关键词： 机器视觉   图像识别   智能制造  

摘要： 机器视觉是一种融合机械工程、控制工程、图像识别、光电技术和计算机通信技术等学科的综合技术。文章详细阐述了机器视觉技术的基础,包括图像捕捉与分析处理、特征提取和深度学习等内容,探讨了该技术在冶金工业领域的主要应用,并介绍了机器视觉技术的未来发展趋势,特别是图像识别、大数据和互联网平台的融合。这些发展将推动机器视觉技术在智能制造领域的进一步创新。

关键词： 人工智能   深度强化学习   值函数   策略梯度  

摘要： 深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核领域中的决策问题状态参数维度高,同时决策参数与状态参数之间存在强非线性关系,是深度强化学习的潜在应用场景。本文从强化学习的基本原理出发,归纳了基于值学习和基于策略梯度的强化学习方法的机理差异,并结合目前研究现状对两类方法在核工程领域可能的应用场景进行了深入分析。最后,总结了深度强化学习在后续应用中所面临的挑战及应用趋势。

关键词： 垃圾焚化炉   二噁英   软测量   机器学习   支持向量机  

摘要： 垃圾焚烧炉烟气中二噁英的浓度一直是关注的焦点,对二噁英的测量存在成本高、时间长、无法实时监测等问题,因此以焚烧炉的运行参数和可监测的污染物浓度为基础,通过软测量实现二噁英浓度的间接在线监测显得尤为重要。本文使用机器学习算法建立了支持向量机、极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林、神经网络、决策树、线性回归六种不同类型的回归预测模型,通过优化参数、降低模型误差来提高泛化能力,并运用5折交叉验证法和回归模型评估标准对这六种模型进行了全面分析对比。结果表明,对于训练集和测试集均是支持向量机模型的表现最好,其测试集的平均绝对误差(S_(MAE))、相对误差(S_(RE))均和决定系数(R^(2))分别为6.93、3.36和0.98。通过支持向量机模型分析了烟气温度、燃烧室温度、CO浓度、HCl浓度、颗粒物浓度这五个特征变量对二噁英浓度的影响,发现CO浓度对二噁英浓度的影响程度最大,呈正相关;燃烧室温度次之,燃烧室温度在800~900℃时,二噁英浓度最大。本研究为垃圾焚化炉中二噁英排放浓度的软测量提供理论依据。

关键词： 人工智能   CT血管成像   图像后处理   数字减影血管造影  

摘要： 目的:探讨人工智能(AI)对头颈动脉CTA图像后处理和诊断头颈动脉狭窄的中的价值。方法:回顾性收集2022年11月至2023年10月42例均行头颈CTA和头颈动脉数字减影血管造影(DSA)检查患者的影像学资料。图像后处理及诊断分为AI组和人工组,对比两组在图像后处理用时和图像质量主观评分及识别头颈动脉斑块性质(钙化斑块、非钙化斑块和混合性斑块)的差异。以DSA结果为金标准,对比两组在诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率差异,并将两组诊断结果与DSA结果进行一致性Kappa检验;采用受试者操作特征曲线(ROC)分析AI组和人工组对头颈动脉狭窄的诊断效能,并采用Z检验比较其差异。结果:AI组后处理及诊断用时为(366.48±18.54)s,较人工组(1291.63±52.27)s缩短了约71.65%,差异有统计学意义;两种方法得到图像质量主观评分差异无统计学意义。人工组共识别头颈动脉斑块145个,AI组共识别头颈动脉斑块145个,其中AI组准确识别不同性质斑块141个,总准确率为97.24%(141/145)。AI组与人工组对识别头颈动脉钙化斑块、非钙化斑块及混合性斑块差异均无统计学意义,且两组识别斑块性质的一致性较好(Kappa=0.845)。AI组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为87.09%(27/31)、81.82%(9/11)、93.10%(27/29)、69.23%(9/13)和85.71%(36/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.792);人工组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为90.32%(28/31)、81.82%(9/11)、93.33%(28/30)、75.00%(9/12)和88.10%(37/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.801),并且两组诊断效能差异均无统计学意义。ROC曲线分析结果显示,AI组与人工组诊断头颈动脉狭窄的曲线下面积(AUC)分别为0.845和0.861,差异无统计学意义。结论:AI技术在头颈CTA图像后处理用时、评估头颈动脉狭窄及斑块性质识别方面具有较高的临床价值,可作为医师分析诊断头颈CTA的有效辅助工具。

