ISSN
3082-8201（Oline）
3082-821X（Print）
Vol 2 No 4 (2025)
Published October 30, 2025
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Table of Contents
Open AccessArticles
by 刘 笑语, 李 安然
2025,2(4);
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Abstract
随着人口老龄化的加剧，智能化养老设备逐渐成为改善老年人生活质量的重要手段。作为其中之一，智能伴
侣机器人因其陪伴、辅助与安全监测功能受到关注。然而，老年人对该类产品的接受程度仍受多重主观因素影响。
本文基于技术接受模型与信任感知理论，构建以操作便捷性为自变量、接受与推荐意愿为因变量，并引入安全信任
度、跟随性能满意度与实用性认知作为中介变量的研究模型，探讨老年人对智能伴侣机器人的使用意愿影响机制。
同时，以性别与年龄为调节变量，考察其在操作便捷性影响路径中的调节效应。
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Open AccessArticles
by 毕 卫华, 王 亚楠, 魏 冉
2025,2(4);
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Abstract
随着信息技术的迅速发展，高校招投标管理体系亟须创新以适应现代化建设的要求。本研究从信息化视角出
发，探索高校招投标管理的现状与存在的问题，提出基于信息化技术的优化方案。通过整合招投标流程、构建信息
化管理平台，研究旨在提高招投标决策的科学性与管理效率。研究结果表明，信息化平台能够有效实现招投标信息
的透明化与规范化，提升整个流程的协作性与可追溯性，同时降低人为干预风险。构建的信息化体系，不仅完善了
高校招投标的管理模式，还促进了高校财政资源的合理配置与利用优化。此体系的构建对于推动高校管理现代化、
提升资源使用效率具有重要意义，为其他领域招投标管理模式的改进提供了借鉴。
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Open AccessArticles
by 谭 莉强, 罗 广军, 詹 佳佳
2025,2(4);
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Abstract
随着智慧城市建设工作的逐步推进，交通运行以及气象预测的智能化需求呈现出持续上升的态势。在本文当
中，构建起了由大模型驱动的智能交通与天气预测框架，该框架融合了视觉 Transformer 以及时序 Transformer，以此
达成交通图像识别以及气象数据预测的协同建模。依据多源数据所开展的实验结果显示，大模型在识别精度、预测
准确率以及复杂场景适应性这些方面均要比传统方法更为出色，可提升交通调度以及天气预警的科学性。研究指出，
算力消耗、数据安全以及可解释性是推广过程中的关键挑战，未来需要在轻量化以及跨模态优化方向上展开探索。
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Open AccessArticles
by 刘 贺洋, 梁 耀丹, 闫 谨; 吴 梦欣悦
2025,2(4);
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Abstract
我们将通过调查问卷和整理相关材料等方法，探讨人工智能数据标注与共同富裕间的关系及影响。人工智能
数据的标注是对数据进行筛选、清洗、分类、标记等各种加工处理，产生高质量的数据集，为人工智能发展提供优
质“原料”，有力支撑人工智能创新发展。从而使得数据标注的需求在中小城市迅速涌现，扩大了数据标注的行业
规模，促进了地方经济发展；为当地居民提供了大量就业机会，增加了他们的收入。同时带动数字基础设施建设，
一定程度上缩小区域、城乡间的数字差距，使各地区人群都能从数字经济发展中受益，促进共同富裕。
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by 郑 文韬, 张 轶安
2025,2(4);
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Abstract
针对物理知识抽象性与复杂性较强，传统二维实验仿真软件，已经无法满足教师高质量教学需求这一问题，
本研究以 Three.js 技术为依托，提出一种适用于物理实验教学的三维仿真软件，主要是分析了 Three.js 的工作原理与
组件后，从系统设计、器材建模以及人机交互等多个维度出发，重点阐述了物理实验三维仿真软件的开发设计方法，
并通过实例论证的方式，探究软件的功能性与实用性，旨在促进我国物理教育领域的智能化、数字化、现代化发展，
以供参考借鉴。
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by 杨 灿, 林 珈羽, 杨 羽绚, 李 铭锐
2025,2(4);
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Abstract
在数字技术重构生产要素配置方式与区域协调发展战略深入推进的背景下，借助数字工具推动人力资本跨区
域流动与产业跨地域转移，已成为优化产业链空间布局、解决区域发展不平衡的关键途径。数据标注产业作为人工
智能基础领域，其“东部技术 + 中西部劳动力”的协同模式是典型代表。 本文从政策驱动、技术赋能和市场需求三
个维度，结合全国统计数据与实际案例，分析人力资本数字化流动与产业跨区域布局的协同机制，识别实践中的突
出问题，并提出系统优化策略。研究表明，政策为协同提供制度支撑，但区域利益协调机制仍不完善；数字技术提
升要素流动效率达 40%，可中西部人才与产业匹配度不足 40%；市场机制激发内生动力，但灵活就业者权益保障滞
后。据此，本文提出“产业人才数字孪生平台 + 三级产业架构 + 跨区域协同制度”的整合方案，为促进区域协调发
展和全国统一大市场建设提供参考。
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by 郭 晨悦, 徐 静, 燕 旭
2025,2(4);
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Abstract
我国处于社会转型期，群众心理健康问题凸显，快节奏的生活中有一个随时的、安全的宣泄出口便尤为重要。
研究设计的心理宣泄机器人，依托大模型，通过多源数据捕捉精准识别用户情绪，结合语音、触摸等多模态交互，
提供个性化宣泄资源与方案，并以机器学习优化服务、加密技术保障隐私。该机器人较市面同类产品更具交互性、
