关键词： 中医体质   体质辨识   机器学习   深度学习  

摘要： 中医在预防疾病方面有着数千年的经验,而中医体质则作为中医的重要组成部分,与个体健康密切相关,因此在疾病预防和治疗中发挥着重要作用。近年来,信息技术与人工智能的快速发展,推动了众多智能技术在中医体质辨识领域的广泛应用。这些技术不仅使传统的中医体质辨识过程更加科学系统化,还为中医的现代化和个性化医疗提供了强有力的技术支持,旨在进一步提高中医体质辨识的准确性和效率。为了推进中医体质智能辨识的研究工作,对其方法的研究进展进行了梳理与总结。从数据层面对基于数据分析的体质辨识方法进行了系统性概括;回顾并讨论了基于传统机器学习的体质辨识方法,从分类器的角度进行比较;阐述了基于深度学习的体质辨识方法,并从网络架构角度将其划分为早期神经网络、卷积神经网络、混合网络及其他方法。针对上述三种方法,根据其研究方法和结果分别进行了分析,比较了各自的优势与局限性,并讨论了未来研究工作中的潜在发展趋势。

关键词： 人机互鉴   人机合作   作文教学   人工智能  

摘要： 当下,人工智能已经深入教、学、评等各项教学活动,尤其是在作文教学领域表现突出。教师利用人工智能的语言模型特征,开展人机合作、人机互鉴,一方面顺应时代发展和教育教学改革的必然趋势,另一方面也可提升师生对人工智能功能与特性的深层理解,使科技之利为教育赋能,激发学生写作兴趣,促进学生自主写作,提升学生写作素养,实现人机协同发展。

关键词： 胆囊肿瘤   肿瘤治疗方案   进展期胆囊癌   新辅助治疗   转化治疗   类器官   人工智能  

摘要： 胆囊癌发病隐匿，多数病例确诊时已处于进展期，预后不佳。根治性手术是目前唯一可能治愈胆囊癌的方法，但进展期胆囊癌根治性切除难度大，术后复发率高。新辅助治疗和转化治疗模式对提高进展期胆囊癌的R0切除率和降低术后复发风险具有重要意义。微创入路手术在胆囊癌中的应用和研究逐渐增多;类器官技术为精准化、个体化治疗和新药研发提供了新的平台;人工智能结合大数据的应用在肿瘤的诊断、手术辅助和预后评估中展现出巨大潜力。尽管这些技术为提升进展期胆囊癌的治疗效果提供了更多手段，但在临床实践中仍面临挑战，仍需更多高质量临床研究结果予以验证。

关键词： 新型研究型大学   新质人才   新质生产力   人才培养   拔尖创新人才   人工智能   教育强国  

摘要： 新型研究型大学在培养新质人才方面具有重要战略意义,是推动科技创新和国家战略发展的核心力量,承担着实现国家高质量发展的关键任务。新质人才被定义为具备未来战略眼光、原始创新能力和跨学科思维的战略性创新人才,是支撑国家战略实施的战略资源。新型研究型大学通过独特的办学模式和教育理念,在教育、科研和人才培养之间建立有机融合的关系,构建系统化的人才培养体系,以应对社会发展对新质人才的需求。为回应社会发展的新需求,新型研究型大学应在教育和科研创新的结合上发力,特别是通过跨学科合作与有组织科研加强国际化合作,提升科研创新能力,培养具有全球视野的新质人才。通过构建面向国家战略需求的自主培养体系,促进新质人才的高质量培养,着力推动世界重要教育中心、科技中心、人才中心建设。

关键词： 震前经济损失评估   机器学习   规则钢筋混凝土框架结构   经济损失数据库   XGB算法  

摘要： 地震往往造成严重的经济损失和人员伤亡,为评估城市地震损失、给防灾规划提供依据,有必要对城市建筑群进行快速、准确的震前经济损失评估。针对城市建筑群中最常见的规则钢筋混凝土(RC)框架结构,该研究建立了一种基于机器学习的震前经济损失评估方法,主要内容包括:建立了规则RC框架结构地震经济损失数据库,考虑了结构构件和非结构构件的地震反应;基于该数据库,采用三种不同机器学习算法建立了规则RC框架结构地震经济损失预测模型。对比模型性能,发现极端梯度提升(XGB)算法在三种机器学习算法预测地震经济损失中表现较好,决定系数R2达到0.99。

