关键词： 中药材   模式识别   自动   中药药材学   应用程序   人工智能   PyQt5   卷积神经网络  

摘要： 背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试,共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后,基于PyQt5技术开发了一款应用程序,供临床便携使用。结果本研究共纳入了276767张图像,开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet185种模型,通过性能比较,EfficientNet_B0模型在验证集上取得了最高的准确率(99.0%)和AUC(0.9942),被选为最佳模型。在测试集上,最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0,展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材,借助其高灵敏度的识别能力,为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。

关键词： 网络新媒体   高校思政教育   教育模式创新   大数据   人工智能  

摘要： 网络新媒体在大学的思想教育中扮演着越来越重要的角色。我们来聊聊网络新媒体的特点,以及它如何影响大学的思想教育。首先,我们得创新教育观念,让教育内容更丰富、更有趣。同时,我们还得创新教育方法,让学习变得更吸引人。当然,加强教师队伍的建设也是关键。研究告诉我们,网络新媒体能让更多人接触到教育,让教育内容更加吸引人,也让学生更愿意参与进来。现在流行的大数据、人工智能和虚拟现实技术,给思想教育带来了新的可能性,让教育变得更加个性化、互动和智能。大学应该好好利用网络新媒体的优势,推动思想教育的创新和发展,为新时代培养出更多优秀的人才。

关键词： 人工智能   高分子物理   教学效率   教学质量  

摘要： 在当代教育领域,高分子物理作为一门结合物理学、化学及材料科学的交叉学科,承载着培养新一代科学家和工程师的重任。然而,传统的高分子物理教学方法面临一些挑战,如复杂概念的传授难度、学生个体差异的适应问题以及实验资源的有限性等。这些挑战往往导致教学效率和质量的不均衡,影响学生对高分子物理知识的掌握和应用能力的培养。随着人工智能技术的突破和应用领域的拓展,其在教育领域中的潜力开始被逐渐挖掘,特别是在实现个性化学习、增强学生互动体验、优化教学资源配置等方面展现出巨大的优势。因此,探索人工智能技术在高分子物理教学中的应用,成为教育技术发展的一个重要方向,旨在通过先进的技术手段解决传统教学过程中存在的问题,从而提升教学质量和效率。

关键词： 个性化医疗   机器学习   多组学大数据   电子健康记录  

摘要： 个性化医疗作为一种基于患者特定特征的医疗模式,正逐步改变传统的医疗实践。大数据技术的进步及机器学习的发展为个性化医疗提供了强大的数据分析和数据处理能力。通过检索PubMed及CNKI期刊全文数据库检索系统,对主流研究方向进行分析后,精选16篇英文、10篇中文文献纳入此次分析,基于大数据背景下机器学习在个性化医疗领域的应用进行概述,探讨机器学习在多组学大数据和电子健康记录(Electronic Health Record,EHR)中的应用进展,旨在挖掘不断进步的机器学习在个性化医疗领域中的应用潜力,为更加精准、个性化的医疗新方式、机器学习应用新方法提供新思路。

关键词： 数字化转型   产业结构升级   高质量发展   两化融合   智能制造  

摘要： 在全球数字经济迅速发展的背景下,数字化转型已成为推动产业结构升级和实现高质量发展的重要途径。文章以海盐县制造业为研究对象,探讨其在数字化转型过程中推动产业结构升级的路径与策略。同时揭示海盐县制造业数字化转型中面临的挑战和问题,针对这些问题,提出数字化驱动产业结构升级的具体路径。研究表明,数字化转型对海盐县制造业的高质量发展具有重要意义,可为其他地区的产业结构升级提供借鉴。

关键词： 中国建材集团   智能制造   山西省副省长   工业园区   转型综改   玻璃纤维   泰山   示范区  

摘要： 本刊讯2月15日,总投资70亿元的泰山玻璃纤维(太原)有限公司年产60万吨高性能玻璃纤维智能制造项目,在山西转型综改示范区阳曲工业园区实现一号生产线点火投产。山西省委副书记、省长金湘军,中国建材集团党委书记、董事长周育先出席点火投产仪式。山西省副省长汤志平、中国建材集团副总经理魏如山参加。

关键词： 人工智能   热能动力系统   运行效率   优化策略  

摘要： 本文探讨了人工智能在优化热能动力系统运行效率方面的应用,分析了传统热能动力系统的效率问题,如负荷波动、能量浪费、设备老化及维护成本上升等。文章提出,基于人工智能技术,如深度学习、强化学习和物联网技术,可以实现系统运行状态的精准预测与优化调节,提高能量利用率,减少能源损耗并降低维护成本。研究表明,通过构建智能负荷预测系统、推进智能控制应用、建立智能运维管理体系及强化余热回收等策略,可以有效提升热能动力系统的智能化水平和能源效率。

关键词： 脓毒症   机器学习   孟德尔随机化   GRB10   免疫浸润  

摘要： 目的应用机器学习与孟德尔随机化方法,筛选脓毒症的潜在生物标志物,并探索其在免疫调节中的分子机制。方法本研究利用公开的脓毒症基因表达数据,首先通过差异表达分析和加权基因共表达网络分析(WGCNA)构建基因共表达网络,识别与脓毒症相关的基因模块。随后,采用多种机器学习算法筛选关键诊断基因,并运用CIBERSORT算法分析免疫细胞浸润特征。最终,通过孟德尔随机化分析验证候选基因与脓毒症风险之间的因果关系。结果差异表达分析和WGCNA分析揭示了多个与脓毒症显著相关的基因模块。通过113种机器学习算法的筛选,最终确定16个核心诊断基因。免疫细胞浸润分析结果显示脓毒症患者的免疫细胞组成发生显著变化。孟德尔随机化分析进一步确认了GRB10基因与脓毒症风险之间存在显著的因果关联(OR=1.459,P=0.034)。结论综合运用多种生物信息学分析方法,筛选出脓毒症的潜在生物标志物。GRB10基因与脓毒症风险的因果关联为其作为治疗靶点提供了新的科学依据,同时研究还揭示了免疫细胞浸润在脓毒症发生发展中的关键作用。这些发现为脓毒症的早期诊断和个体化治疗提供了新的视角和潜在靶点。

关键词： 5G   人工智能   数据集  

摘要： 5G无线人工智能数据集的建立是5G空口设计引入人工智能技术的关键环节。首先,对5G无线人工智能数据集建立涉及的基础理论及方法进行了阐述;然后,结合3GPP研究的最新进展,对基于人工智能的信道状态信息反馈、波束管理和定位增强等典型用例的数据集建立方法进行了分析与研究;最后,对5G无线人工智能数据集的持续演进进行了展望。

关键词： 人工智能   新时代   住宅   室内设计  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在住宅室内设计领域的应用日益广泛,深刻改变了传统设计模式,提升了设计效率与个性化水平。所以,未来人工智能融入住宅室内设计将成为一种新趋势。该文首先探讨人工智能时代对住宅室内设计的影响,其次分析人工智能时代下住宅室内设计需要坚守的原则,包括适用性、安全性、经济性和个性化,最后结合实例探讨人工智能时代下住宅室内设计的创新,旨在为住宅室内设计提供参考。