关键词： 人工智能   医疗影像辅助诊断   工程化应用   算法优化   系统集成  

摘要： 人工智能在医学影像辅助诊断中的实际运用,通过一系列工程化方式,提升诊断工作的效率和精准度。广泛查阅相关文献,深入剖析了当下研究的优势与存在的短板;利用数据预处理、改进算法并集成系统资源等一系列工程化方式,精心设计并开展了多项实验。选用的算法在医疗影像识别领域表现出了卓越的性能,不仅确保了识别的准确性,还实现了快速的处理;该系统还显示出了良好的兼容性,能够无缝地整合进现有的临床工作流程中,从而为提升诊断的效率和患者的满意度做出了显著贡献。人工智能在医疗影像辅助诊断领域呈现出明显优势,数据标注的精确管控、算法泛化性能的进一步提高,以及法规与伦理的严格审核,依旧是未来发展中不可忽视的关键要点。

关键词： 轮胎   配方设计   机器学习   主成分分析   数据挖掘  

摘要： 探索机器学习在轮胎配方设计中的应用。结果表明：可以利用数据挖掘的方法进行配方设计中单个性能的优化，对其他重点指标，可以增加1个分类指标进行控制，从而达到性能优化的目标；可以利用聚类原则进行配方优化，但该原则仅代表取得较好性能的概率较大，并非选取的优化点肯定都好。

关键词： 人工智能   网络安全   风险评估   安全管理  

摘要： 人工智能(AI)技术在计算机网络系统中的应用正深刻改变安全格局。通过对AI技术应用于网络系统的场景运用,提示其如何改变网络系统安全态势,并确定每个场景下可能存在的安全漏洞。制定漏洞潜在影响评价方法,并提出相关安全管理策略及风险缓解措施。探讨AI技术飞速发展带来的系统复杂性和不透明性、数据泄露和系统脆弱性等问题在安全风险评估中的作用,并给出应对策略。

关键词： 人工智能   生成式人工智能   科学教育   深度学习   高质量发展  

摘要： 生成式人工智能为教育领域带来了前所未有的机遇和挑战,在中学课程中,科学教育领域是生成式人工智能的一个重要应用场景。当前中学科学教育面临多学科特性与教师分科支持局限、课程丰富多样与教育资源供给不足、科学实践规范性创新性与学生个性化支持缺乏之间的矛盾。系统探讨生成式人工智能技术赋能中学科学教育高质量发展的价值意蕴、应用场景与优化路径,具有重要的理论探索意义与实践指导价值。生成式人工智能能有效赋能中学科学课程教学质量提升、助力教师提高教学效率、促进学生深度参与教学,其具体应用场景包括构建智能教学辅助系统、优化个性化学习路径、提供沉浸式科学探究支持及科学创新素养培育等方面,涵盖教师课前准备、课中实施与课后评价反思的全教学流程。展望未来,生成式人工智能将从技术深度融合与应用创新、科学教育生态智能化重构、教师角色与教学模式转变、科学教育评价体系完善等方面加以优化,以进一步推动中学科学教育高质量发展。

关键词： 体重管理   代谢性疾病防控   体医融合   人工智能   大数据  

摘要： 全球肥胖及相关慢性病负担日益加重，体重管理已成为公共卫生领域的核心议题。本文围绕国内外体重管理的政策体系、技术创新及实践模式三大维度，系统梳理该领域的最新发展动态，总结现有经验与核心挑战，旨在为构建科学、精准且可持续的体重管理策略提供理论参考与实践方向。

关键词： 互联网司法   技术治理   司法价值   人工智能   电子诉讼法  

摘要： 互联网司法技术治理是一个技术与制度缠绕的实践命题，旨在遵循司法制度规律的前提下将技术嵌入司法，继而通过技术治理减少技术嵌入司法后的“排异”风险。技术治理具有提高司法效率、服务司法正义性、增强司法时代性等功能，但由于技术发展不成熟和不均衡、技术使用主体应用和认同能力不高、技术标准与规范缺失等原因，互联网司法甚至出现技术主导司法的悖论，存在技术遮蔽司法价值实现、弱化司法参与主体地位、增加司法活动的潜在风险。以技术治理为契合点促进技术调整与司法制度完善的双向奔赴与融合，可打造以人为本的交互式互联网司法技术产品、强化以数据安全为核心的互联网司法风控系统、建构互联网司法技术标准和评估体系、出台专门的电子诉讼法，达到优化互联网司法技术治理的目标。

