关键词： 无人机   自动化   巡检   人工智能  

摘要： 现有高速公路巡检依靠人工和路侧感知设施,面临巡检工作量大、效率低、覆盖面不足、应急处置不及时等问题。本文介绍了高速公路无人机巡检应用场景,对高速公路无人机自动巡检系统架构进行了设计,并阐述了系统功能。该系统应用5G和人工智能等新一代信息技术,可提升路网信息感知和处理能力,丰富路网应急和处置手段,实现高速公路运营管理模式由传统地面向空地一体转变。

关键词： 合成数据   人工智能   训练数据   数据治理   敏捷治理  

摘要： [目的/意义]合成数据是人工智能训练数据的重要类型,随着其在人工智能模型训练中的深度应用催生了多重风险,严重影响人工智能模型的健康发展,因此有必要从治理现状入手探索应用风险的治理路径。[方法/过程]通过综合运用文献分析、案例分析、定性分析等方法,阐明合成数据在人工智能训练中的应用风险样态以及现有治理体系的不足,并在转变治理模式的基础上提出具体的治理路径。[结果/结论]当前,合成数据在人工智能模型训练中面临质量风险、安全风险和滥用风险,而命令控制模式下的治理体系在制度构建、技术治理、主体协同三大维度上存在明显不足。对此,亟须转向敏捷治理模式,在新模式下通过构建软硬兼施的制度体系、引入技术手段推动灵活治理、优化多元主体协同治理机制,从而形成系统性的合成数据治理体系。

关键词： 人工智能   中职   智能制造专业群   “三教”改革  

摘要： 在人工智能快速发展的时代背景下,本文深入探讨了中职学校智能制造专业群“三教”改革新路径。通过培育“智慧教师”、研发“智享教材”、实践“智联教法”以及运用智慧教学平台,系统性地推进了教学改革。本文创新性地提出了AI引领的“三化”教学改革路径,构建了线上线下相结合的混合式教学模式,建构了“三教”改革的有机融合体系。本研究为中职学校智能制造专业群教学改革提供了新思路,对推进职业教育教学改革具有一定的借鉴意义和参考价值。

关键词： 二级分光监控   宽带网络   性能优化   故障定位   机器学习  

摘要： 着力聚焦基于二级分光监控模式的宽带网络,讲解该技术原理要点,对信号衰减、带宽分配不均等影响性能的各类因素展开分析,确立链路优化、动态带宽分配等实用策略。依靠二级分光监控采集的数据,辨识故障苗头,采用机器学习算法及网络拓扑模型实现故障定位操作,综合采用多种手段提高定位的精准度与效能,研究成果对宽带网络稳定运行及性能提升给予有力支撑,在助力相关领域发展上意义非凡。

关键词： 医学免疫学   知识图谱   人工智能  

摘要： 在人工智能(AI)飞速发展的今天,如何将医学免疫学教学进行数智化是时代与教育给我们提出的新课题。本研究以讲授讨论-对分课堂-翻转课堂-专家讲座的医学免疫学进阶式教学模式为基础,将图谱、AI助教引入学生学习全过程,不仅加深了学生对医学免疫学知识体系的理解,还锻炼了学生应用免疫学知识解决实际临床问题的能力,提升了学生的自学能力、表达能力、沟通能力、临场发挥能力,培养了团结合作精神和求知探索精神。数智赋能医学免疫学教学的实践不仅实现了医学免疫学教学的理论与应用融通、课内与课外贯通、共性与个性相通、能力与素质联通,还为数智赋能医学免疫学教学路径的探索提供了实践依据。

关键词： 人工智能   汽车发动机   性能优化   机器学习   控制系统  

摘要： 随着汽车工业智能化转型,传统发动机优化方法难以满足动态适应性与全局效率需求。文章以人工智能技术为核心,通过数据驱动建模与智能控制策略协同,构建数据采集—特征处理—算法分析—控制执行技术路线。试验显示,该方案使发动机动力响应延迟缩短至48ms(仅为传统策略的25%);综合排放因子下降38%,转速波动率优化至0.9%,高原2万公里路试燃油效率提升17%。

关键词： 移动健康应用程序   实体器官移植   自我管理   健康管理   术后随访   用药管理   数据安全   人工智能  

摘要： 随着移动互联网技术的迅猛发展,移动健康应用程序(mHealth APP)在健康管理领域的应用日益广泛,已被证实在慢性疾病管理中发挥着重要作用。实体器官移植受者术后面临复杂的健康管理需求,包括术后随访、用药管理、并发症与合并症防治以及生活方式调整等,而mHealth APP能为实体器官移植受者提供便捷的自我管理工具。尽管该领域取得了一定进展,但仍面临诸多挑战,如用户体验不足、技术依赖性和数据安全隐患等问题。因此,本文就mHealth APP发展历程、主要功能及应用现状进行探讨,分析其在提升实体器官移植受者自我管理能力、促进医患沟通及降低并发症发生率等方面的优势。同时基于笔者团队开发“移路同行”(TransMate)mHealth APP的实际经验,提出mHealth APP未来应关注的方向,以期为实体器官移植受者健康管理提供更有效的支持和服务。

关键词： 人工智能   医学教育   麻醉学   虚拟现实   个性化学习  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的迅速发展,个性化学习路径在医学教育,尤其是在麻醉学教学中的应用,成为了一个重要的研究方向。麻醉学作为一门涉及高风险的学科,其教学中面临着教学资源不足、学习进度不同等问题。个性化学习路径的引入为解决这些问题提供了新的思路。本研究综述了个性化学习路径在麻醉学教学中的应用,探讨了当前研究的历史、现状及未来发展趋势,特别是AI技术如何支持个性化学习并结合虚拟现实(virtual reality,VR)技术在麻醉学中的教学实践。文章旨在为麻醉学教育中的个性化学习路径设计与应用提供有价值的参考。

关键词： 劳动教育   工程实践创新   智能制造   融合   实施路径  

摘要： 新时代背景下,高校劳动教育课程存在着劳动教育目标特征性弱、劳动教育内容探索性弱、劳动教育时代特征不明显等一些问题。从国内外的劳动教育现状出发,分析劳动教育与工程实践创新教育融合的意义,探索劳动教育与工程实践创新教育融合的实践路径,对深化高校劳动教育改革,提高大学生劳动素质与能力,做出有益探索。

关键词： 阵风预报   全连接神经网络   分位数匹配   强阵风   订正方法   机器学习  

摘要： 利用2021年1月—2022年12月中国气象局小时内最大阵风观测数据,以及ECMWF确定性模式的24 h预报数据,针对中国近海15个浮标站点,构建了3种阵风预报模型:全连接神经网络方法、基于数值模式10 m风速的分位数匹配订正方法,以及两者相结合的方法。利用2023年1—12月数据对3种阵风预报模型进行独立对比检验。研究结果表明:在我国近海阵风预报中,单独使用全连接神经网络方法会导致强阵风的明显低估。因此,本文在全连接神经网络方法预测结果的基础上,采用分位数匹配方法进行再次订正,以进一步提升强阵风的预报效果。结合全连接神经网络与分位数匹配的阵风预报方法,能够在保持小数值阵风预报精度相对稳定的前提下有效提升强阵风的预报效果。通过与仅基于数值模式预报10 m风速进行分位数匹配的阵风预报方法对比,验证了全连接神经网络方法作为前置步骤对提升强阵风预报效果的重要性。针对我国近海多个浮标站点统一建立的全连接神经网络与分位数匹配相结合的阵风预报方法,在不同海域的强阵风预报中有较好的适用性,能够为无观测资料海域的阵风预报提供较高可信度参考。