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教育学 2024年第3期

作者：兰国帅杜水莲宋帆肖琪钟琦齐春燕

目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题，实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施，严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化... 详细信息

目前我国生成式人工智能教育应用研究理论层面存在顶层设计缺乏、监管框架缺位、政策框架缺失等问题，实践层面缺少相对科学完善的应用指南、监管认证工具、创新实施方法和行动措施，严重削弱了生成式人工智能技术全方位赋能教育数字化转型的能力，制约着生成式人工智能与教育和研究融合创新发展的进程。文章采用文本分析和内容分析法，介绍了联合国教科文组织《生成式人工智能教育和研究应用指南》的发布背景和研究目的，从人本主义批判视角探究生成式人工智能引发的争议和伦理风险，构建了生成式人工智能教育和研究应用的政策框架，提出了生成式人工智能教育和研究创新应用的促进方法和未来关注议题。文章最后结合我国生成式人工智能教育和研究政策规划制定进行了思考，以期为我国加速推进教育数字化，推进生成式人工智能与教育和研究深度融合提供参考。

关键词： GPT ChatGPT 生成式人工智能教育生成式人工智能教育GPT 人工神经网络

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Synthesis, Characterization and Electrochemistry of 1,2-Bis(diphenylphosphino)benzene-chelated Diiron Ethane-1,2-dithiolate Tetracarbonyl Complex

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Chinese Journal of Structural Chemistry 2020年第5期39卷 927-932页

作者： LIN Hui-Min LI Ao IAO Qi-Min LIU Xu-Feng LI Yu-Long LIU Xing-Hai JIANG Zhong-Qing School of Materials and Chemical Engineering Ningbo University of TechnologyNingbo 315211China College of Chemistry and Environmental Engineering SichuanUniversity of Science&EngineeringZigong 643000China College of Chemical Engineering Zhejiang University of TechnologyHangzhou 310014China Department of Physics Key Laboratory of ATMMT Ministry of EducationZhejiang Sci-Tech UniversityHangzhou 310018China

In this paper,a novel diiron ethane-1,2-dithiolate complex[Fe2(CO)4{κ2-(Ph2P)2(1,2-C6H4)}(μ-SCH2CH2S)]has been prepared and structurally *** of the parent complex[Fe2(CO)6(μ-SCH2CH2S)]with 1 equivalent of 1,2-bis(diphenylphosphino)benzene and Me3NO?2H2O as the oxidative agent gave the title complex in good *** title complex has been characterized by elemental analysis,IR,1H NMR,31P{1H}NMR,13C{1H}NMR spectroscopy,and X-ray crystallography.X-ray crystal structure of the title complex contains a butterfly diiron cluster with a bridging ethane-1,2-dithiolate,four terminal carbonyls,and a chelating 1,2-bis(diphenylphosphino)*** addition,electrochemical studies revealed that the title complex can catalyze the reduction of protons to H2 in the presence of acetic acid.

关键词： diiron ethane-1 2-dithiolate [FeFe]-hydrogenases diphosphine ligand X-ray crystallography electrochemistry

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煤层气排采参数实时探测系统研制

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工业仪表与自动化装置 2024年第6期 34-38页

作者：任建超孙立强白荣财高卫卫肖琪陕西陕煤曹家滩矿业有限公司陕西榆林719100

针对煤层气排采参数实时探测的需求,设计了一套煤层气排采参数实时探测系统,该系统由井下探头和上位机软件两部分组成,可实现井筒环空流速、压力及温度的实时采集。文中对传感器、电路及软件编程进行了详细的设计,并在加工完成后利用实... 详细信息

针对煤层气排采参数实时探测的需求,设计了一套煤层气排采参数实时探测系统,该系统由井下探头和上位机软件两部分组成,可实现井筒环空流速、压力及温度的实时采集。文中对传感器、电路及软件编程进行了详细的设计,并在加工完成后利用实验井进行了验证,结果显示探测系统测量压力、流量及温度的量程分别为0~10 MPa,0~5.8 m/s及-55~125℃,所对应的测量误差分别为0.5%,3%及0.5℃。论文的研究内容可同步采集井下的多个两相流相关参数,以便进行多参数的融合分析,从而为排采工艺的制定提供必要的数据支撑。

关键词：煤层气合层排采流速传感器实时探测

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基于智能算法的煤矿瓦斯浓度随钻预测模型对比研究

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工业仪表与自动化装置 2024年第6期 109-113页

作者：刘江斌任建超刘茂福赵燚白荣财高卫卫肖琪煤炭科学研究总院有限公司北京100013 中煤科工开采研究院有限公司北京100013 陕西陕煤曹家滩矿业有限公司陕西榆林719100

瓦斯超前预测对于煤矿的安全生产至关重要,然而何种模型更加适宜井下随钻瓦斯预测目前仍无相关研究。该文在研究常用智能预测模型建模的基础上,通过曹家滩矿区某掘进工作面的实测数据,对比研究了灰色预测模型、LSTM模型和BP神经网络模... 详细信息

瓦斯超前预测对于煤矿的安全生产至关重要,然而何种模型更加适宜井下随钻瓦斯预测目前仍无相关研究。该文在研究常用智能预测模型建模的基础上,通过曹家滩矿区某掘进工作面的实测数据,对比研究了灰色预测模型、LSTM模型和BP神经网络模型的随钻瓦斯预测性能,实验结果表明,3种模型在理想的煤矿井下实验条件下均具有良好的预测准确性,但LSTM的预测效果最佳且理想条件下的预测误差小于0.15%。该研究结果可用于高精度的随钻瓦斯浓度预测,并可为煤矿井下瓦斯抽采孔轨迹的动态调控提供必要的数据支撑。

关键词：瓦斯预测浓度预测智能算法煤矿安全

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