关键词： 自闭症谱系障碍   早期诊断   人工智能   机器学习   多模态数据  

摘要： 自闭症谱系障碍（ASD）是一类神经发育障碍性疾病，其核心临床表现为社交行为障碍、语言沟通困难以及重复刻板行为。早期诊断，从而能进行早期行为干预是目前能改善患者临床症状且减少终身残疾的主要措施。但早期诊断困难，因为目前所采用的行为量表，比如ABC（异常行为检查表）等，在儿童生命早期阶段，比如2岁左右，很难准确地反应出被试者的社交行为或者语言交流能力。而且，其判断也非常依赖于医生的经验，具有一定的主观性。近年来，随着脑影像技术，比如核磁共振（MRI），特别是功能性核磁共振（fMRI），以及人工智能技术（AI）的飞速发展，为ASD的早期诊断，从无创、客观、以及神经活动异常-行为异常偶联的角度，展示了一种新的机遇。本文比较系统的介绍了ASD的临床基础与诊断挑战，并详细阐述了AI在ASD早期诊断中的数据来源、核心算法和典型研究案例。通过分析当前技术面临的挑战与局限性，提出未来研究方向与临床转化路径，以期进一步加AI在ASD早期诊断中的临床使用研究，使之最终能高效的服务于临床。

关键词： 电敏感区法   机器学习   纯物质颗粒   种类识别   支持向量机  

摘要： 水处理过程中存在多类颗粒物，准确检测其浓度和粒径分布对保障水厂运行和环境监测至关重要。然而，实际环境中各类颗粒物常相互混杂，现有检测方法难以实现混合颗粒体系中的精准检测。为实现水厂智能化监测需求，本研究提出一种结合电敏感区法（ESZ）与机器学习（ML）的方法，首次实现了水处理中典型纯物质颗粒物的高精度分类识别。通过优化ESZ采集条件，确定3 mL/min抽吸速度和300 r/min搅拌速度为最佳参数，并理论分析了ESZ信号的形成机制，发现其波形受流体速度、颗粒直径、密度及形状等多因素影响。基于ESZ构建了纯物质颗粒数据库，通过对比多种机器学习分类算法，最终采用支持向量机（SVM）模型。该模型对气泡、石英砂、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）和草履虫四类纯物质颗粒的识别准确率达95.3%。其中气泡与石英砂识别效果优异，但PET与草履虫存在一定混淆，需进一步优化算法。本研究为颗粒物识别提供了新思路，未来可通过混合体系验证拓展应用，为水处理监测的精准化与智能化提供技术支持。

关键词： 药剂学   数智化课程   新质人才   人工智能   虚拟仿真  

摘要： 目的 探讨利用人工智能（artificial intelligence，AI）技术和虚拟仿真（virtual reality，VR）技术建设数智化药剂学课程群，提高药学新质人才培养质量的方法。方法 在知识图谱的基础上，将AI和VR技术融合，构建药剂学数智化课程群，实现个性化按需学习和多模态教学。结果 数智化药剂学课程群不仅可为学生提供移动学习、碎片化学习，为教师教学提供平台，还可将药剂学相关知识围绕药品全产业链深度融合，培养学生的药学整体观。数智化药剂学课程群可形成教师-数智化平台-学生以及问题-知识-能力三维多模态个性化教学和按需学习路径，引导学生将知识与能力有效衔接，并实时反馈教学效果，提高学生解决药学复杂问题的能力，形成创新思维能力。结论 基于AI与VR技术融合构建的数智化药剂学课程群能够助力药剂学课程从“学知识”向“提能力”转变，实现药学新质人才个性化培养。

关键词： 多源遥感   Google Earth Engine   灌溉面积   机器学习  

摘要： 灌溉面积精准核算对优化水资源调配和应对农业灾害至关重要，但现有灌溉地图产品缺乏反映作物生长差异的逐季度信息。该研究基于Sentinel-1、Sentinel-2、NASADEM和降水等多源遥感数据，在Google Earth Engine平台提取雷达散射、地物光谱、水分及地形特征，构建分类特征集，并通过机器学习算法，精准提取河套地区2020年逐季度灌溉面积。结果表明，随机森林（RF）在灌溉面积提取中的表现最佳，总体精度超过90%，Kappa系数高于0.80。分析呈现，河套地区在夏秋季大规模灌溉，面积超过8 500 km2，而春冬季反之的分布特征。与实际灌溉规律高度一致。该研究能实时监测和评估干旱与洪涝灾害对灌溉系统的影响，为灾害损失评估、灾后恢复以及水资源优化配置提供科学依据和技术支持，提高应对气候变化和极端天气事件的能力。

关键词： 人工智能   隐私政策   预测隐私   以人为本  

摘要： 随着人工智能技术的广泛应用，用户的数据隐私安全成为研究的焦点之一。为了保护用户的数据隐私安全，企业提供了隐私政策。然而，大多数隐私政策不仅存在不可解释、不透明、不公平、实用性不强和及时性较低等问题，还忽略了用户的预测隐私。因而在具体实践中，隐私政策既不能有效保护直接获取得到的隐私，又会侵犯到预测隐私，违背了最初的目的，产生了隐私政策的保护悖论。本文参照以人为本的人工智能框架，提出要开发以人为本的隐私政策，以尽可能消解隐私政策的困境，确保用户的数据隐私安全。

