关键词： 银发经济   老有所养   人工智能   机器人  

摘要： 引言今年政府工作报告提出,推动科技创新和产业创新融合发展。与此同时,报告也提到大力发展银发经济、推进社区支持的居家养老等老年人最关心的事。如何实现机器人、人工智能与银发经济的深度融合,成为人民关心的焦点。

关键词： 人工智能   高职教育   动漫制作技术   实践教学体系  

摘要： 在人工智能技术的迅猛发展之下,其在动漫制作领域的融入与应用已变得愈发深入与广泛。高职院校作为动漫制作技术人才的摇篮,肩负着培养实践能力强、行业适应性高的应用型人才之重任。因此,将AI技术融入动漫专业的实践教学体系,已成为高职院校迫切需要探索与实施的教育创新路径。当前AI技术在动漫制作中的最新应用动态,不仅揭示了其技术革新的速度,还凸显了AI在提升动漫制作效率与创意表现方面的巨大潜力。本文也直面高职院校动漫专业在实践教学中存在的短板与问题,并从多个维度创新性地提出了基于AI技术的实践教学体系构建策略,以期推动职业教育数字化改革与动漫产业高质量发展。

关键词： 机器学习   电力建设工程   施工质量   预测优化  

摘要： 文章提出了一种基于机器学习的电力建设工程施工质量预测与优化方法,旨在通过先进的机器学习技术提升施工质量的预测精度和管理效率。研究内容包括机器学习模型的构建与应用,具体涉及“玄视”电力视觉大模型、YOLOv3目标检测模型以及LSTM时间序列分析模型。通过多维度数据的处理与分析,这些模型有效识别潜在质量问题并提前预警。基于预测结果,进一步提出了施工工艺优化和资源分配管理优化策略,以提升施工质量和效率。实验结果表明,与传统方法相比,基于机器学习的方法在施工质量预测准确性方面具有显著优势,平均预测准确率高出11.0%。

关键词： 人工智能   工程管理   教育改革   智能化教学  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,工程管理专业教育正经历深刻的智能化变革。围绕AI赋能工程管理专业智能化教育,构建了工程管理智能化教育模式,分析了当前跨学科知识融合、沉浸式与游戏化教学的应用,以及智能导师与智能辅助教学系统的实践探索,从技术开发、应用和推广层面探讨了AI赋能工程管理专业教育过程中遇到的挑战。未来,通过政策支持、技术优化以及提升师生AI素养等途径,推动AI技术在工程管理教育中的深度融合与可持续发展,为培养高素质工程管理人才奠定坚实基础。

关键词： 致密气   动态储量预测   机器学习  

摘要： 精确预测气井的动态储量是致密气高效开发的关键基础。本文针对致密气藏气井动态储量预测问题,基于X致密气藏某区块400口致密气井的实际数据,采用机器学习方法开展致密气井动态储量预测。首先,通过对原始数据进行预处理,其次,利用皮尔逊相关系数法分析,筛选出影响动态储量的主控因素。接着,运用机器学习的方法建立了动态储量的预测模型,最后,使用粒子群优化算法对超参数进行优化。结果表明利用随机森林算法预测结果良好,能够很好地预测气井的动态储量。该技术为提升气井动态储量的预测能力提供了新途径。

关键词： 机器学习技术   智能座舱告警   告警源   CNN  

摘要： 本研究探讨了一种基于机器学习技术的汽车智能座舱告警系统,旨在应对由众多告警源引发的安全风险问题。针对现行系统中告警信息的冗余和分类不精确等缺陷,本文提出了一种结合人工经验筛选法与CNN模型的混合筛选策略。具体而言,该策略通过整合来自不同设备的运行状态信息并进行有效分类,利用人工经验减少疑似缺陷信号,同时借助卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行特征提取和精准分类。实验结果显示,CNN模型在测试集上的分类准确率达到了89.07%,而将2种方法综合运用后,对所有原始告警信号的筛选准确率更是高达99.998%,显著超越了现有VAS系统的筛选准确率(90%)。这验证了所提出方法在告警信息筛选方面的高效性和卓越性。未来的研究将着重于增加训练数据量、优化模型参数以及改进文本预处理技术等方面,以期进一步提升系统的整体性能。

