关键词： 原油收益率预测   分析师评论文本   自然语言处理   情感分析   机器学习  

摘要： 随着信息技术的迅速发展和广泛应用,财经新闻、投资者评论和社交媒体情感等文本数据被广泛用于国际油价预测.然而,现有研究常常忽视分析师评论文本情绪对原油价格的影响.为此,本文收集2009～2023年分析师对国际原油市场的评论数据,构建分析师情绪指标,设计多源异构数据与原油收益率预测框架,并运用机器学习算法探究分析师情绪是否能够提高国际原油收益率预测性能.实证结果显示,分析师评论文本蕴含了重要的原油市场预测信息,在引入分析师评论文本情绪指标后,各种模型对原油收益率的预测性能显著提升;特别是,深度学习类算法表现出更优异的预测性能,其中LSTM模型的预测效果最为突出;此外,分析师评论文本内容比评论标题包含更多原油市场预测信息,且评论文本总情绪相较于情绪极值、均值和分歧更能反映出原油市场预测信息.

关键词： 人工智能   胃癌   治疗   预后   精准医疗  

摘要： 胃癌是中国高发恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率长期居高不下。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为胃癌的精准治疗和预后评估提供了新的技术手段。该文系统综述了AI在胃癌手术治疗、新辅助/辅助化疗、免疫治疗、靶向治疗及药物研发等领域的研究进展，同时探讨了其在患者生存期预测、术后复发风险及并发症预测等预后评估中的重要价值。尽管面临数据质量不足、模型可解释性差、数据隐私和伦理安全等挑战，AI有望在胃癌的精准医疗和个体化管理中发挥更大的作用。

关键词： 创新   修炼   企业   基本功   内卷   不确定环境   人工智能  

摘要： 世界上有很多顶级的公司,他们的基本功特别扎实,这个是我们真正要学习的。尤其是在今天这种“内卷”且外部环境也不确定的情况下,我觉得这时候更是每个企业扎实练好基本功的时候。到了人工智能时代,修炼基本功就更是不可能越过的环节。企业虽然做了很多的创新,但是基本功不扎实,这些创新就会如同昙花一现,这是一个很大的问题。

关键词： 党内巡视   人工智能   党内监督   廉政建设  

摘要： 传统党内巡视面临信息不对称、人力资源有限、巡视效率低下等问题。AI的精准画像功能可以提高数据分析效率、精准识别问题线索、优化党内巡视工作流程，进而提高巡视工作的智能化、精准化和规范化水平。党内巡视借助AI技术的五维动态廉政画像系统，通过融合党性修养、权力轨迹、政绩表现、经济审计及社交网络数据构建干部立体监督模型，实现从履历审查向实时行为监测的范式革新。建构跨部门数据中台驱动的闭环治理链，通过智能监督平台打通纪检、组织、审计系统的数据壁垒，有效预警化解风险，提升党内巡视质效。基于AI精准画像功能，党内巡视风险预警形成了“算法预警—交叉验证—分类处置—效能评估”的全周期闭环，助推党内监督从“人工抽检”到“全景监测”、从“事后追责”到“事前阻断”的治理跃迁，为推进全面从严治党提供新思路与新方法。

关键词： 光伏组件   组件故障   发光成像   红外成像   故障检测   人工智能  

摘要： 光伏系统的性能和可靠性对其广泛应用至关重要，而高效的故障检测技术是保障其长期稳定运行的核心环节。系统综述了光伏组件的常见故障类型，包括电气退化和不匹配、光学退化及非分类故障，分析了故障的成因及其对系统性能的影响。此外，总结了传统检测方法（如I-V曲线、红外热成像、电致发光等）及基于人工智能的新兴方法（如深度学习与传感器数据分析）。通过比较各方法的优缺点，指出传统方法在检测精度、实时性及复杂环境适应性上的局限性，并强调多模态数据融合和智能化分析技术的重要性。最后，展望了未来光伏组件故障检测的发展方向，包括数据质量提升、模型轻量化与自动化检测的结合，以进一步提高光伏系统的运行效率和可靠性。

