关键词： 贯通培养   人工智能   产教融合   职普融通  

摘要： 职业教育要守住职业属性、应用型定位和就业导向的初心,使不同层次的职教之间路径贯通,确保人才培养与产业升级同频共振.

关键词： 肝细胞癌   影像组学   超声   计算机断层扫描   磁共振成像   正电子发射体层成像   人工智能   预后  

摘要： 肝细胞癌（hepatocellular carcinoma, HCC）是中国癌症相关死亡的第二大原因，预后亟需精准预测手段。影像组学虽展现出潜力，但现有综述多局限于单一模态或技术层面。本文系统综述超声、计算机断层扫描、磁共振成像及正电子发射体层成像影像组学在HCC预后的研究进展，剖析标准化缺失、生物学解释不足等关键瓶颈。本文认为，未来重点发展多模态融合算法、可解释性模型和前瞻性验证研究，指导临床实践，提高诊疗效果。

关键词： 人工智能   单片机教学   课程转型  

摘要： 高校教学中,单片机教学从传统的理论教学模式转变到项目式教学,取得了显著成效.目前,人工智能技术正成为推动高等教育学科变革的重要引擎,赋能传统专业课程转型.本课题基于《单片机原理及应用》课程教学,探讨了单片机教学存在的主要问题,进行了"人工智能+单片机教学"实践研究,提出了搭建智能助学平台、创新教学模式、优化课程评价体系等建议,进一步激发单片机的创新活力,助力新时代应用型人才培养.

关键词： 人工智能   主流媒体   全国两会   短视频  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)在新闻领域中的应用日益广泛.2025年全国两会报道中,湖北日报利用AIGC制作推出了一系列优秀的短视频新闻.本文将以此为例,分析其中内容的生产方式与方法、应用场景及发展趋势.

关键词： 交通安全   山区高速公路   事故严重程度   货车事故   机器学习  

摘要： 山区高速公路由于地形复杂、气候多变、道路条件受限，使得货车事故的发生具有更高的风险。为了深入探究山区高速公路货车事故严重程度的影响因素，并为交通事故的主动预防和精准防控提供科学依据，基于机器学习方法，构建不同分类模型对事故严重程度进行预测与分析。选择碰撞类型、车辆类型、路面结构、平面线形、纵断面线形、路侧防护措施、路表面状况、季节和事故时间等34个特征因素作为输入变量，以事故严重程度（轻微伤害/严重伤害）作为二分类输出变量，构建决策树（DT）模型、随机森林（RF）模型和支持向量机（SVM）模型等3种机器学习模型。为了评估模型的分类性能，采用准确率、精准率、召回率和F1分值等指标对模型进行对比分析。此外，为了深入剖析各模型的决策机制并识别关键影响因素，引入SHapley Additive exPlanations(SHAP)方法，对模型的预测结果进行解释性分析，以量化各输入变量对事故严重程度的贡献度。研究结果表明：RF模型的分类性能优于DT模型和SVM模型，在准确率、精准率、召回率及F1分值方面均具有较优表现。SHAP分析进一步揭示了影响山区高速公路货车事故严重程度的关键因素，包括翻车、无坡度、水泥路面、转弯、正面碰撞、事故时间（19:00—06:59）以及路侧无防护措施等因素。

关键词： 长江   溶解态有机碳   机器学习   驱动因素  

摘要： 解析河流溶解态有机碳（DOC）浓度及通量变化对于刻画全球碳循环过程和细化全球碳收支计算至关重要.然而,中国河流的相关研究受“长时间连续观测样本少”和“控制参数时间分布不统一”等限制,河流DOC的季节和长期变化规律及其驱动因素的影响机制尚未得到充分认识.该研究利用长江徐六泾站长时间尺度的逐月DOC浓度实测数据和相关流域特征数据,对比不同机器学习方法,基于最佳模型模拟了2001—2020年徐六泾站逐月的DOC浓度变化;并使用SHAP （SHapley Additive exPlanations）方法分析了流域特征对DOC浓度和通量的影响.结果表明,随机森林算法是最佳选择(R2=0.72, RMSE=0.09 mg·L-1). 2001—2020年间,长江徐六泾站DOC浓度范围为1.24～2.27 mg·L-1,平均为1.67 mg·L-1;年DOC通量变化范围为0.93～2.41 Tg·a-1,平均为1.46 Tg·a-1.研究表明,徐六泾站DOC浓度的季节性模式已从洪季低、枯季高转变为洪季和枯季均较高,这种变化可以归因于人为水调节活动和流域生态系统格局的变化.在长期趋势上,徐六泾站的DOC浓度和通量均显著上升(递增速率为0.026 mg·L-1·a-1, p<0.05; 0.002 5Tg·a-1, p<0.05).其中在近十年尺度上,人类活动的增强解释了54.1%的DOC浓度变化,是最主要的驱动因素.研究将有助于进一步了解过去十几年间长江DOC浓度和通量的变化规律及其驱动因素的影响机制,并为河流碳循环的大数据分析研究提供新的视角.