关键词： miRNA   机器学习   深度学习   miRNA靶标预测   miRNA相关靶标数据库  

摘要： 微小RNA（miRNA）通过与靶标RNA非翻译区的特定位点结合来调控基因表达。由于识别miRNA靶标的高通量实验方法昂贵且耗时，因此，研究可以准确预测miRNA靶标的计算方法具有重要意义。本文综述了近年来基于机器学习的miRNA靶标预测方法及miRNA靶标相关数据库。首先介绍了miRNA及其功能，阐明了miRNA靶标预测的重要性。随后，概述了常见的miRNA靶标数据库，这些数据库为miRNA靶标预测提供了重要的数据基础。接着，详细阐述了基于SVM、集成学习、深度学习等机器学习模型的miRNA靶标预测方法。最后，讨论了miRNA靶标预测研究的未来挑战和方向，并展望了深度学习技术在miRNA靶标预测领域的应用前景。

关键词： 人工智能   中学数学   数学个性化学习   数学核心素养   发展张力   范式转向  

摘要： 飞速发展的信息技术促使人类逐步迈入人工智能时代。传统的数学个性化学习范式面临着新的机遇与挑战,需要在人工智能视域中重新审视数学个性化学习范式及其转向。数学个性化学习的基本价值涵摄滋育学习者主体性、彰显学习者独特性和突出学习者创造性,并借助适宜的数学活动发掘学习者的认知优势与潜能。文章从个性化学习理论与数学实践活动、新课程改革设计与数学教学现状、人工智能技术与实施路径三重向度阐释了数学个性化学习的发展张力,从价值与观念、学习共同体、思考向度三个层面构建了数学个性化学习的新范式。数学个性化学习的实施路径主要包括明确数学个性化学习的价值与目标,共创多元对话与各擅胜场的学习社群,构筑同频共振的学习支持体系。

关键词： 鄱阳湖   南矶湿地   遥感影像分类   特征优选   机器学习  

摘要： 针对湿地土地利用信息提取易混淆，分类精度低的问题，提出一种基于随机森林（Random Forest）算法预处理的遗传算法与支持向量机（GA-SVM）融合的湿地土地利用分类模型，该模型兼具随机森林算法特征提取优势及遗传算法全局搜索能力。结合Landsat-8鄱阳湖南矶湿地遥感影像光谱特征，以特征优选后的GA-SVM模型分别对比基于粒子群算法(PSO-SVM)及灰狼算法（GWO-SVM)组合模型的土地利用分类精度，实验结果表明：经随机森林特征优选预处理后的GA-SVM模型在鄱阳湖南矶湿地土地利用分类的总体精度（Overall Accuracy)为99.2%。采用随机森林算法特征优选预处理能够实现自动搜索并反演GA-SVM模型参数，相较于常规机器学习算法的地物信息提取精度更高，在提高模型鲁棒性的同时实现了湿地土地利用信息的分类提取。研究成果可为湿地地物识别与分类提供参考。

关键词： 机器学习   GMM-LightGBM模型   TOC预测   页岩   松辽盆地  

摘要： 总有机碳（TOC）含量作为评价页岩储层地球化学特征的重要参数，是衡量页岩储层有机质含量和生烃潜力的重要指标。测井数据具有高纵向分辨率的特点，可以弥补取样数量不足、测试成本高等缺陷，因此在页岩油勘探中利用测井数据预测有机碳含量已成为一项重要技术。本文提出了一种结合高斯混合模型（GMM）和轻量级梯度提升机算法（LightGBM）的组合模型，实现TOC的测井预测。以松辽盆地南部长岭凹陷青山口组一段页岩为研究对象，收集了声波时差、中子孔隙度、自然伽马、电阻率、密度测井数据，通过箱型图方法进行异常点检测和处理，利用交叉验证和网格搜索方法调节最优参数，建立TOC预测模型。将提出方法与改进Δlg R、K-近邻算法（KNN）、决策树（DT）、极端梯度提升（XGBoost）和LightGBM五种模型进行对比，结果表明GMM-LightGBM模型的预测效果最佳，模型评价指标均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）为0.254、0.211、0.766。并将该模型应用在另一口实例取心井中，也取得了不错的效果，RMSE、MAE和R2分别为0.547、0.462、0.647。

关键词： 有机碳含量预测   机器学习   陆相页岩   四川盆地   凉高山组  

摘要： 总有机碳含量（TOC）是评价烃源岩生烃潜力的主要参数，常用的TOC测井模型在实际应用中受地质条件的差异影响较大，稳定性不高，制约了综合评价结果。本文选择四川盆地川北地区凉高山组二段作为研究对象，基于TOC取心实验数据和常规测井资料，运用随机森林算法对选定测井曲线进行特征重要性评估，消除测井曲线之间的测量误差及冗余数据的影响，优选四类测井曲线作为模型输入参数；选择准确性高、稳定性强的卷积神经网络结合长短期记忆神经网络，并引入牛顿拉夫逊优化算法对神经网络进行优化，确定最优超参数，建立一种基于牛顿拉夫逊算法优化卷积神经网络结合长短期记忆神经网络（NRBO-CNN-LSTM）的TOC回归组合智能预测方法，并进行TOC预测。模型预测表明，本文使用的神经网络模型决定系数高达0.976 3，预测结果均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）分别为0.107和0.240 3，整体误差（MAPE）为0.052 1，在砂泥频繁互层、测井曲线随岩性变化波动较大的沉积环境下弥补了常规神经网络预测算法的不足，有效提高TOC预测结果的精确度。本文研究结果可对四川盆地凉高山组油气的勘探提供可靠参考。