关键词： 手术机器人   胸外科   人工智能   研发进展   应用进展  

摘要： 本研究回顾了人工智能时代手术机器人的发展进程,探讨其应用现状,并进一步概述各个专科手术机器人的研发及应用进展。通过介绍国产手术机器人的应用情况,提出未来胸外科手术机器人的可能架构,并展望其应用前景,结合当前法律背景对其研发提出合理建议,期望在人工智能时代背景下,促进国产胸外科手术机器人的研发与应用,造福广大胸外科患者。

关键词： 人工智能   化工流程   优化设计   算法   数据  

摘要： 通过分析化工流程中的关键环节,如物料处理、化学反应、能量转换和“三废”处理等,深入探讨了人工智能技术在化工流程优化设计中的优势,具体方法包括利用人工智能技术的数据分析能力、预测与决策能力,以及在优化算法中的应用。研究指出,人工智能技术的应用显著提升了化工流程设计的效率和效果,降低了能耗和污染物排放。人工智能技术在化工流程优化设计中的应用具有广阔前景,其强大的数据分析、预测与决策能力以及智能优化算法的应用,为实现化工流程的绿色、高效、可持续发展提供了有力支持。

关键词： 机器学习技术   音视频质量评估算法   视频会议系统   设计要点  

摘要： 在超高清视频时代到来以后,大量高质量音视频内容纷纷呈现,为确保音视频内容质量更高,进而为人们提供更优质服务,应该基于机器学习来评估计算音视频质量,了解音视频质量底层关键因素内容。在完成上述技术分析与操作过程中,就能为企业视频会议系统设计提供支持。文章中主要介绍了机器学习、音视频质量评估算法等相关理论内容,然后分析二者结合的评估算法技术应用手段,最后将其运用于实际中,为企业设计视频会议系统。

关键词： 文献数字化   人工智能   众包   Transkribus  

摘要： [目的/意义]近年来,人工智能的飞速发展使得机器对海量历史文献数字化成为可能,但我国以手写OCR识别为代表的基于AI的数字化实践仍处于发展阶段,且融合众包模式的平台较少。本文以国外文献数字化平台Transkribus为例,探讨其在“AI+众包”文献数字化方面的经验,以期为我国开展以AI为核心的文献资源数字化研究和实践提供借鉴。[方法/过程]结合文献和网络调研,采用案例分析法,从建设动因、基础要素、保障条件几个方面深入剖析目前持续运营且不断更新的“AI+众包”文献数字化平台Transkribus,并探讨对我国文献数字化的启示。[结果/结论]总结Transkribus平台的成功经验,提出我国应强化AI技术在数字化转型中的核心作用,提升数字化工作效率与质量;引入众包模式助力“AI+”文献数字化工作,完善数字化工作模式与流程;加强机构协同与合作,推动文献数字化和文化遗产保护工作。

关键词： 人工智能   虚拟现实   三维建模  

摘要： 本研究提出一种基于人工智能的虚拟现实(virtual reality,VR)三维建模自动化平台,旨在提升三维建模效率并增强用户体验。随着VR技术在多领域应用需求的增长,传统手动建模已难以满足高效、精确的建模要求。平台通过深度学习模型实现图像识别和特征提取,结合自动建模算法自动生成三维模型,并采用先进的渲染技术构建逼真的虚拟场景。平台设计包含从数据采集到模型生成的全流程自动化,优化了交互界面,提升了用户操作的便捷性与沉浸感。结果表明,该平台能显著降低建模复杂度,提高精度,具备广泛的应用潜力,为VR三维建模自动化提供了有效的解决方案。

关键词： 城市更新   高架桥下空间   视觉安全感知   机器学习   SHAP  

摘要： 城市高架桥下空间作为城市交通基础设施的衍生空间,是一种常见但又不被重视的城市空间类型,其视觉安全感知是建构城市整体安全感知中不可或缺且易被忽视的组成部分,准确识别影响其视觉安全感知的视觉因素具有重要意义。文章通过图像调研问卷,获得了其视觉安全感知评价的初步结果,并结合机器学习的方法得出影响视觉安全感知的要素集合,包括植物、天空、片墙等13种构成要素,这些要素与空间视觉安全感存在明显的正负影响差异并大多呈非线性关系,应被优先考虑与重点关注,为后续高架桥下空间的提升改造提供参考。

