关键词： 人工智能   化工AGI   三传一反   算法   模拟   优化  

摘要： 人工智能正深度重塑工业生产范式，化学工程领域中，构建可自主理解、预测、设计与优化复杂化学过程的化工领域通用人工智能（chemical engineering artificial general intelligence，化工AGI），是推动行业颠覆性创新的核心目标。立足化工“三传一反”核心特性，以数据-算力-工具-机理为脉络，剖析化工AGI四大发展方向：数据层面借鉴通用AI，提出多尺度模拟驱动的自主造血式数据范式，破解多尺度、高成本困境；算力层面聚焦专用芯片与硬件架构，论证化工专用计算机的必要性；工具层面延续通用AI自主化逻辑，探讨自动模拟、自动实验与自动生产控制对化工创新的助力；机理层面强调物理化学机理与数据模型深度融合，筑牢可信可解释根基。数据-算力-工具-机理协同形成自我强化生态，聚焦行业需求与技术场景适配性，为化工智能化转型提供系统性思考框架与发展蓝图。

关键词： 春小麦   土壤N   O排放   APSIM模型   EFAST方法   NSGA-II多目标优化算法   敏感性分析  

摘要： 为估算西北半干旱区春小麦产量与土壤N2O排放的响应特征,提升APSIM模型在西北半干旱区春小麦产量与土壤N2O排放模拟中的精度和适用性,首先采用扩展傅里叶振幅敏感性测试方法（EFAST）对模型内部参数进行敏感性分析,筛选出小麦品种和土壤中硝化和反硝化反应影响最显著的关键参数,再利用非支配排序遗传算法II（NSGA-II）对筛选出的参数进行多目标优化。结果表明:敏感性分析筛选出的关键参数包括小麦品种关键参数,即潜在籽粒灌浆速率、每克茎籽粒数量、从萌发到开花的积温、对春化作用的敏感性、对光周期的敏感性;土壤中硝化和反硝化反应关键参数,即反硝化土壤水因子的幂项、硝化过程中氮以N2O形式排出的比例、反硝化系数、最大硝化速率、50%KMax的NH4浓度。优化后的APSIM模型精度显著提高,产量的均方根误差从121.31 kg·hm-2降至64.79 kg·hm-2,归一化均方根误差从10.05%降至5.37%,小麦产量模型的决定系数R2从0.74提升至0.92;N2O排放的均方根误差从32.46μg·m-2·h-1降至7.16μg·m-2·h-1,归一化均方根误差从13.92%降至3.07%,N2O排放模型的决定系数从0.65提升至0.82。优化参数在不同施肥水平(0、55、110、220 kg·hm-2)下均表现出良好的泛化能力,验证了模型的稳健性和适用性,为APSIM模型在当地应用与参数校准提供了科学依据。

关键词： 城市固废焚烧   智能优化运行方法   运行指标评价模型   小生境   差分进化算法   局部熵  

摘要： 面向城市固废焚烧过程绿色、高效运行瓶颈问题,提出一种基于小生境差分进化算法的城市固废焚烧过程智能优化运行方法,旨在实现提升燃烧效率的同时减少烟气污染物排放.首先,构建基于多模块神经网络的运行指标评价模型,实现固废焚烧过程中对燃烧效率、污染物排放浓度的在线评估;然后,提出一种小生境差分进化算法,引入快速密度聚类算法实现小生境的动态划分,提升种群多样性,并根据小生境密度差异设定不同的变异强度,平衡算法全局搜索和局部开发能力;同时,基于个体局部熵进行优先选择,以获取高质量全局最优解集;接着,利用熵权-TOPSIS法获取炉膛温度和烟气含氧量的最佳设定值;最后,采用实际运行数据验证了所提出方法的有效性和可行性.