关键词： 分类信度   分类一致性   决策规则   认知诊断   机器学习  

摘要： 心理测验、教育测验和医学测验广泛应用于测试者分类,而内部一致性和α等信度系数并不能直接评价分类信度,如何评估标准参照测验的分类信度,成为研究者和实践者关注的重要问题。本研究从分类一致性方法视角,探究单次施测测验的分类一致性估计模式,分析各类代表性方法发展脉络及其核心思想,结合各方法相关软件包与程序,分析人格测验、学业测验、诊断测验等真实数据。结合理论分析与数据分析,总结各类方法的优劣与影响因素,提出选用各类方法的建议,讨论分类一致性区间估计等问题,推动分类测验的分类一致性的研究、应用与报告。

关键词： 人工智能   交通运输   高质量发展   交通强国   公共政策  

摘要： 在全球科技革命和产业变革中，人工智能（AI）正重塑交通运输领域，引领数字化新潮流，成为推动我国交通运输高质量发展的关键。人工智能通过优化供需匹配，降低物流成本，拓展效益范围，催生新交通运输业态，为行业高质量发展提供赋能。面对新旧矛盾和全球挑战，文章分析人工智能在交通运输中的技术应用、场景创新及治理变革，提出发展建议，明确人工智能赋能交通运输的实施路径，推动行业转型升级。包括构建理论基础，指导实践创新，加速技术与产业融合，提高运输效率和安全性，培养高素质人才，为构建现代综合交通体系提供参考。

关键词： 特殊钢   工业大数据   人工智能   质量过程管控   质量预测  

摘要： “十四五”期间，中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，钢铁行业和下游行业对产品质量管控提升提出了更高的要求；随着新兴信息技术应用，工业大数据助力钢铁行业向高质量转型发展。当前钢铁行业仍存在数据孤立、质量追溯分析困难等问题，没有系统全面地处理错综复杂的关联数据，导致质量分析效率低、成本高；同时高端特殊钢具有成分复杂、生产批量小且高性能、高纯净度、高精度、高稳定性的特点，对质量的要求极为苛刻。为此，兴澄特钢将企业全流程、多源异构的生产数据充分汇聚融合，利用工业大数据、人工智能和数字孪生等技术，构建了1+N的质量体系架构；该质量体系架构以1个质量大数据平台为基础，建设了多个质量管理子系统，实现了质量全流程管控。基于工业大数据的高端特殊钢质量管控的成功应用实践为钢铁行业质量管控提供了新的思路和方法，具有重要的参考和推广价值。

关键词： 蒙特卡罗(MC)方法   粒子输运   并行计算   JMCT   人工智能  

摘要： 蒙特卡罗（MC）粒子输运方法应用概率论随机理论与数理统计知识开发相应程序，并借助计算机工具帮助核领域解决各种粒子输运物理问题。经过70多年的发展，MC粒子输运方法理论和算法已经逐步成熟，先后诞生了多代多个程序软件，在核辐射屏蔽、核反应堆堆芯临界安全分析、核探测及核医学等传统领域广泛应用。本文从MC粒子输运的理论基础介绍开始，给出了MC方法求解积分形式中子输运方程的中子通量密度公式，以及中子通量密度响应量的计算方法，同时概述了求解输运方程的确定论方法分类，介绍了MC粒子输运方法发展历程和计算应用经历的阶段，以及国内外重要的MC粒子输运分析软件，还有近期国际上采用图形处理单元（GPU）技术发展MC粒子输运软件的方向和进展。同时对自主研制的MC粒子输运软件JMCT的功能和特色进行系统性介绍。

关键词： 人工智能   通识课   教学设计   大一新生   问卷调查  

摘要： 在人工智能技术快速发展的背景下，如何设计适应大一新生需求的人工智能通识课程成为高等教育改革的重要议题。本研究以浙江大学901名大一新生为研究对象，通过问卷调查与访谈，分析其人工智能知识基础、素养水平及课程需求差异。研究发现：（1）专业领域和生源区域是影响大一新生人工智能知识掌握情况、素养水平和知识需求的重要因素；（2）近九成新生尚未接触人工智能相关知识，理工科学生编程基础优于人文社科学生，但整体技术基础薄弱；（3）超九成学生认为学习人工智能知识对个人发展和专业需求至关重要；（4）学生偏好实践导向的课程形式，建议课程内容分层设计，加强跨学科案例与实用性技能培养。基于此，本研究提出构建差异化课程体系、强化校企合作实践、整合跨学科师资资源、推动“AI+X”融合创新等建议以弥合区域及专业差异、提升通识教育质量，为智能时代人才培养提供参考。