关键词： 信息量法   机器学习模型   ROC曲线   易发性评价   模型解释  

摘要： 中国山区面积广大,地质灾害分布广泛且愈发频繁,如何获得准确的易发性评价结果是防灾减灾工作的关键。为构建高精度的易发性评价模型并进行可解释性分析,以山西省忻州市的繁峙县、代县和五台县为研究区,基于地理信息系统,选取14个影响因子,运用方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)和容差(tolerance,TOL)两个指标进行多重共线性检验筛选因子,构建易发性评价体系。运用信息量模型(information method,IM)辅助选取非灾害样本,并与灾害点样本组合形成完整的数据集,随后使用人工神经网络(backpropagation neural network,BP)、随机森林(random forest,RF)和极致梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)三种机器学习方法构建易发性评价模型。基于效果最优的模型,运用SHAP(shapley additive explanations)算法进行解释。结果显示:随机森林方法构建的易发性评价模型表现最佳,其受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积最大,具有更合理的分级区间和更高的预测精度;预测结果显示,极高易发区多分布在靠近山区道路和河流的区域,面积占比达到21.2%;SHAP分析表明地质灾害主要受地形起伏度、植被指数、距道路距离等八项因素影响;依赖性分析和局部解释进一步揭示了特征因子对预测结果的具体影响,可为该区域的灾害防治和了解灾害的发生规律提供指导。

关键词： 肺腺癌   影像组学   程序性死亡受体配体   机器学习   体层摄影术,X线计算机  

摘要： 目的:探讨CT增强影像组学模型在预测肺腺癌程序性死亡受体-配体1(PD-L1)表达中的价值。方法:回顾性将2021年1月-2024年6月唐山市工人医院收治的297例肺腺癌患者纳入本研究,所有患者具有完整的临床和CT资料(胸部平扫、动脉期及静脉期增强图像)及PD-L1检测结果。对每例患者的临床指标及影像学征象进行分析并记录。采用单因素及多因素Logistic回归分析对临床及常规影像资料进行分析,筛选出PD-L1表达阳性的独立影响因素并构建临床模型。将患者的胸部CT双期增强图像导入3D-slicer软件,逐层沿着病灶边缘勾画ROI,生成病灶的容积ROI后,使用Python程序包提取影像组学特征。采取随机种子法按7∶3的比例划分训练集和验证集,在训练集中采用Mann-Whitney U检验与最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选预测效能最高的影像组学特征,然后采用逻辑回归(LR)分析分别构建动、静脉期及二者联合的影像组学模型。最后,选择最优影像组学模型联合临床有统计学意义的变量构建联合模型,并在验证集中进行评价。采用ROC曲线及AUC、符合率、精确率和F1-score等指标评估模型的预测效能,采用校准曲线及决策曲线评估最优模型的临床效用。结果:临床指标中仅性别是肺腺癌PD-L1阳性表达的独立预测因子,所构建的临床模型的效能较高(训练集:AUC=0.630;验证集:AUC=0.607)。基于动脉期和静脉期图像上每个病灶容积ROI分别提取了1037个影像组学特征,基于动脉期、静脉期及联合二期图像的组学特征经筛选后分别得到19、22及37个最优组学特征。动-静脉期联合模型的预测效能(训练集:AUC=0.810;验证集:AUC=0.697)高于动脉期(训练集:AUC=0.730;验证集:AUC=0.697)和静脉期预测模型(训练集:AUC=0.762;验证集:AUC=0.710)。将AUC最大的动-静脉期联合模型得到的Radscore与临床独立影响因素(性别)构建的联合模型的AUC(训练集:AUC=0.840;验证集:AUC=0.674)高于各单独模型。临床和影像组学联合模型的校准曲线接近理想曲线,决策曲线分析表明该模型具有较大的临床应用价值。结论:基于CT增强影像组学模型能够在术前有效预测肺腺癌PD-L1表达情况,能够为临床精准治疗提供帮助。

关键词： 专题研修班   教育工作者   教育发展   人工智能  

摘要： 为积极响应教育数字化战略行动,提升教育工作者人工智能素养与教育创新实践能力,6月29日至7月5日,长武县教育局组织50名中小学信息科技学科教师和教学管理人员赴浙江大学参加人工智能与教育发展专题研修班,共同探讨人工智能赋能教育发展新路径、新方法。

关键词： 智能可穿戴设备   人工智能   高校体育   排球教学  

摘要： 本研究主要采用文献资料、专家访谈等方法,对智能可穿戴设备在高职排球教学中的应用路径进行研究。研究认为,我国智能可穿戴设备发展不断呈现功能多样化、器材种类多元化及应用领域广泛化的趋势。但在高职排球实践教学中,教师对应用智能可穿戴设备的关注度不够、智能可穿戴设备应用方法不合理、排球比赛中智能可穿戴设备应用较少、教学评价中缺乏智能可穿戴设备应用。智能可穿戴设备在高职排球教学中的应用路径:激发教师参与教学积极性,合理应用智能可穿戴设备;多元方法并举,促进教师提升教学实践能力;积极组织排球比赛活动,应用智能可穿戴设备;科学化评价体育教学效果,促进教学质量提升。

