关键词： 电动客车   声品质预测   时域分析   机器学习  

摘要： 针对车内声品质的特征建模问题，提出一种联合时域分析与机器学习的声品质预测方法。首先，引入样本熵，结合灰狼优化（GWO）和变分模态分解（VMD）提取车内时域声信号特征，构建基于GWO-VMD-样本熵的声品质客观参量。其次，为了提高基于极限梯度提升（XGBoost）算法的车内声品质映射精度，改进了粒子群优化（PSO）的自适应权重（AW）与自适应因子（AF）的更新方式，提出基于AW-PSO-XGBoost、AF-PSO-XGBoost及AWF-PSO-XGBoost的声品质建模方法。最后，64组电动客车车内声品质数据的训练和测试结果表明，建立的AWF-PSO-XGBoost模型具有最佳的声学舒适度预测精度与拟合效果，其平均相对误差和一致性系数分别为3.27%和0.9889。

关键词： 人工智能   AI数据体系   版权保护   数据版权   数据要素  

摘要： [目的/意义]党的二十届三中全会决定明确提出，完善推动人工智能等战略性产业发展政策和治理体系。近年来，全球人工智能版权数据诉讼纷争频发，人工智能训练数据版权保护困境成为构建高质量AI数据体系面临的关键堵点和现实难题。[方法/过程]本研究在研究梳理人工智能数据版权保护相关学术研究和产业实践的基础上，系统性总结了应对数据版权困境的六大代表性做法，对比解析了不同做法的优缺点和适用性。[结果/结论]针对人工智能数据版权困境，即暂无既能促进人工智能版权数据供给又能兼顾数据版权保护工作的最优解问题，本研究在充分参考六大代表性做法解析和结合中国具备的四大独特优势基础上，研究提出系统妥善解决数据版权困境筑牢高质量AI数据体系的总体实施路径构想，分别为打造国家级人工智能数据版权一体化综合服务平台，探索推进适应人工智能发展的数据版权综合改革试点，建立完善人工智能数据版权相关立法并推动行业自律，以期对加大中国人工智能版权数据供给、制定相关政策和推动工作提供有益参考。

关键词： 智能制造   制造企业   成本管理  

摘要： 基于新时代、新形势发展背景,智能化、信息化等先进技术逐渐走进大众的视野,带领企业掀起新时代发展热潮.成本管理作为企业可持续发展的重要因素,在企业决策、规划等环节占据着举足轻重的地位,可助力企业在错综复杂的市场经济环境中抢占先机,提升核心竞争力.然而,在智能制造背景下,企业成本管理仍然存在数据采集不准确、成本分析手段落后等问题,使制造企业面临新的挑战和机遇.对此,文章以智能制造背景下制造企业成本管理的重要性为导向,分析企业成本管理现状,并提出可行的策略,旨在为优化企业成本管理提供参考和依据.

关键词： 人工智能   大气环境领域   模糊逻辑   遗传算法   人工神经网络  

摘要： 近些年人工智能技术迅速发展，引起了大多数领域研究人员的关注，在农业、气候、安全、环境等不同学科领域均取得了丰硕成果。本文首先对模糊逻辑、遗传算法、人工神经网络、支持向量机、轻量级梯度提升机等人工智能技术的基本原理、技术特征和适用范围进行了总结，并重点阐述了混合智能系统的技术先进性和优势；其次，以大气环境领域为例，调研了人工智能技术在环境领域的应用进展，以具体案例说明了常见的输入参数类型和性能评价指标；最后，从环境要素数据集、模型训练方式、算法自有缺陷等三个方面分析了现阶段人工智能技术在大气环境领域存在的挑战，提出了人工智能技术在大气环境领域未来的发展趋势主要为混合智能系统组合研究、多环境要素综合分析及其与环保平台的协同应用。

关键词： 人工智能   小学语文   新时代课堂   改革  

摘要： 随着中国步入数字化阶段,人工智能科技快速崛起,并不断扩大到各个行业.借助人工智能的助力,小学语文阅读课程面临着全新的机会和挑战.为了顺利适应这个时代的变迁,教师必须改变传统的教育方法,将人工智能与语文阅读课程紧密结合,采取智慧型的教育方法,以便更有效地为当代学子提供帮助.教师要把人工智能融入初级阶段的语文阅读教育中,从而增强人与计算机的合作,改革阅读教育的方法,促进学习过程中的相互交流.

关键词： 宫颈癌   病理   液基细胞学   人工智能  

摘要： 宫颈癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，宫颈液基细胞学检测是重要的宫颈癌筛查方法。人工智能辅助宫颈癌液基细胞学筛查系统针对应用场景的落地研究迫在眉睫。本文通过阐述本单位人工智能辅助宫颈癌液基细胞学筛查系统落地实践中遇到的一些问题，复习文献、思考并分析，旨在为人工智能项目落地实践提供思路和借鉴，促进其早日推广应用；同时抛砖引玉，引导病理医生突破学科界限，建立人工智能跨学科研究的思维方式，建立跨学科研究框架，在实践中用全面深入的视角去解决复杂的问题。

