关键词： 铜冶炼数字化   人工智能   云边端协同   工业互联网   生成式AI   DeepSeek  

摘要： 铜冶炼行业作为国民经济和国防军工的重要支撑产业,正面临环保政策严、原料贫杂化、行业竞争加剧等挑战,传统生产模式难以满足高质量发展需求。数字化转型可提升铜冶炼智能化水平、保障生产稳定高效,是行业提质增效的必由之路。然而,中国铜冶炼行业在数字化转型过程中仍面临生产过程信息匮乏、复杂工艺建模难、多工序目标之间存在冲突等问题。针对这些挑战,本文梳理了铜冶炼过程参数精准感知、跨域异构数据融合、装备智能运行控制、全流程协同优化、虚实交互平台开发等数字化转型的关键技术,并展望了新一代人工智能与信息技术在铜冶炼行业的应用前景,为实现铜冶炼关键装备稳定运行、供应链-物质流-生产链高效协同、全流程绿色高质量生产的目标提供了参考。

关键词： 超声   子宫内膜癌   微卫星不稳定状态   影像组学   机器学习  

摘要： 目的:探讨超声影像组学列线图在术前预测子宫内膜癌(EC)患者微卫星高度不稳定(MSI-H)状态中的应用价值。方法:回顾性将2016年1月-2024年6月在本院经病理证实为EC且在术前接受阴道超声检查的217例患者纳入本研究。其中,MSI-H型70例,微卫星低度不稳定/微卫星稳定(MSI-L/MSS)型147例。采用分层抽样法以7∶3的比例将患者随机分为训练集(152例)和验证集(65例)。对每例患者的超声图像进行病灶分割、特征提取和筛选后,使用逻辑回归(LR)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)四种机器学习方法构建影像组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估每个模型对于MSI-H状态的诊断效能,选择验证集中曲线下面积(AUC)最大者为最优影像组学模型。采用多因素logistic回归分析对临床特征及常规超声征象进行筛选,以获得与MSI-H状态相关的独立危险因素,并联合最优影像组学评分(Rad-score)建立列线图。结果:经筛选获得了9个与MSI-H状态相关的最佳影像组学特征。在训练集中LR、KNN、SVM和RF模型预测EC患者MSI-H状态的AUC分别为0.758、0.831、0.875和0.804,在验证集中分别为0.715、0.782、0.848和0.767,其中以SVM的AUC最大。在临床和常规超声征象中,绝经、分化程度低和血流分级高是预测EC患者MSI-H状态的独立危险因素。基于这3个危险因素结合SVM模型的Rad-score建立的列线图在训练集和验证集中预测EC患者MSI-H状态的AUC分别为0.949和0.906。结论:基于超声影像组学的列线图可在术前较好地预测EC患者的MSI-H状态。

关键词： 人工智能   职业教育   高质量发展   价值   挑战   实现路径  

摘要： 人工智能赋能职业教育全方位转型,推进了职业教育人才培养方式变革及教育模式的重构。作为数字化转型的关键支撑,智能技术重构了产教融合生态,导致职业教育在制度设计、校企协同及技能供给等领域面临多维挑战。为了推进现代职业教育的高质量发展,需要借助人工智能重构职业教育体系,通过打造“数字智能+工匠精神”的培养体系、推进教学场景智能化、提升人才培养供给与产业需求侧匹配程度等路径,探索形成“技术赋能-场景重构-价值再生”的螺旋式发展框架,为现代职业教育数字化转型提供系统性解决方案。

