关键词： 爽约内生性   机器学习   预约调度  

摘要： 患者的爽约严重干扰了医院管理者的日常运营.当爽约具有内生性时,医院决策预约调度策略变得更加困难.在多医生的背景下研究考虑爽约内生性的预约调度问题,并将其建模为一个两阶段随机混合整数规划模型.由于爽约内生性的存在,模型的复杂程度显著增加.为此,文章提出了一种结合机器学习与遗传算法的求解方法,并通过与采用固定爽约率的仿真对比证明了该方法的有效性.同时探究了成本系数对调度结果的影响,发现随着医生加班成本的增加,最后一个时段的患者数量减少,患者在治疗周期内的分布更均匀.

关键词： 人工智能   行政执法   数字政府  

摘要： 在智能化时代,只有“数治”与“法治”并驾齐驱才能形成治理合力,提升国家治理法治化、智能化、专业化水平。在政府治理现代化的背景下,人工智能嵌入行政执法已成现实,推动数字政府建设步入新的发展时期、探索新的执法模式。人工智能应用于行政执法领域被赋予更多期待的同时也对其法律规制提出更高的要求。据此,有必要围绕规制逻辑的二元分化和人工智能嵌入行政执法实践的规制困局等作出相应调适,转向“数治—法治”一体整合的规制逻辑和“备案—解释”的规制策略,构建与人工智能嵌入行政执法相适宜的规制体系。

关键词： 计算机科学家   诺贝尔物理学奖   人工神经网络   机器学习   诺贝尔委员会   物理学界   工具开发   杰弗里  

摘要： 当杰弗里·辛顿获得2024年诺贝尔物理学奖时,整个物理学界和计算机学界都迎来了一颗“重磅炸弹”。有人甚至哀叹“物理学已死”。这不是在否定辛顿本人,他可能是世界上在世的最出名的科学家之一,被誉为“AI教父”。问题在于,辛顿不是一个物理学家。尽管诺贝尔委员会称,辛顿“利用物理学工具开发的方法,为当今强大的机器学习奠定了基础”,但他一直都是一个计算机科学家,研究人工神经网络,还在2018年获得过计算机领域的最高奖图灵奖。

关键词： 10kV配电网   工程造价   大数据   机器学习  

摘要： 针对传统10kV配电网工程造价管理模式存在的效率低下、难以适应大规模工程需求等问题,本文提出一种基于大数据的10kV配电网工程造价管理平台设计方案。该方案采用分层架构,包括表示层、业务逻辑层、数据处理层和数据存储层,各层之间相互协作,实现数据采集、存储、分析、可视化等功能。平台利用大数据分析和机器学习技术,对海量历史数据进行深度挖掘,实现工程造价的精准预测、风险预警和智能决策,有效提高管理效率,优化资源配置,控制工程成本。

关键词： 人工智能   主流媒体   舆论引导  

摘要： 在人工智能蓬勃发展的当下,传媒格局发生巨大变化。这种变化给新时代的舆论引导工作带来了前所未有的挑战与考验。然而,无论传媒环境如何风云变幻,主流媒体都应主动顺应智能化这一崭新趋势,从理念、思路和实践三个层面积极应对。只有这样,主流媒体才能在复杂多变的舆论场中站稳脚跟,发挥更加关键、更加积极的作用,引领舆论朝着正确的方向前行,为社会的稳定与和谐发展保驾护航。

关键词： 人工智能   正颌教学   口腔正畸学   头影测量  

摘要： 目的:探讨人工智能辅助扫描法在正颌头影测量教学中的应用效果。方法 :选取2023年6月—2024年6月在上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔第二门诊实习的本科四年级学生24名作为研究对象,随机分为试验组和对照组,每组12名。以“错?畸形”章节的内容为基础,试验组使用人工智能对X线片进行头影测量,对照组按照传统方法对X线片进行头影测量。通过问卷调查、理论测试、头影测量操作考试等方式对2种教学方法的效果进行评价。采用SPSS 27.0软件包对数据进行统计学分析。结果:试验组学生对理论知识的理解和案例分析结果均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);试验组头影测量精确度高于对照组,头影测量时间少于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:人工智能辅助头影测量可显著提高头影测量的准确度及速度,帮助学生认识标志点等知识学习,增强教学效果,且学生认可度较高。

关键词： 数字化转型   健康数据   人工智能   大数据   智慧医疗  

摘要： 随着数字科技革命的深入推进,生成式大语言模型、物联网、类脑人工智能等技术层出不穷,医疗卫生行业也面临着前所未有的数字化转型机遇与挑战。对公立医院而言,推进数字化转型既是实现医院高质量发展的前提条件,更关乎广大群众的就医需求。然而,医院数字化转型并非一蹴而就,需要在理念思维、顶层设计、数据治理等方面统筹谋划、系统推进,以数据为基础,以信息化为纽带,以智能为引擎,加快医疗服务模式和管理方式的变革,从认知到行动、从内部到外部,全方位重塑医院数字化新生态。

关键词： 人工智能   外语翻译教学   自主学习  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,外语翻译教学方法也发生了显著变化。人工智能不仅提升了翻译效率,还为教学策略提供了新的思路和工具。这些应用涵盖了智能翻译工具、语言学习应用程序、虚拟教练与聊天机器人以及翻译质量评估系统等多个方面,显著提升了教学效率和学生的学习体验。然而,人工智能技术在外语翻译教学中的应用也面临着诸多挑战,包括翻译准确性、教学依赖性、数据隐私以及技术与伦理等问题。本文通过分析人工智能在外语翻译教学中的应用现状,总结其优势与不足,并提出应对策略,以期为外语翻译教学的改革与创新提供参考。

关键词： 大数据   人工智能   汽车故障   预测性维修技术  

摘要： 现代汽车技术越趋复杂,传统维修依赖事后与定期保养就越显局限,因汽车ECU增多及传感器广泛应用,运行时产生海量且涵盖多方面的数据,而传统维修模式难以利用它们。大数据的兴起为收集、存储、分析数据以挖掘故障特征提供了可能,为汽车故障预测带来新契机。基于此,结合汽车故障数据采集与处理,基于大数据的汽车故障特征提取展开分析,同时针对人工智能算法应用进行研究,并进行汽车故障预测性维修模型构建与验证,旨在为相关人员提供参考帮助。

关键词： 人工智能   金融学   知识图谱   课程创新  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)技术在金融学课程创新中的应用,旨在为高校金融学教学改革提供指导。随着AI技术的快速发展,金融行业正经历深刻变革,对复合型金融人才的需求愈发迫切。文章首先梳理了建构主义、行为主义、混合式学习和联接主义学习理论在AI赋能金融学课程中的应用,包括情境模拟、个性化辅导、程序教学、强化机制、在线与面对面教学结合以及知识图谱技术建立知识点联系等。实践路径上,提出了基于AI的个性化教学策略、智能互动式教学模式和虚拟仿真实验教学应用,通过数据分析定制学习路径、智能工具增强课堂互动以及虚拟环境提升实操能力。此外,文章还探讨了AI优化教学评价,通过多维度数据驱动的评价指标体系、自动化与实时化评价过程以及促进学生全面发展的评价导向,实现对学生学习情况的全面、科学评估。最后,文章总结了研究结论,并对未来研究方向进行了展望。通过本文的研究,期望为高校金融学教学改革提供有益参考,助力培养适应新时代需求的高素质金融人才。