关键词： 回归工程   人工智能   平台赋能   人才培养  

摘要： AI作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正对各行各业产生全方位、全链条、全周期的深刻影响,我国AI人才供需矛盾愈加突出,也对AI人才提出了更高的要求。随着近年来人工智能开放创新平台的建设,研讨平台如何赋能AI人才培养、打造全链条的育人生态,兼具理论研究与实践应用价值。本文以中国唯一以高校为主体承担建设的人工智能开放平台--Mo为研究对象,采用单案例研究法对平台如何赋能AI人才培养这一问题进行深入研究。研究发现,Mo形成了赋能AI人才培养的“3D”模式:一是去中心化(Decentralized)赋能教育泛在化。通过汇聚开源开放的教育教学资源,实现无边界的知识沉淀与知识体系的更新迭代,从标准化教学向个性化教学转变;二是需求导向(Demand Oriented)赋能实训场景化。通过打破教育教学的时空界限、大学人际限制以及高校与行业的边界,使AI人才无限接近行业场景;三是数据驱动(Data Driven)赋能评测动态化。克服传统教育评价难以收集评价依据和评价信息单一化、片段化的问题,使结果导向的评价方式转变为过程性、综合性、系统化的评价方式,从知识导向转向能力导向。

关键词： 人工智能   标准化病人   智能标准化病人   问诊模型  

摘要： 目的开发并应用基于人工智能(AI)的中医标准化病人(SP)模型,以提高中医学生的问诊技能。方法在现有Command-R-Plus模型基础上,通过自然语言处理(NLP)和深度学习算法调优,并集成语音识别技术,实现学生与智能标准化病人(AISP)的实时语音互动。通过与天津中医药大学医考基地合作,收集教学临床数据,建立语料库并训练模型。试验采用“单组前后测设计”,对天津中医药大学50名大学二年级学生进行AISP模型问诊技能训练,通过前测和后测对比及学生满意度调查评估问诊系统的准确性和有效性。结果使用AISP模型训练后,学生的问诊技能得分显著提升,且对系统的满意度较高,验证了AISP模型的有效性和易用性。结论基于AI的中医SP模型有效提升了学生的问诊技能,具有效率高、可重复使用和互动性强等优势,未来可继续优化模型并扩大应用范围。

关键词： 冠心病   生物标志物   心外膜脂肪组织   加权基因共表达网络分析   机器学习算法   免疫浸润  

摘要： 目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习算法识别正常人群和冠状动脉粥样硬化性心脏病(CAD)患者心外膜脂肪组织(EAT)中基因表达特征。方法:从基因表达综合数据库(GEO)下载获得GSE64554、GSE120774、GSE64554数据集,分析筛选正常对照组和CAD患者EAT中差异表达基因(DEGs),进行基因本体论(GO)富集分析,通过WGCNA和2种机器学习算法识别与CAD相关的特征基因,使用GSE120774数据集对筛选获得的DEGs进行验证,利用CIBERSORT算法分析CAD患者EAT中免疫细胞的浸润情况。结果:最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和支持向量机(SVM)算法分析获得4个特征基因FYN、HLA-DPA1、ADAR、PIK3CG,GO富集分析发现DEGs可能参与多种免疫反应,运用CIBERSORT算法进一步探究证实正常人群与CAD患者的EAT免疫细胞浸润有差异,且4个特征基因与免疫细胞浸润程度存在显著相关性。结论:基于WGCNA和2种机器学习算法发现4个特征基因FYN、HLA-DPA1、ADAR、PIK3CG,可能作为CAD诊断的潜在标志物,该发现可为进一步研究CAD的分子机制提供方向。

关键词： 水文学   航道等级   机器学习   水动力模拟   边际分布  

摘要： 内河航道等级对流场时空域水文水动力要素响应复杂,寻找基于响应机理的等级识别模型是水库精细化管理前提。借助赣江峡江—新干段分布式水动力模型,开展逐日水文水动力模拟;耦合概率分布和机器学习算法,构建航道等级智能识别模型,评价航道等级时空分布。结果表明,水文水动力模拟精度高,模拟和实测日水位决定系数(R^(2))≥0.84、Nash系数≥0.75。Stable分布是河宽、水深、弯曲半径等预报变量最优分布,特征指数、对称、尺度和位置参数分别在1.21~1.61、-1.00~1.00、0.31~108.32、3.51~969.11变化。人工神经网络等是等级识别适宜算法,建模和验证期R^(2)、Nash系数≥0.98。航道等级基本保持三级以上,三级航道保证率最小值出现在峡江坝后和枯水期,是航段管理重点区间和时段。