关键词： 人工智能   医师,家庭   医学信息学应用   健康知识,态度,实践   问卷调查  

摘要： 目的探索家庭医生团队医务人员在签约服务中的人工智能应用方面的认知、态度、行为及需求现状,并分析其影响因素。方法该研究为横断面研究。于2023年6—7月,抽取上海市闵行区全区602名家庭医生团队医务人员作为调查对象,调查其在签约居民服务人工智能技术应用方面的认知、态度、行为及需求现况,分析不同人群的差异,在单因素分析基础上行多重逐步线性回归分析探究影响应用需求的因素。结果602名家庭医生团队医务人员中,30~49岁者占80.40%(484名),女性占77.41%(466名),大学本科及以上学历者占92.86%(559名),中级及以上职称者占83.88%(505名)。调查对象在签约服务人工智能应用方面的知识知晓率、态度积极率、行为执行率分别为47.18%(284/602)、73.09%(440/602)、32.06%(193/602);认知、态度、行为得分分别为(15.72±3.40)、(18.34±3.41)、(14.60±3.89)分。知、信、行三方面各条目之间比较差异均有统计学意义(F=7.688、5.106、6.763,均P<0.05);认知方面条目K3得分(3.00±0.79)分,为各条目最低,与K1、K2、K4及K5比较差异均有统计学意义(均P<0.05);态度方面条目A5得分(3.57±0.75)分,为各条目最低,与A3、A4比较差异均有统计学意义(均P<0.05);行为方面条目P3得分(2.79±0.93)分,为各条目最低,与P1、P2比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。不同特征对象在人工智能技术应用的认知、态度和行为方面表现出差异,不同年龄、性别、婚姻对象的认知(χ^(2)=3.859、34.035、12.346,均P<0.05),不同性别、户籍、生育对象的态度(χ^(2)=9.287、15.659、3.904,均P<0.05),不同性别、职务、婚姻状况对象的行为(χ^(2)=8.912、5.170、4.458,均P<0.05)差异均有统计学意义。需求方面,选择随访服务、数据管理、数据采集的对象较多,分别占总人数的28.74%(173/602)、26.25%(158/602)、25.42%(153/602);年龄、性别、学历、职称、生育、认知、态度、行为差异是人工智能技术应用需求的基本影响因素(χ^(2)=72.446、23.837、25.471、34.144、24.452、21.410、15.572、27.779,均P<0.05);年龄越大、女性或有应用行为的人群对人工智能应用的需求可能越高(t=3.905、3.548、-3.044,均P<0.05)。结论在签约服务工作中,家庭医生团队医务人员人工智能技术应用的认知、态度和行为存在显著差异,性别、年龄、应用行为等特征因素对需求有显著影响。

关键词： 大数据任务调度   分布式计算框架   机器学习   容器化技术   扩展性设计  

摘要： 聚焦分布式计算框架下大数据任务调度,剖析传统调度算法在任务优先级、资源适配及动态变化处理等方面的局限,阐述基于机器学习的调度算法革新、容器化弹性资源分配、精准资源预测与自适应网络通信优化等关键技术突破。介绍优化后的系统架构,包括任务接收层精细设计、调度核心层深度集成、执行监控层实时反馈及扩展性设计,为提升大数据任务调度效率与稳定性提供技术支撑。

关键词： 人工智能   电子病历   质量控制   医院管理  

摘要： 随着人工智能在医疗领域的广泛应用,病历作为推动医学发展的核心数据来源,其质量管理模式逐渐从病历形式质控转向医疗数据应用。通过梳理相关文献资料,文章概述了人工智能在病历数据管理、辅助病历书写、医学研究、医疗管理等场景的应用情况,探讨了人工智能在病历质量管理、患者隐私保护和法律法规等方面面临的挑战,并分析了人工智能在病历质量管理领域的发展方向。

关键词： 水泥   人工智能   工业数据模型   数字化转型   智能制造  

摘要： 水泥行业正在与新一代信息技术加速融合,以促进行业转型及高质量发展。本文基于人工智能及工业数据模型技术在水泥制造过程中探索,对相关技术的应用实效、前景、发展方向进行了分析与研究。