贴障碍物等问题,提出了一种改进A^(*)算法与B样条曲线拟合算法相结合的路径规划方法。通过引入动态权重调控策略、方向性约束和曲率代价项,优化传统A^(*)算法的路径搜索效率和路径质量。同时,采用B样条曲线拟合算法对初始路径进行平滑优化,生成满足履带机运动学约束的连续路径。仿真试验分别在无膨胀层与有膨胀层果园环境下进行,结果表明:与传统A^(*)算法相比,改进算法在无膨胀条件下,路径搜索时间缩短46.35%,迭代次数减少25%,评估节点数减少39.70%;在有膨胀条件下,路径最大曲率降低33.82%,平均曲率降低64.15%,路径更加平滑且避障效果显著。本文方法有效提升了果园履带机的路径规划效率和质量,满足果园复杂环境下的作业需求。

关键词： 教育数字化   高等教育   教学方法   教育教学改革  

摘要： 教育数字化战略的实施是教育强国建设的应然之举。目前,人工智能技术迅猛发展,推动着高等教育内容的重塑和教学范式的全方位变革,为高等教育创新转型注入了强大的动力,已成为高等教育高质量发展的新引擎。教育部印发实施的《高等学校人工智能创新行动计划》,标志着人工智能赋能高等教育实现了由理念到实践的深度转型。

关键词： 人工智能   大数据   智能找矿   三维地质建模   机器学习   深度学习   知识图谱   矿产资源评价  

摘要： 为纪念中国矿物岩石地球化学学会人工智能与大数据地球科学专业委员会成立十周年,《地学前缘》组织出版本专辑,展示该领域最新研究进展。专辑收录论文涵盖智能找矿、三维地质智能重建、机器学习与深度学习、地质本体与知识图谱、地质大数据分析及矿产资源评价预测等研究方向。在智能找矿方面,研究者提出了GoldMiner-AI全流程智能系统,构建了“数据与知识双驱动”智能找矿范式,实现了从二维到三维的原生晕建模突破;在三维地质重建方面,发展了多判别器注意力生成对抗网络、基于多模态大模型的构造地质图建模及自适应有限差分等方法;机器学习与深度学习在地震图像超分辨率重建、山火识别、地壳厚度预测等领域取得显著进展;地质本体与知识图谱研究构建了矿物知识图谱补全方法及树状知识结构驱动的知识图谱构建框架;地质大数据分析揭示了火山活动与恐龙演化的时空关联,建立了流体包裹体大数据集分析流程;矿产资源评价预测发展了基于AlphaEarth数据、KAN网络及集成学习的多种智能预测模型。本专辑展现了人工智能与大数据技术驱动地球科学范式变革的最新成果。