关键词： 人工智能   行政事业单位   国有资产盘活  

摘要： 传统的行政事业单位国有资产管理模式存在诸多弊端,导致资产出现闲置浪费、难以保值增值,人工智能技术可为解决行政事业单位国有资产管理难题提供新的思路和方法。基于此,本文说明了行政事业单位国有资产盘活现状,分析资产盘活中面临的问题及成因,通过剖析人工智能在该领域应用的内在机理,进一步给出人工智能赋能资产盘活的具体路径,为行政事业单位国有资产管理的现代化转型提供理论支撑和实践指导。

关键词： 预测模型   机器学习   急性肾损伤   老年患者  

摘要： 目的本研究旨在利用机器学习算法建立老年住院患者急性肾损伤(acute kidney in⁃jury,AKI)的预测模型,并对各模型的预测效能进行评价,以选出较好的老年住院患者AKI发生预测模型。方法回顾性选取2018年1月至2022年12月于华中科技大学同济医学院附属同济医院就诊且年龄≥65岁的部分老年患者作为研究对象,利用R语言caret包中的createDataPartition函数将总数据集按7∶3的比例随机分配为训练集和测试集。通过提取目标患者人口学、合并症等指标作为特征变量,以发生AKI为结局变量。利用逻辑回归、随机森林、轻量级梯度提升(light gradient boosting ma⁃chine,LightGBM)、自适应提升等七种机器学习算法建立二分类预测模型,并通过各项评价指标对模型性能进行评价,并对最优模型进行解释和简化。结果本研究共纳入15134例老年患者进行训练集和测试集的构建,其中6879例发生了AKI,经过数据清洗后有65项特征变量纳入预测模型中。在七种机器学习算法中,LightGBM算法具有最优的预测性能,其接收者工作特征曲线下面积(area un⁃der the receiver operating characteristic curve,AUROC)、F1指数、Brier评分分别为0.896、0.822、0.127。此外,LightGBM算法的增益重要性(gain importance,GI)指数显示使用利尿剂、中性粒细胞百分比和D-二聚体等指标与AKI发生密切相关。最后通过选取10个贡献度较大的特征构建简易模型,显示性能最好的模型仍为LightGBM(AUROC=0.884)。结论以LightGBM为代表的机器学习模型能够较好地预测老年住院患者AKI的发生。

关键词： 人工智能   生产率悖论   生态   J曲线   破解路径  

摘要： 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,正在对经济社会产生重大影响。如何破解人工智能发展的生产率悖论,充分释放人工智能的赋能生产率提升作用成为亟待解决的重大理论与政策问题。作为通用目的技术,人工智能具有巨大的生产率提升潜力,主要通过提升生产要素利用效率、赋能高效率创新和驱动产业结构升级来实现生产率提升。人工智能技术的创新发展离不开一个由要素供给层、开发应用层和治理制度层构成的生态体系。人工智能技术发展并不必然带来迅速的生产率提升,人工智能的生产率影响呈现“先播种、后收获”的J曲线轨迹,而系统性的制度重构是及早释放人工智能赋能生产率提升效应的重要条件。促进人工智能赋能全要素生产率提升作用充分释放的政策重点是坚持技术创新和产业创新协同,增强高质量要素供给,消除企业之间和行业之间的智能化能力鸿沟,建立明确、可预期和创新友好的人工智能治理制度。

关键词： 国际图联趋势报告2024   公共图书馆   人工智能   智慧图书馆  

摘要： 文章基于对《国际图联趋势报告2024》的解读,探讨数智化时代公共图书馆的建设与发展方向,分析全球图书馆面临的7个趋势,并假设了17个未来情景,展示了不同趋势相互作用下的可能未来。通过分析报告的新特点,结合我国公共图书馆的发展现状,文章提出了推进智慧图书馆建设、加强跨界合作、提升员工信息素养、促进数字包容、关注数字安全与伦理等发展建议。

关键词： 诺贝尔物理学奖   人工智能  

摘要： 2024年,瑞典皇家科学院将诺贝尔物理学奖与化学奖同时授予人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的学者,这一决定所传递的不仅是对人工神经网络原理与深度学习技术的认可,更明确释放出全球科技界的共识:人工智能已从通用计算工具跃升为探索自然规律、驱动科学认知、重塑研究范式的关键引擎。

关键词： 合成树脂   质量控制   聚合工艺   原料管理   智能制造  

摘要： 合成树脂作为基础化工材料,在塑料、涂料、建材等多个领域发挥着重要作用,其质量的稳定性直接决定了下游产品的性能表现和安全性。为系统识别影响合成树脂质量的核心要素,本文围绕原材料特性、聚合工艺参数、生产环境与管理机制等方面进行了深入分析。结果表明,单体纯度、助剂控制、聚合温度与压力的稳定性,以及后处理工艺的精准度是当前制约产品质量提升的关键因素。在此基础上,提出了构建源头管控、过程优化与智能制造协同发展的提升路径,为合成树脂生产企业优化质量管理提供了理论参考与实践指南。