关键词： 硫酸阳极氧化   智能制造   数据采集   数据融合  

摘要： 介绍了一种硫酸阳极氧化生产线的智能制造技术应用方法。该方法先对硫酸阳极氧化生产过程的数据进行采集和管理,再对获得的多源异构数据进行融合分析,最后利用计算机人工智能技术实现基于大数据分析的质量问题分析与决策。实践结果表明,该应方法可用于指导硫酸阳极氧化生产线的智能制造技术改造,改造后的智能生产线可显著提高生产能力和生产效率。

关键词： 数字图书馆   个性化信息服务   精准推送机制   人工智能  

摘要： 人工智能时代,数字图书馆信息服务正经历从“人找信息”到“信息找人”的智能化转型。文章基于人工智能应用于数字图书馆个性化信息服务的现实意义,构建了人工智能驱动下数字图书馆个性化信息服务系统,并探索精准推送机制,提出“数据—分析—决策—反馈”闭环系统,以期促进数字图书馆个性化信息服务的持续开展。

关键词： 人工智能   文献计量   专利计量   知识图谱  

摘要： 人工智能作为引领科技革命和产业变革的战略性技术,已逐步渗透到社会生产生活的方方面面,正深刻重塑国家治理体系、经济运行模式和社会文化形态。当前,围绕人工智能技术制高点的争夺已成为大国战略竞争的关键领域,各国正加速布局以抢占未来发展主导权。本文从研究文献和专利导航两个维度识别人工智能技术热点、前沿领域,有利于及时调整人工智能产业发展战略与布局,为“十五五”推动上海打造人工智能世界级产业集群、建设人工智能“上海高地”提供支撑。

关键词： 人工智能   头颈部肿瘤   深度学习   影像分析   精准医疗  

摘要： 头颈部肿瘤作为全球常见恶性肿瘤之一,其复杂的解剖位置和高度异质性给临床诊疗带来了巨大挑战。近年来,人工智能(AI)技术在医学领域,特别是在肿瘤的早期诊断、影像分析、治疗规划和预后评估等方面展现出巨大潜力。文章系统梳理了AI在头颈部肿瘤早期筛查、影像诊断、病理分析、治疗决策和预后预测等全流程中的最新应用进展。基于国内临床实践现状,该报告进一步探讨了AI技术与头颈部肿瘤诊疗深度融合所面临的关键挑战,并提出了切实可行的实践路径和未来发展方向。展望未来,AI有望通过整合多模态数据、建立标准实验室检查证体系以及完善伦理框架,改变头颈部肿瘤的传统诊疗模式,实现从经验医学向数据驱动医学的范式转变,最终造福广大患者。

关键词： 人工智能   高职英语   智能化教学   教学策略  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的深度应用,高职院校英语教学正面临从传统模式向智能化转型的重要契机。基于此,文章分析了人工智能在高职大学英语教学中的作用,结合高职英语教学实践,提出了高职大学英语智能化教学模式构建策略,包括整合教学资源、构建互动平台、定制个性路径、虚拟场景模拟以及智能评估反馈,以期为提升高职学生英语应用能力提供可操作的智能化解决方案,推动信息技术与英语教学的深度融合。

关键词： 高炉炼铁   焦炭反应后强度   焦炭反应性指数   机器学习   决策树算法  

摘要： 焦炭的CSR(焦炭反应后强度)和CRI(焦炭反应性指数)性能指标对提高高炉冶炼效率、降低生产成本和促进绿色生产等起到至关重要的作用。传统依赖人工经验调控存在响应慢、误差大等问题,难以实现对CSR和CRI的精准实时预测。本文基于焦炭的灰分、挥发分、硫分和固定碳等基础属性,采用大数据拟合与机器学习技术,构建预测CSR和CRI的决策树算法;通过网格搜索结合交叉验证来优化超参数,筛选出最优的决策树,并利用特征相关热图、特征相关性及SHAP值解释模型的预测机制。结果表明:当树深度为19、随机种子数为44时,CSR模型的预测效果最佳,精度达98.543%;当树深度为18、随机种子数为75时,CSR模型的预测效果最佳,精度达96.825%;现场测试结果显示,封装后在线实时预测软件的单次预测时间仅为0.1~0.3 s,软件具备良好的实时性与稳定性。本文开发的预测系统能有效支持高炉生产中焦炭的质量决策,显著提升预测效率与准确性,推动炼铁过程向智能化、绿色化和高效化发展。