关键词： 机器学习   散射辐射   蒙特卡罗   X射线照射装置   现场校准  

摘要： 为解决固定式X、γ辐射剂量仪现场校准的散射和剂量率定值难题,保障核设施安全稳定运行,基于X光机研究建立了便携式X射线照射装置和自屏蔽式X射线照射装置。基于蒙特卡罗模拟及机器学习算法和实验方法完成了X射线辐射场散射辐射修正并开展辐射场剂量率定值技术研究。首先,使用MCNP对便携式X射线参考辐射场及自屏蔽式X射线参考辐射场的均匀性、散射辐射和能谱分布等辐射特性进行了模拟,将得到的结果与实验数据进行对比,验证了数值模拟方法的有效性以及该装置应用于现场校准的可行性;其次,基于机器学习算法搭建现场校准环境散射辐射修正系统,使用平均绝对值误差对机器学习模型效果进行评价;最后,结合照射装置及次级电离室利用搭建的环境散射辐射修正系统开展现场校准实验。研究结果表明,便携式X射线照射装置及自屏蔽X射线照射装置均能提供满足GB/T 12162.1—2000标准要求的参考辐射场,基于环境散射辐射修正系统开展的固定式X、γ辐射剂量仪现场校准的校准因子和实验室校准因子的相对误差不大于6.2%,满足现场校准工作要求。

关键词： 人工智能   人工智能生成内容   服饰设计   图像生成   深度学习  

摘要： 在社会生产生活的各个领域中,迅速发展的AIGC(人工智能生成内容)近年来更是被各界竞相追捧。通过简要概述AIGC的发展历程、典型案例、代表性公司,系统论述AIGC在艺术设计领域的应用与争议以及AIGC在服饰设计中的应用,着重分析AIGC中的Stable Diffusion模型在服饰设计领域中的应用及发展方向。提出未来服饰设计师需要从技能学习转向设计思维,通过提升创造力来适应市场变化,以抛砖引玉其对艺术和服饰设计领域未来发展方向的思考。

关键词： 人工智能   刑事法律风险   奇点   治理  

摘要： 面向未来的人工智能技术严重威胁人类社会安全与福祉,具有人类社会务必整体防卫的重大性质,引发了基于自然政治的人工智能刑事法律风险的未来性质问题。根据类人属性和通用性质的变化,可以将面向未来的人工智能刑事法律风险划分为弱人工智能工具刑事法律风险和强人工智能“奇点变数”刑事法律风险。结合人工智能刑事法律风险防卫的信息刑法界面,形成了面向未来的人工智能刑事法律风险治理的理念和方法,包括人类的人工智能刑事法律风险治理理念、弱人工智能刑事法律风险协同治理和强人工智能刑事法律风险跨界治理的方法体系等。总的来说,就是要从“人是自然界的一部分”的理念出发,在人工智能刑法未来性质及其刑事法律风险防卫的根本任务的基础上,通过包括人类的人工智能刑事法律风险治理消除人机对立的因素,以奇点政治理性消解人工智能反控人类社会的重大危机。

关键词： Sora   人工智能   文生视频   作品风险   著作权归属   风险治理  

摘要： 以Sora为代表的文生视频大模型的出现,赋予作品风险、著作权归属和著作权风险治理新的讨论意蕴。笔者认为文生视频大模型作为人类精神产品创作的工具,其生成的内容构成作品。基于文生视频大模型的技术特点,其引发的作品风险不能一概而论,应基于对作品的不同使用行为加以识别和判断。在著作权归属领域,应坚持视听作品的私权属性,在秉持以意思自治约定归属优先的同时,在个案中结合实质贡献、投资激励和利益平衡原则确定著作权归属。在著作权风险治理领域,应通过著作权规则完善、著作权审判指导、著作权执法监管和大模型行业自治,共同作用于文生视频大模型的合规、高效与可持续发展。

关键词： 药学   人工智能   培养模式   ChatGPT  

摘要： 在科技与教育相融合的今天,科技的发展势必带动教育的前进。药学人才的培养以及培养方式一直深受关注,随着人工智能在教育领域的广泛应用,一种将人工智能与药学相结合的全新教育模式开始崭露头角。将药学人才的培养注入现代科技元素,跟随新时代发展的步伐,本文将着重探讨应用“ChatGPT+AI”模式在药学人才的培养课程中,所能达到的期望和影响。

关键词： 地铁   病害检测   隧道空间   三维激光扫描系统   人工智能   点云数据  

摘要： 在地铁运营过程中,地铁隧道及其附属构建筑物会出现结构渗水、掉块和环片错台等病害情况,传统检测方法存在难以精确量化、检测效率低、容易漏检等缺点。为了解决这些问题,将移动三维激光扫描系统应用于地铁运营病害检测中,首先采集隧道空间的三维点云信息,再对轨道移动小车、架站式、手持式等不同移动三维激光扫描系统内外业效率、精度情况进行对比分析,总结移动式三维激光扫描系统内外业的生产流程,结合地铁工点采集的隧道三维点云数据,探讨不同三维激光扫描系统的适用性,并实现隧道病害检测的人工智能算法,以提升地铁运营监测效率和病害识别的准确率。结果显示,手持式三维激光扫描系统稳定性相对较低,不适用于地铁隧道病害检测;而轨道移动式三维激光扫描系统可以根据工点里程距离及数量等特征选取合适的测量设备,结合人工智能算法,移动式三维激光扫描系统的全流程病害识别效率提高约28%。