关键词： 人工智能   新能源汽车   营销策略   市场竞争  

摘要： 人工智能技术快速发展,其与新能源汽车营销策略的结合正在深刻改变传统汽车行业的市场格局,两者相互赋能,共同推动行业的智能化、个性化和精准化发展.文章首先分析了新能源汽车行业发展现状,其次探讨了人工智能对新能源汽车营销的影响,最后提出了人工智能背景下新能源汽车营销策略,并通过典型应用案例分析验证了营销策略的可行性和有效性,以期为新能源汽车企业在人工智能时代提升市场竞争力提供参考.

关键词： 人工智能   解剖学教学   机遇与挑战  

摘要： 人工智能（AI）的迅猛发展为医学教育教学带来前所未有的变革机遇和挑战。随着AI技术在医学教育领域的逐步渗透，并影响各个医学学科发展，特别是其赋能解剖学教学展现了无限潜力和广阔前景。AI通过增强学习体验与可视化效果、个性化学习支持、教学辅助与效率提升，跨界融合等，促进了解剖学教学深度变革。同时，AI也为解剖学教学带来伦理、技术、数据隐私和安全等问题的系列挑战。本文通过综述解剖学教学面临的问题，探讨AI在解剖学教学中的创新应用机遇与挑战。

关键词： 太行鸡   坝上长尾鸡   分子标记   机器学习  

摘要： 旨在通过筛选和挖掘太行鸡与坝上长尾鸡的特征SNPs分子标记，实现利用少量SNPs区分两个品种的目标。本研究通过61只太行鸡和56只坝上长尾鸡品种的全基因组重测序数据，采用连锁不平衡和群体分化指数分析筛选重要的SNPs；采用6种机器学习分类模型对个体类别进行预测并评估模型性能；利用随机森林模型评估SNPs重要性，根据准确率、召回率和AUC值筛选出最少数量的SNPs；最后通过主成分分析、系统进化树和基因组关系矩阵验证其区分效果。结果，筛选出28个SNPs标记能够有效区分太行鸡和坝上长尾鸡，这些SNPs位点主要分布于基因间区或内含子区，显著富集在免疫、组蛋白乙酰化、代谢等相关的GO生物学过程以及碱基切除修复的KEGG信号通路，并发现免疫（BCL11B、AvBD13、KAT7）、脂质代谢（URI1、RREB1、ZBTB20）和适应性（ZNF536）相关基因。利用群体遗传学和机器学习方法筛选出能够区分太行鸡和坝上长尾鸡品种的分子标记组合，为地方品种“分子身份证”的构建以及种质资源的保护和鉴定工作提供重要参考。

关键词： 后门攻击   深度神经网络   机器学习   鲁棒性   模型安全  

摘要： 模型后门攻击通常将待触发后门隐藏在模型参数中，而在其构造的特定样本下激活预设输出。但这类方法容易遭受参数净化等防御技术的削弱，导致后门难以触发。为此，首次基于特征分布设计后门触发机制，构建了不依赖模型参数的结构后门，从而实现高隐蔽、高鲁棒的后门植入。首先，使用模型特征空间中的分布式触发器生成后门图像，使得后门激活更加稳定，从而提升攻击可靠性；其次，构建由分布检测器和后门寄存器组成的后门结构，并嵌入至目标层中。该结构化后门不依赖模型参数，可显著增强后门的鲁棒性和抗检测性；最后，利用分布检测器提取分布式触发模式，同时后门寄存器将被激活并完成模型特征污染，从而确保后门在预期条件下精确触发，使得后门效果更具针对性。实验结果表明，提出方法在模型经历20轮参数修改后依然能够达到100%的攻击成功率，且能够躲避多种先进的后门检测器。