关键词： 人工智能   小学音乐教育   创新能力   自适应学习   硬件设备投入  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,对教育领域产生深远影响。音乐教育,作为素质教育的重要组成部分,其在小学阶段的教育不可忽视。因此,本研究着眼于人工智能对小学音乐教育的影响和应用,以揭示这种先进技术在小学音乐教育中的重要性和价值。通过采用案例研究、深度访谈等定性研究方法,深入挖掘和探讨了人工智能在音乐教育中的应用情况以及其优势和不足。研究表明,人工智能在小学音乐教育中的应用,对于提升学生的音乐创新能力,增强音乐教育的趣味性,以及破解音乐教学资源不足等问题具有重要的参考价值,同时通过自适应学习和个性化教学,使音乐教学更符合学生的学习需求。然而,人工智能在音乐教育中的应用仍存在一些问题和挑战,如学校硬件设备的投入不足,教师对人工智能技术的认知和应用能力的不足,需要相关政策支持和专业培训。本研究结果对于推广和提高人工智能在小学音乐教育中的应用有着重要的理论和实践价值。

关键词： 数智时代   人工智能   税收政策   财务管理  

摘要： 文章主要讨论了数智时代人工智能技术对税收政策与财务管理的影响。在数智时代的大背景下,人工智能被广泛应用,深刻改变了税收财务领域的发展进程。从税收政策方面来讲,人工智能推动了征管流程的自动化处理,提升了效率与精度,为各种政策的制定提供了大量的数据支持,助力政策适应新经济形态。在财务管理领域,人工智能可智能且便捷地处理财务数据,生成各种报表,提高了核算的效率和质量,极大地加强了决策的科学性和风险应对能力。

关键词： 疲劳识别   特征选择   机器学习   生理信号   消防队员  

摘要： 为研究消防队员体力疲劳状态的评测指标并进行疲劳识别,以体能训练诱导消防员体力疲劳,并以时间知觉分析方法确定体力疲劳是否产生,采集18名被试消防员在日常训练诱导疲劳前后的脑电、肌电和眼动信号进行疲劳识别研究。首先采用配对t检验、秩和检验对采集到的脑电、肌电和眼动信号进行统计分析,7种肌电指标和1种眼动指标在体力疲劳状态下发生显著变化。其次,使用最小冗余最大相关性(mRMR)算法和ReliefF算法对初选的生理指标进行特征优选,AEMG、Median F、Mean F、Mean P和Total P这5项肌电指标和眼动指标中的瞳孔直径为指标降维优选结果。最后,基于特征优选后的生理指标,使用Logistic Regression、Random Forest、Support Vector Machine、XG-Boost和K-Nearest Neighbors机器学习方法开展疲劳识别对比分析。研究结果表明:基于ReliefF算法优选后的指标采用Random Forest机器学习方法对消防队员的体力疲劳识别性能最好(ACC=0.943,SN=1.000,SP=0.882,PR=0.900,F1=0.947,AUC=0.971)。研究结果可为有效识别消防队员体力疲劳和制定合理的日常训练计划提供参考。

关键词： 人工智能   法学教育   驱动因素   创新路径  

摘要： 传统法学教育面临教学模式单一、实践环节不足、跨学科融合欠缺以及教育细化等问题。在新文科政策背景下,学科交叉融合成为发展趋势。人工智能凭借自然语言处理、机器学习、数据挖掘等技术优势,为法学教育变革提供了强有力的技术支持。基于人工智能技术,法学教育变革呈现出以往不同的路径,涵盖教育理念更新、课程体系优化、教学模式创新、实践实训变革、教育评价体系创新提升等多个方面。此外,政策支持、法律实践和法学自身发展这些因素都驱动和影响着法学教育变革。