MOSP - 澳门科学出版社

作者：赵鹏，张奕辰*

摘要：未来科技发展的主要趋势就是人工智能(AI)和量子计算这两大技术的融合和协同发展.本研究围绕AI+量子计算的协同创新展开,并在其中选取密码学和材料模拟两个具有高度科技含量和应用前景的领域进行深入研究.密码学是数字世界的防线,目前使用的大部分密码技术都可能在量子计算机的攻击下瞬间瓦解.而AI有着卓越的数据处理和机器学习能力,能对量子计算机攻击下的密码体系进行【更多...】

关键词：人工智能; 量子计算; 协同创新; 密码学; 材料模拟

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农业智慧化转型中的AI决策支持系统设计——以河北农业大学智慧农业创新班为例

作者：李梓涵

摘要：以农业智慧化转型为背景，本文针对AI决策支持系统在农业转型中的应用进行深入研究。采用实证研究的方法，以河北农业大学智慧农业创新班的实际操作为案例，对AI决策支持系统的设计和应用进行了详细的探讨。研究结果表明，AI决策支持系统在农业生产、经营管理、科技创新等方面发挥了重要作用，显著提升了农业的整体效率与质量。AI技术的引入能够实现对农业生态环境、生产【更多...】

关键词：农业智慧化转型；AI决策支持系统；农业现代化

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跨境电商AI超级应用的生态构建——从“功能一站式”到流量中枢的演化路径

作者：郭超，郑志伟*

摘要：近年来，跨境电商愈来愈受到重视，一方面可以预见到，其成为新的全球贸易增长点的潜力；另一方面，其发展也对商务模式、供应链管理、消费者行为等研究工作提出了崭新的问题和挑战。而作为新型的技术应用，人工智能（AI）的加入为跨境电商开创了新的可能性。“一站式”的功能和流量中枢是跨境电商AI超级应用的重要特点。本研究结合实证分析方法，以国内四家主要跨境电商【更多...】

关键词：跨境电商；人工智能；超级应用

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Web服务的安全性与性能优化策略研究

作者：黄建荣*

摘要：随着互联网的迅速发展，Web服务已成为现代社会不可或缺的一部分。Web服务通过提供丰富的功能和便捷的操作，极大地推动了信息的传播和共享。然而，随着Web服务的广泛应用，其安全性和性能问题也日益凸显。如何保障Web服务的安全性，提高其性能，已成为当前研究的热点。本文旨在探讨Web服务的安全性与性能优化策略，通过分析现有的安全威胁和性能瓶颈，提出相应的解决方案。首先，本文综述了【更多...】

关键词： Web服务；安全性；性能优化；SQL注入；跨站脚本攻击；跨站请求伪造；缓存机制；负载均衡

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具身智能体的认知学习框架设计——复杂物理环境下的交互决策突破

作者：李小梦*

摘要：在复杂物理环境中实现智能体的高效交互与适应性决策是人工智能领域的重要课题。本文基于具身认知理论，提出了一种新的认知学习框架，旨在解决具身智能体在多维动态场景中的交互决策问题。研究首先分析了具身认知的理论基础及其在复杂物理环境感知与决策中的应用潜力，通过结合深度学习与强化学习技术，构建了一个可复用的框架模型。该模型能够模拟智能体在动态环境中的感知【更多...】

关键词：认知学习框架；交互决策；复杂物理环境；深度强化学习

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AI代理的责任归属与法律边界——以自动驾驶事故归责为切入点

作者：陈强*

摘要：面对人工智能(AI)技术的日益广泛应用，特别是自动驾驶技术引发的事故问题开始引起社会广泛关注，本研究以自动驾驶事故归责为切入点，对AI代理的责任归属与法律边界进行探讨。首先，从技术层面解析自动驾驶的具体操作流程，明确在自动驾驶事故中可能涉及的责任主体。然后，基于存在的三种法律理论：个人责任理论，产品责任理论和普遍责任理论，分析各责任主体在自动驾驾驶【更多...】

关键词：AI代理；责任归属；法律边界；自动驾驶事故

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下一代脑启发神经网络设计——生物神经元能量优化与树突计算功能模拟

作者：陈霞，张学义*

摘要：针对下一代的神经网络设计，本研究以模拟人脑工作方式为目标，探索了生物神经元的能量优化与树突计算功能模拟两个重要方面。首先，我们提出了一种独特的生物神经元能量优化模型。这一模型依据神经元内部的生物化学反应调控神经元的电流流动，以此达到降低能耗，提高能源使用效率的目的。初步研究结果显示，这种模型的能源利用效率比传统神经网络提高了约20％。然后，我们【更多...】

关键词：生物神经元; 能量优化; 树突计算

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元宇宙驱动的职业教育场景构建：虚拟现实与多模态交互融合研究

作者：郭俊豪*

摘要：随着信息技术的飞速发展，元宇宙成为职业教育领域的重要研究方向，虚拟现实（VR）技术及多模态交互技术的融合为职业教育场景的创新构建提供了新的可能性。本文从职业教育的实际需求与元宇宙赋能的理论基础出发，探讨如何构建以VR技术和多模态交互为核心的职业教育场景。首先，梳理元宇宙与职业教育融合的概念、特征及优势，分析元宇宙在沉浸式学习环境创建中的作用；其次【更多...】

关键词：元宇宙；职业教育；虚拟现实（VR）；多模态交互；教学场景构建

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深度学习逼近理论：超参数依赖性与泛化误差研究

作者：周可欣*

摘要：深度学习，作为人工智能领域的前沿技术，引起了学术界和产业界的广泛关注。但是，其理论基础和效率的问题尚未得到很好的解决，因此，本文尝试构建深度学习的逼近理论。我们首先阐述了深度学习的基本原理，并重点分析了超参数对深度学习模型学习效果的影响。研究发现，超参数选择在深度学习模型的性能和泛化能力中起到了关键的作用。然而，由于缺乏理论支持，超参数的选择【更多...】

关键词：深度学习；逼近理论；超参数；泛化误差

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基于规则的奖励机制（GRPO）在模型推理能力强化中的应用研究

作者：苏文轩*，孙博

摘要：规则推理是智能系统中非常重要的一部分，它通过一系列规则和推理技术提高了系统的智能水平。本研究主要关注在模型推理能力强化中的规则推理方法。引入了一种基于规则的奖励机制(GRPO)。GRPO不仅通过规则推理提高了模型的推理能力，同时也引入了一种奖励机制来动态调整推理规则，以实现在复杂环境中的自我适应。我们基于这种机制，设计并实验了多种情境模型。实验结果表明，相对【更多...】

关键词：规则推理; 奖励机制; GRPO

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