关键词： 黄芪桂枝五物汤   自噬   类风湿关节炎   肌少症   骨骼肌稳态   机器学习  

摘要： 目的:基于网络药理学、生物信息学、机器学习及动物实验探讨黄芪桂枝五物汤通过调控细胞自噬改善骨骼肌稳态治疗类风湿关节炎(RA)肌少症的作用机制。方法:利用中药系统药理学平台(TCMSP)、PubChem与SwissTargetPrediction数据库筛选黄芪桂枝五物汤活性成分及靶点;通过GEO数据库检索RA相关数据集并筛选差异基因,GeneCards与比较毒理学数据库(CTD)检索肌少症相关靶点,人类自噬数据库(HADb)下载自噬相关基因集,取交集得到自噬相关治疗靶点,并进行富集分析;利用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络并采用多重方法筛选关键靶点,借助机器学习对交集靶点相应表达谱进行模型预测构建,并基于关键靶点构建列线图模型;应用AutoDockVina对度值排名前4的活性成分与关键靶点进行分子对接。SD大鼠分为空白组,模型组,黄芪桂枝五物汤低、中、高剂量(2.44、4.88、9.76 g·kg^(-1))组,采用牛Ⅱ型胶原诱导的关节炎(CIA)大鼠模型,连续给药5周。记录并分析造模后关节评分,腓肠肌质量;苏木素-伊红(HE)和Masson染色观察肌肉组织病理学变化;免疫荧光染色观察骨骼肌肌球蛋白重链(MYHC)、胰岛素样生长因子1(IGF1)蛋白表达水平;蛋白免疫印迹法(Western blot)检测肌肉组织中自噬相关蛋白5(ATG5)、自噬相关蛋白(Beclin1)、微管相关蛋白1轻链3B(LC3B)及肌肉环指蛋白1(MuRF1)、肌肉萎缩F盒蛋白(MaFbx)、MYHC蛋白表达水平;实时荧光定量聚合酶链式反应(Real-time PCR)检测肌肉组织中ATG5、Beclin1、LC3B、MuRF1、MaFbx、MYHC mRNA表达水平。结果:网络药理学显示,黄芪桂枝五物汤与RA肌少症自噬相关基因共有25个交集靶点,PPI与机器学习鉴定得到6个关键靶点,主要涉及自噬与炎症等相关通路。动物实验结果显示,与空白组比较,模型组的关节评分显著升高(P<0.01),腓肠肌指数显著降低(P<0.01)。HE染色结果显示模型组腓肠肌肌纤维横截面积显著减小,有明显的炎性细胞浸润及肌萎缩现象。Masson染色显示模型组腓肠肌中胶原纤维增生、沉积明显,有显著的肌纤维化病变;模型组大鼠ATG5、Beclin1、LC3B、MuRF1、MaFbx蛋白表达水平及mRNA表达水平均显著升高(P<0.01),MYHC、IGF1蛋白表达水平显著下调(P<0.01);与模型组比较,黄芪桂枝五物汤高剂量组ATG5、Beclin1、LC3B、MuRF1、MaFbx蛋白表达水平及mRNA表达水平均显著降低(P<0.01),MYHC、IGF1蛋白表达水平显著上升(P<0.01);肌纤维横截面积有所增大,肌肉细胞形态趋向正常,腓肠肌病理学异常明显改善,胶原纤维增生现象显著减轻(P<0.01)。结论:黄芪桂枝五物汤能够通过调控ATG5、Beclin1、LC3B与IGF1的表达介导自噬,进而降低骨骼肌分解,改善骨骼肌稳态发挥治疗RA肌少症的作用。研究结果为黄芪桂枝五物汤治疗RA肌少症的作用机制提供了方向,并为其更好地应用于临床提供可参考依据。

关键词： 人工智能   医疗   恶性肿瘤  

摘要： 人工智能技术(AI)在恶性肿瘤中的应用领域广泛而多样。本文概述了AI医疗在对恶性肿瘤患者诊断、治疗、护理和心理方面的影响,AI医疗不仅能快捷有效地为恶性肿瘤患者提供诊断依据、个性化的治疗和护理,而且还能帮助患者疏导心理压力,获得社会支持,提高生存质量。