性价比与普及性。满足大众随时安全宣泄需求，创新干预模式，弥补资源缺口，同时助力减少心理问题引发的不良
行为，为社会和谐稳定提供支撑。
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by 史 钰斐
2025,2(4);
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Abstract
在智慧医疗转型进程中，传统医院信息化因电子病历手动录入效率低、多系统数据 “孤岛化” 等问题陷入发展
瓶颈，生成式人工智能凭借自主内容生成、多源数据挖掘与智能分析的核心优势，成为突破该瓶颈的关键技术支撑。
本文通过阐述生成式人工智能的概念，阐述生成式人工智能赋能医院信息化建设的应用场景，深入剖析生成式人工
智能在医院信息化建设应用所面临的挑战，最后提出相应的解决对策，以此助力医院信息化从数字化向智能化转型，
推动医疗行业高质量发展。
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by 周 乐海, 胡 关华, 陈 平
2025,2(4);
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Abstract
公司 80 万吨尿素装置尿素双氧水泵在工业系统中至关重要，总之，尿素双氧水泵通过输送双氧水、形成保护
膜，防止设备腐蚀，保障系统稳定运行，延长设备使用寿命。 N908J 隔膜泵有较高的计量精度，而如何调整该泵使其
达到满意的计量精度一直是检修以及工艺操作中的难题。本文通过一定的理论分析，结合该泵调整中的实际情况及
检修经验，提出了抑制脉动，减小流量波动，提高计量精度的方法及途径。
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by 郝 爱语
2025,2(4);
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Abstract
以资产管理系统的全过程测试为例，详细阐述了功能测试、接口测试、单元测试、性能测试以及自动化测试
等测试方案的设计与实施，提出具体实训内容和实现步骤，给出根据需求设计测试用例的部分范例，根据测试执行
结果最终得出测试报告的结论。
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by 杨 若祎, 周 梓钧, 冯 士晏
2025,2(4);
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Abstract
为实现中国“双碳”目标并推动社会经济全面绿色转型，探究环境规制与科技创新的协同机制具有关键意义。
本项目立足北京市科技创新中心的城市发展定位，创新性地结合大语言模型文本分析技术与计量经济分析方法，探
讨环境规制对科技创新的影响机制及行业差异。通过构建一套基于政策文本关键词频占比的环境规制强度动态指标，
并整合绿色专利授权量、研发投入等数据形成创新能力评价体系，建立了面板回归模型以实证检验二者间的非线性
关系及行业异质性。结果表明，环境规制对科技创新存在显著的 U 型影响特征，且其效应在不同产业与企业间呈现
明显差异。在此基础上，结合问卷调查与实地访谈进行交叉验证，研究进一步提出了差异化、精准化的政策优化建
议，为北京市协调生态保护与创新活力提供了数据驱动的决策支持，也为全国其他城市的绿色转型实践提供了可资
借鉴的分析范式与实践路径。
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by 谢 宇
2025,2(4);
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Abstract
当代航空航天、能源技术等日新月异的发展，对钢或合金材料在耐高温、高压、耐腐蚀性等方面提出了更高
的要求。为提高产品质量，需采用特种冶炼的方法，代替常规的冶炼工艺。本文介绍了特种冶炼生产的核心工艺流
程，并对现有生产中应用的智能化技术进行分析。结合生产企业生产模式，在保证主体工艺现有熔速智能控制、自
动加渣与一键精炼等关键环节的智能制造体系，在辅助生产工艺通过引入 AI 模拟、机器人化操作与 MES 全流程监
控，实现冶炼过程绿色化、无人化与高效协同。
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by 康 迪
2025,2(4);
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Abstract
随着我国建筑工业化水平的不断提升，装配式混凝土结构因其高效、绿色、节能的特性在建筑工程中得到广
泛应用。然而，节点作为装配式结构中最关键的连接部位，其性能与耐久性直接决定了整体结构的安全性与使用寿
命。本文通过系统梳理国内外研究现状，结合不同节点连接方式，对节点的承载力、抗震性能、延性与耐久性进行
深入分析，并通过典型工程案例进行验证。研究发现，节点性能受设计、材料、施工与环境多重因素影响，其耐久
性问题尤为突出，如氯盐侵蚀、冻融循环、碳化及灌浆料性能退化等均会对节点性能产生不利影响。本文进一步提
出了从设计优化、材料改进、施工控制与运维管理等方面提升节点性能与耐久性的技术措施。最后，结合新材料、
新技术与智能监测的发展趋势，对未来装配式混凝土结构节点的研究方向进行了展望。本文研究对于推动装配式混
凝土结构的应用与推广，提升其长期服役性能具有重要理论意义与工程价值。
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Open AccessArticles
by 徐 如意, 袁 冠聪, 谢 金荣, 张 秀婉, 尚 玥, 陈 兰兰
2025,2(4);
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Abstract
电子商务行业的迅猛发展已显著影响汽车市场，促使企业亟需精准的价格预测模型，以优化供应商的定价策
略。本研究创新性地融合了人工智能（AI）与机器人流程自动化（RPA），旨在提升汽车价格预测的准确性和效率。
其中，RPA 被用于自动从线上平台抓取车辆价格及销售数据，有效克服了反爬虫机制带来的挑战；与此同时，基于
AI 的回归模型则深入分析历史数据及发动机排量、整备质量、马力和车辆尺寸等关键特征，从而精准预测未来价格
走势。通过对比决策树、支持向量机以及深度学习模型等多种机器学习算法，本研究重点突出了回归方法在兼顾预
测精度与模型可解释性方面的独特优势。研究结果表明，AI 与 RPA 的协同应用不仅能够简化数据获取流程、提高预
测准确性，还能为供应商提供基于数据驱动的定价建议。这一研究成果有助于推动汽车电商领域的智能化转型，为
希望在动态市场中优化定 价策略的企业提供了可扩展的解决方案。
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