关键词： 净初级生产力(NPP)   机器学习算法   地理探测器   时空演变   驱动分析  

摘要： 【目的】针对南昌市植被净初级生产力的演变特征和影响其时空演变主要驱动因子的确定，深入研究NPP的演变特征，可为量化气候变化背景下区域生态系统健康程度和生态环境的平衡提供科学依据。【方法】基于ArcGIS和Matlab平台，利用ReliefF、RF算法和地理探测器，定量评估了南昌市1998—2015年的演变特征及其时空驱动因子。【结果】1）从时间角度分析，NPP总体呈波动上升趋势，季节变化分明；在空间上，总体呈中间低四周高的分布规律，极小值基本分布在东湖区、西湖区、新建区东北部和进贤县西北部；2）对比几种算法可知，ReliefF算法拟合的精度最高,更适用于NPP的回归分析，且2种算法均得出地上气温和降水对于NPP演变影响最显著；3）在空间上，由地理探测器结果得南昌市NPP受降水因子的影响最显著；而在时间维度上，由回归分析及特征筛选后Pearson相关性分析得，人为因子对NPP的驱动影响远高于气象驱动。【结论】随着城市化的进程加快，大规模的人口迁移到城市，造成建设用地大幅增加，土地利用结构变化。城市化较慢的安义县与进贤县的NPP值明显高于中小城市。城市化发展使得植被的生长情况不再单单受自然因素的影响。人类活动，如农业耕作、土地利用变化、城市化、森林砍伐和植树造林等，直接影响植被NPP，而人类活动和自然因素将共同塑造生态系统的功能和结构，全面了解NPP驱动因素，对生态系统完整性和生物多样性进行监测与评估尤为重要。

关键词： 急性肾损伤   心肺复苏术   机器学习   心脏停搏   预测模型  

摘要： 目的 基于机器学习构建心肺复苏后急性肾损伤（post cardiopulmonary resuscitation-acute kidney injury，PCPR-AKI）早期预测模型，为早期识别急性肾损伤（acute kidney injury，AKI）高危患者及精准治疗提供依据。 方法 该研究为单中心、回顾性研究。收集2016年1月1日至2023年10月31日天津医科大学总医院收治的心脏停搏心肺复苏后住院患者的临床资料。研究终点事件定义为心肺复苏后48 h内患者发生AKI。依据AKI诊断标准将患者分为AKI组和非AKI组，比较两组基线临床资料的差异。将符合纳入标准的患者以7∶3的比例随机（采用train_test_split函数，设置随机种子为1、2、3）分为训练集和验证集。运用随机森林（random forest，RF）、支持向量机、决策树、极端梯度提升及轻量梯度提升机5种机器学习算法构建PCPR-AKI早期预测模型。采用受试者工作特征曲线和决策曲线分析分别评估各模型的预测效能和临床实用性，同时筛选最优模型的重要性变量并进行排序。 结果 该研究纳入547例患者，年龄66（59，70）岁，男性282例（51.6%），心肺复苏后48 h内发生AKI 238例（43.5%），其中AKI 1期182例（76.5%），AKI 2期47例（19.7%），AKI 3期9例（3.8%）。AKI组与非AKI组患者间年龄、达到自主循环恢复时间、心脏停搏至开始心肺复苏时间、初始可除颤心律比例、电除颤比例、机械通气比例、肾上腺素用量、碳酸氢钠用量、冠心病比例、高血压比例、糖尿病比例、血清肌酐、血尿素氮、血乳酸、血钾、脑钠肽、肌钙蛋白、 D -二聚体、神经元特异性烯醇化酶及心肺复苏后24 h尿量的差异均有统计学意义（均 P <0.05）。在5种机器学习算法模型中，RF模型曲线下面积（ AUC ）为0.875，敏感度为0.863，特异度为0.956，准确率为90.7%，在预测效能和临床实用性上均优于其他4种模型。在RF模型变量重要性排序中，排在前10位的变量依次是达到自主循环恢复时间、心脏停搏至开始心肺复苏时间、初始可除颤心律、血清肌酐、机械通气、血乳酸、肾上腺素用量、脑钠肽、 D -二聚体和年龄。 结论 基于机器学习成功构建PCPR-AKI早期预测模型，RF模型具有最佳预测效能，根据其变量重要性可为PCPR-AKI早期识别与精准干预提供临床策略。

关键词： 金矿   电气维修   现代技术   物联网   大数据   人工智能  

摘要： 传统的金矿电气维修模式存在工作效率低、维修难度大、安全风险高等问题,难以满足金矿生产的需求.因此,本研究对传统维修方式的难题和挑战进行了分析,提出了一套融合物联网、大数据、人工智能等先进技术的电气维修策略,涵盖设备监管预警、远程故障诊断和智能设备管理等方面,旨在提升金矿电气系统的维护效率和稳定性,帮助金矿持续优化生产流程.

关键词： 人工智能   电力系统   自动化控制   策略  

摘要： 电力系统自动化控制体系对于电力系统的稳定运行具有重要作用.人工智能技术的发展与应用为自动化控制过程提供更多技术支持,使电力系统的运行质量和效率更高,为广大电力用户提供更优质的服务,同时推动电力系统的不断发展.本文立足于电力系统自动化控制体系,简要分析了人工智能技术在控制阶段的作用,然后从人工神经网络、专家系统等角度出发,探索了电力系统自动化控制策略,为人工智能的应用提供建议.