关键词： 机器学习   糖尿病视网膜病变   综述  

摘要： 糖尿病视网膜病变是导致糖尿病患者视力下降甚至失明的重要原因,因此,有效、准确地诊断糖尿病视网膜病变至关重要。机器学习作为人工智能的一个重要子领域,已经在疾病检测、生存预测和风险评估等方面展现出巨大潜力。本文就机器学习在糖尿病视网膜病变中的应用研究现状进行综述,旨在为更精准的医疗决策和综合个性化的慢性病服务管理提供参考。

关键词： 人工智能   电子商务   发展路径   分析  

摘要： 新时代,我国信息技术迎来快速发展期,人工智能技术在电子商务领域的应用范围不断扩大,其对于电子商务领域发展具有重要作用。电子商务是推动社会和经济发展的重要产业,对上下游产业具有带动作用,通过转变电子商务发展模式,将有效提升市场经济活力,为实现产业转型升级提供有力支撑。本文重点分析人工智能对电子商务发展的重要意义,深入研究人工智能时代电子商务发展路径,希望为相关工作人员提供参考。

关键词： 机器学习   胰腺癌   多器官转移   预测模型   SEER数据库  

摘要： 目的分析胰腺癌多器官转移(以下简称“PCMOM”)预后的危险因素,并基于机器学习算法构建PCMOM病人生存预测模型。方法从SEER数据库中提取2010~2015年间确诊为胰腺癌同时伴有多器官转移病人的临床资料,按照7∶3的比例将病人随机分为训练队列和内部验证队列。使用单因素联合多因素的比例风险回归模型(Cox模型)筛选出影响PCMOM病人预后的独立预后因素,利用筛选的独立预后因素构建Cox模型和随机生存森林模型,根据时间依赖性受试者操作特征曲线的表现选择Cox模型并对模型可视化。最后,使用夏普利算法来对变量权重进行排名,并使用校准曲线和决策曲线分析验证Cox模型的准确性和临床应用性。结果单因素联合多因素Cox模型分析结果显示,年龄、种族、转移部位、分化等级、肿瘤长径、手术和化疗是影响PCMOM预后的独立预后因素。在训练队列和内部验证队列的时间依赖性受试者操作特征曲线表现上Cox模型均优于随机生存森林模型。校准曲线和决策曲线分析分别说明Cox模型具有良好的预测准确性和临床应用性。夏普利算法对2种模型的可视化结果表明化疗、组织分级、转移部位和年龄对病人预后的影响排在前列。结论该研究构建的机器学习模型对于PCMOM病人的生存具有较好预测潜能,提示年龄≥50岁、其他种族、转移部位为肝+肺+骨、肿瘤长径≥50 mm、分化等级Ⅱ~Ⅳ级和其他是影响PCMOM病人预后的独立危险因素。转移部位为肝脏+骨或肺+骨、有过手术、有过化疗是影响PCMOM病人预后的独立保护因素。

关键词： 具身智能机器人   技术进展   智能制造  

摘要： 在全球新一轮科技革命与产业变革的浪潮中,具身智能机器人作为智能制造的核心执行装备,正成为各国竞相布局的战略领域。4月2日,在《智能制造》杂志举办的2025智能制造论坛中,北京航空航天大学陶永副教授演讲中系统阐述了这一领域的技术进展、产业生态与未来方向,为具身智能机器人行业发展赋能。以下为《智能制造》杂志根据演讲内容进行的归纳整理。

关键词： 智能决策   军事体系工程   寻优方法   人工智能  

摘要： 智能化是未来军事发展的重要方向,而智能决策作为智能化的重要手段,深刻影响着军队的作战体系建设以及装备武器体系发展规划。首先,给出智能决策的技术内涵定义,从机器学习、运筹优化、数据/知识驱动、系统支持的视角进行归纳总结,进而阐述军事体系工程的定义与结构,梳理出军事体系工程领域的智能决策流程,对当前智能决策在军事体系需求、体系设计、体系建模、体系评估、体系管理等环节的应用现状进行总结。最后给出智能决策技术在军事体系工程应用的未来展望,以期为军事智能化发展工作提供一定的参考价值。