关键词： 颅内动脉瘤   人工智能   3D Slicer   数字减影血管造影   CT血管成像   手术规划  

摘要： 目的 探究人工智能及3D Slicer可视化技术在辅助诊断颅内动脉瘤中的临床价值。方法回顾分析蚌埠医科大学第二附属医院神经外科2020-01—2023-09就诊的100例经DSA确诊并治疗的颅内动脉瘤患者,以DSA结果为金标准,对比分析人工智能(AI)辅助诊断以及3D Slicer软件后处理CT血管成像(CTA)影像数据对颅内动脉瘤的诊断准确率,测量动脉瘤瘤颈及最大直径,并进行一致性检验。结果AI及3D Slicer对100例颅内动脉瘤诊断的准确率分别为92%和90%,差异有统计学意义(P=0.002)。测量动脉瘤瘤颈<3 mm、3~5 mm时,AI与DSA测量动脉瘤瘤颈的组内相关系数(ICC)一致性均为差(ICC=0.019、0.184)。测量动脉瘤最大径<3 mm、3~5 mm时,AI与DSA测量的ICC一致性为差(ICC=0.051、0.031)。3D Slicer与DSA测量动脉瘤瘤颈<3 mm、3~5 mm时一致性均为较好(ICC=0.537、0.602)。测量动脉瘤最大径<3 mm和3~5 mm时一致性为较好和好(ICC=0.732、0.777)。测量动脉瘤瘤颈>5 mm时,AI及3D Slicer均显示出较高的一致性,为好和较好(ICC=0.956、0.741)。测量动脉瘤最大径>5 mm时,AI与DSA测量的一致性为好(ICC=0.767),而3D Slicer表现出极高的一致性(ICC=0.985)。AI、DSA及3D Slicer在测量动脉瘤瘤颈及最大径时均有统计学差异(P<0.05)。结论 AI及3D Slicer在颅内动脉瘤辅助诊断中均具有较高的准确率,可准确测量动脉瘤瘤颈及最大径有关动脉瘤形态的详细数据,对AI及3D Slicer进一步优化后可在颅内动脉瘤的智能诊断方面进行推广。

关键词： 机器学习算法   计算机信息管理   风险预测   层次分析   神经网络  

摘要： 针对计算机系统中存在的多种复杂风险因素及其线性与非线性特点,传统的单一预测模型难以准确把握风险变化规律,因而限制了预测结果的准确性。基于前期研究,本文巧妙融合了机器学习理论与层次分析法(analytic hierarchy process, AHP),构建了一套新颖的风险预警机制。通过AHP,科学构建了风险预测指标体系,并综合主观赋权与客观赋权确定了指标的综合权重,为初始预测提供了坚实基础。随后,将风险预测指标与初始预测结果作为极限学习机算法的输入与输出,借助机器学习的强大能力,通过训练与学习不断优化模型,从而实现了风险预测精度的显著提升。AHP与机器学习相辅相成,共同推动了风险预警方法的创新与进步。研究结果表明:其预测准确率达到95.5%,显著优于常规预测方法,能够准确识别和预测潜在隐患,为提升系统安全水平提供了可靠的技术支持。

关键词： 人工智能   公立医院   智慧财务管理   赣州市   体系构建  

摘要： 通过文献研究、实地调研和案例分析,本研究设计了基于人工智能技术的公立医院智慧财务管理体系架构。同时本研究以赣州市某三甲公立医院为案例,分析了智慧财务管理体系的实施过程、效果评估及经验启示。研究表明,人工智能技术可显著提升医院财务管理效率和质量,增强财务风险防控能力。最后,本研究提出了完善政策支持体系、加强人才培养、推进数据标准化和保障信息安全等对策建议,以促进智慧财务管理体系的可持续发展。

关键词： 人工智能   人机互信   信任   信任测量   人机团队  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,人类与机器的互动频率不断增加,互动方式也日益复杂。传统的人机信任模型多聚焦于单向信任,即人类对机器的信任。然而,随着智能系统逐渐具备自主性和决策能力,人机信任的双向性逐渐成为研究的核心议题。本研究在回顾近年来人机信任理论模型的基础上,提出了基于倾向信任、感知信任和行为信任的人机双向信任理论结构模型,特别强调了“感知信任”作为人机互信的交互渠道的重要作用。此外,本文系统梳理了人机信任测量与计算建模方法的最新进展,重点探讨了机器对人类信任的测量方法及其实践意义,并提出了未来研究方向,以期为人机协作领域的理论发展和技术应用提供新的视角和指导框架。

关键词： “互联网+”   人工智能   在线教育  

摘要： 文章对“互联网+”背景下人工智能在在线教育中的应用难题和主要特点进行了探讨,分析了人工智能赋能在线学习的影响因素,如高效利用信息资源、调和学生的感知与需求之间的矛盾、根据学生不同知识背景提供个性化的学习选择等,提出了一系列人工智能助推在线教育高质量发展的策略,构建了新的在线教学模式,以大力促进在线教育的高质量发展。