关键词： 大数据   机器学习   数据清洗   数据预处理   特征选择  

摘要： 随着大数据技术的快速发展,数据质量问题已成为影响分析结果的关键因素。基于机器学习的大数据自动清洗与预处理方法,有效应对了数据去噪、缺失值填充、异常值检测及特征选择等关键技术。通过对比传统方法与机器学习算法的性能,验证了自动化预处理在提升数据质量与分析效率方面的优势。实验表明,集成学习与深度学习模型在复杂数据清洗任务中表现优异,为大数据分析提供了有效的技术支撑。结果表明,基于机器学习的自动化清洗方法可将数据预处理效率提升40%以上,同时显著降低人工干预成本,为金融、医疗、电商等领域的大数据应用提供了有效的技术支撑。特别是在实时数据处理场景下,这些方法展现出更强的适应性和可扩展性,能够满足现代企业对数据处理速度和精度的双重需求。

关键词： 妇科恶性肿瘤   SHAP   机器学习   急性肾损伤   预测模型  

摘要： 目的 通过可解释性机器学习开发重症监护室(Intensive Care Unit， ICU)妇科恶性肿瘤患者发生急性肾损伤(Acute Kidney Injury， AKI)风险的预测模型，以优化疗效与预后。方法 数据源自重症监护医学信息数据库(Medical Information Mart for Intensive Care，MIMIC)-Ⅳ妇科恶性肿瘤患者。将人群以7:3比例随机划分为训练集与验证集，运用最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO)回归对训练集进行特征选择，采用5种机器学习算法构建预测模型，利用沙普利加性解释(SHapley Additive exPlanation，SHAP)方法对最优模型的特征进行解释。结果 在374例MIMIC-IV妇科恶性肿瘤患者中，254例(67.9%)在ICU内发生AKI。建立了7个变量的预测模型，其中极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)模型效果最佳，验证集中受试者工作特征曲线下面积(Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve， AUC)为0.797(95% CI 0.779～ 0.815)。SHAP法揭示了该7个预测因子的预测权重。结论 本研究构建并验证了一种用于预测ICU妇科恶性肿瘤患者AKI发生风险的机器学习模型。该模型结合SHAP技术，帮助医生优化临床治疗和管理策略。

关键词： 高光谱遥感   机器学习   深度学习   地质填图   矿产资源预测  

摘要： 高光谱遥感技术通过纳米级光谱解析能力为地质填图与矿产预测开辟了新维度，其与人工智能的深度融合正推动矿产资源勘查向智能化转型。系统梳理了该领域研究进展，包括高光谱遥感数据在地质填图和矿产预测任务上的优势，梳理了机器学习方法/深度学习方法应用于高光谱地质填图和矿产预测的前沿及方法比较，阐释了不同训练策略的使用情况，同时介绍了高光谱其他典型任务的先进方法，最后对人工智能方法应用于高光谱地质填图和矿产预测进行了问题总结及展望。研究结果从创新方法、学习策略和应用范式三个维度梳理了智能化矿产勘查的理论框架，为高光谱遥感与新一代人工智能技术的学科交叉发展提供方向指引。

关键词： 人工智能   中职计算机   教学模式   创新实践  

摘要： 本文聚焦于中职计算机教学当下的实际状况,着重对借助人工智能辅助来实现教学模式的创新以及开展相关实践展开探讨。细致剖析当前教学过程中所存在的一系列问题,像是教学方法显得较为陈旧,实践环节存在明显不足,在个性化教学方面也有所欠缺等情况。同时阐述在中职计算机教学中,引入人工智能辅助教学对于有效提升教学效率,以及着力培养学生创新能力所具有重要意义。进而从优化课程设计、创新教学方法、强化实践教学、完善评价体系等多个不同方面提出相应策略,以此推动中职计算机教学模式实现革新,进而培养出能够契合时代发展需求的计算机专业技能人才。