关键词： 平台用工   新就业形态   雇员身份推定   劳动基准   算法  

摘要： 近年来,对平台用工进行立法已成为国际潮流。各国和地区基于平台用工面临的挑战和立法目标以及劳动法的传统等,对平台用工采取了不同的立法模式。根据主要规制工具和立法重点,可将域外平台用工的典型立法模式概括为“雇员身份推定+算法规制模式”“劳动基准模式”“社会保障模式”以及“综合立法模式”。我国平台用工立法宜采取“综合立法模式”,既应保障平台劳动者的基本权益,也应适当维持平台用工的灵活性,避免简单套用传统的雇员和自雇者保护规则。在立法思路上,应坚持分类分层保护的原则,全面规定平台劳动者的各项权益,科学设置平台劳动者的基本劳动基准,对劳动法的一般规则进行适当调适,明确平台企业和平台合作企业的责任分担。通过平台用工立法可创新劳动法的理论,使劳动法适应数字时代劳动用工形式变化的新需求,推动我国劳动法学自主知识体系的建构。

摘要： 当前社会正处于数据爆炸的时代,海量的数据涌现对数据处理技术提出了更高的要求。特别是电子信息工程,面临复杂多变的数据环境,智能算法以其强大的自适应能力和数据处理能力,成为了现代数据处理技术的关键。然而,随着数据规模的扩大和复杂度的提升,智能算法面临计算效率低下、模型过拟合、泛化能力弱等挑战。因此,加强对智能算法的优化显得尤为重要。本文围绕智能算法重要性、优化策略及工程应用展开研究,贴合实操需求,为行业技术发展提供可行路径。

关键词： 在线监测   大数据分析   设备管理信息系统  

摘要： 为破解传统设备管理模式中监测滞后、数据零散、决策被动等痛点,文章开展设备管理信息系统的开发及应用研究。该系统整合设备全生命周期运行数据,依托相关分析模型实现设备状态实时感知、故障预警预测及智能运维决策。应用实践表明,系统有效提升设备管理效率与可靠性,降低运维成本,为行业设备管理数字化转型提供可行方案,具备重要的工程应用价值及推广前景。

关键词： 航空制造业   质量管理   智能化升级   大数据  

摘要： 为适应大数据驱动作用下航空制造业质量管理智能化升级需要,文章论述依托大数据实现质量管理智能化升级的路径,旨在达成质量问题的早期预警、根源追溯与自我优化,提高航空产品可靠性与生产效率,为行业数字化变革提供借鉴。

关键词： 大数据   财务分析   业财融合   数据中台   财务数字化  

摘要： 数字经济时代背景下,数字转型已转化为企业获取竞争优势的核心要素。传统财务分析模式因其固有的静态性、滞后性以及数据维度的单一性,已难以满足现代企业在复杂商业环境下的动态决策需求。本文系统性剖析了传统财务分析模式在业财割裂、信息孤岛以及预测功能缺失等方面的结构性局限,并深入探讨了大数据技术在拓宽数据分析边界、升级底层分析工具以及转变财务价值导向方面的作用机理。基于此,本文从重构“业财一体化”数据中台、扩维非财务关键指标体系、构建动态预测算法模型以及部署可视化交互看板四个维度,提出了大数据驱动下的企业财务分析模式创新路径。同时,结合典型制造企业的数字化实践案例,实证检验了该创新模式在提升企业营运效率与前置防范风险方面的客观成效,并针对转型过程中面临的数据治理困境、信息安全合规压力及复合型人才匮乏等挑战,提出了针对性的保障对策,旨在为我国企业深化财务数字化转型、构建现代化财务治理体系提供具备可操作性的实务参考与理论支撑。

关键词： 大数据技术   医院数据中心   数据治理   数据安全   智能医疗  

摘要： 随着医疗信息化的深度推进,医院数据资源呈现爆炸式增长,传统数据中心已难以满足数据存储、分析与应用需求。大数据技术以其海量存储、高效分析、智能挖掘等优势,成为医院数据中心转型升级的核心支撑。文章立足医院数据中心建设实际,结合大数据技术特性,系统分析大数据技术在医院数据中心建设中的运用价值,重点探讨大数据技术在数据存储、数据治理、数据安全、智能应用等核心环节的具体运用路径,旨在构建“数据驱动、智能高效、安全可靠”的现代化医院数据中心,为医院精细化管理、临床诊疗升级、公共卫生服务优化提供数据支撑,推动医疗健康事业高质量发展。