关键词： 烤烟   图像特征   机器学习   一维卷积神经网络   产量预测  

摘要： 为探讨基于RGB图像特征结合机器学习与深度学习算法预测烤烟产量的可行性,通过无人机获取烤烟中川208打顶后25 d的图像,提取颜色、纹理与形状共35个特征。采用随机森林算法优选特征,利用反向传播神经网络(BPNN)、基于遗传算法的反向传播神经网络(GA-BPNN)、极限学习机(ELM)、基于粒子群算法的极限学习机(PSO-ELM)、支持向量机(SVR)、基于遗传算法的支持向量机(GA-SVR)和随机森林(RF)7种传统机器学习算法和深度学习算法一维卷积神经网络(1D-CNN)构建产量预测模型。结果表明:基于RF优选组合特征(颜色、形状与纹理)所建立的RF预测模型准确度(R^(2)=0.970)与泛化能力(R^(2)=0.817)均高于其他6种机器学习模型与1D-CNN模型,产量预测值与实测值吻合性较高。特征优选结合随机森林算法构建烤烟产量预测模型可行性较高,可为烤烟产量预测提供新思路。

关键词： 人工智能   高校政府采购   应用场景   效率提升  

摘要： 人工智能技术为高校政府采购管理带来了革命性变革。本文基于场景属性,将人工智能应用划分为商业应用、公商混合和公共服务三大类型,系统分析了采购需求分析、动态价格预测、采购文件生成等具体场景的应用实践。以期为高校政府采购智能化转型提供理论与实践依据。

关键词： 人工智能   编辑   机遇   挑战   职业发展  

摘要： 人工智能的迅猛发展正深刻重塑出版业格局,为编辑职业发展带来前所未有的机遇与严峻挑战。文章分析人工智能对出版业的影响,探讨编辑职业发展面临的挑战,即编辑角色作用的弱化、编辑职业能力的提升,并针对这些挑战,提出构建人机协同的元认知框架、发展批判性技术应用能力、创新人机协同的范式等对策,从编辑角色转型、教育体系调整、终身学习等维度展望编辑职业发展的未来,在人工智能时代重塑编辑职业发展价值。

关键词： 多维度不均衡   机会不均衡   基尼系数   机器学习  

摘要： 居民福祉发展不均衡是地区发展不均衡和影响城乡融合发展的重要问题。基于2010—2022年中国家庭追踪调查数据,从收入、消费、教育和健康维度分析单维与多维不均衡的动态变化及各维度对多维不均衡的贡献,并通过集成回归树算法构建机器学习模型,构建一个更为全面的多维不均衡分析框架。研究发现:2010—2022年间收入和消费不均衡有轻微波动但维持在较高水平,教育和健康不均衡程度降低;收入不均衡在多维不均衡中占主导地位;各维度不均衡间呈正相关关系,加剧了个体面临的多维不均衡;东部地区不均衡程度高于西部和中部。因此,应进一步优化收入分配、推动教育和医疗公共服务的均等化、创建促进机会公平的政策环境,并加强对弱势群体和区域的支持。

关键词： 病理组学   胃肿瘤   人工智能   诊断  

摘要： 胃癌是来源于胃黏膜上皮的恶性疾病,其发病率和死亡率在众多恶性肿瘤中均居前列,严重威胁人类的生命健康。胃癌治疗的前提是准确诊断胃癌亚型并提出最佳治疗策略,以延长患者的生存期。近年来,病理组学作为一种人工智能算法驱动的新兴组学技术,能够从全切片数字扫描图像中更准确地识别癌症亚型,分析肿瘤微环境及细胞核异形的病理组学特征,这不仅大大提高了病理诊断的效率和准确性,也有利于治疗方案选定及预后的远期评估等,具有广阔的临床应用前景。尽管胃癌的病理组学现在仍面临标准化数据稀缺,模态数据质量高度异质,缺乏可解释性、可重复性和人工智能信任问题等挑战,但目前已有大量的持续工作来解决这些问题,并促进基于人工智能的病理组学分析的临床转化。在人工智能技术的广泛应用与临床实践中病理组学数据不断完善的推动下,胃癌的精准诊疗领域正迎来创新的浪潮。

关键词： 机器学习   高性能推进剂   遗传算法  

摘要： 西北工业大学提出一种机器学习结合遗传算法的框架实现快速驱动高性能推进剂的发现高性能固体推进剂设计往往依赖于组分生成焓(EOF)的高精度定量计算,但这一过程通常效率低、耗时长。为此,西北工业大学提出了一种融合机器学习(ML)与遗传算法(GA)的新型框架,用于加速固体推进剂的设计,仅以各组分的质量比例和化学配方为输入,即可实现推进剂能量特性的准确快速预测。

关键词： 人工智能   自主性发展   个性化学习   情感计算   教育治理  

摘要： 人工智能的教育融合不偏离教育的本质目标,避免技术异化和人性危机成为当前教育高质量发展亟待解决的关键问题。以人为本的教育人工智能符合将人类的需求、价值、尊严与保障放在核心地位的人工智能设计与融合理念。然而,其仍然面临着隐私侵犯与算法偏见的数据伦理威胁,情感关怀与主体性丧失的自主性危机、教育功能技术工具化和教育目标异化等技术伦理隐忧。基于我国新时代教育的具体情境与实践,以人为本的教育人工智能发展应当重构教育的伦理框架,进行从工具理性到价值理性的深度转向;重塑个性化教育体验,实现人机协同与情感智能的整合;重申教育目标全面性,构建超越技术理性的全人教育模型,为实现中国式教育现代化开拓新的路径。

关键词： 机器学习   特征学习   迁移学习   Nb-Si合金   合金设计  

摘要： 基于第一性原理计算数据和“中心-环境”特征,系统探究了基于结构降维与升维的特征学习优化对机器学习模型预测Nb₅Si₃合金的关键性质(置换能和键长)变化的影响。通过比较集成特征筛选降维、嵌入升维模型及预训练-微调迁移学习策略,发现离散型嵌入模型结合预训练-微调迁移学习在置换能预测上表现最佳,而随机森林模型结合特征筛选在预测局部键长变化上更具优势。揭示了针对不同目标性质的预测需适配不同的机器学习算法模型及其匹配的特征优化策略,即特征降维和升维的有效性取决于机器学习算法及其预测目标的性质,为机器学习辅助材料设计开发提供了重要参考。

关键词： 智能制造   农业机械   冲压模具   融合应用  

摘要： 通过典型农机冲压模具案例分析,运用三维数字建模、仿真优化、制造过程智能调控及模具寿命预测等方法,从模具结构设计、制造精度控制与运维管理三个方面进行了系统分析,并应用智能制造技术缩短模具开发周期,提高模具精度与使用寿命,降低维修频率与材料浪费。研究结果表明,智能制造技术在农业机械冲压模具领域具有显著的效率与质量提升优势,具备广阔的推广应用前景。

关键词： 智慧图书馆   智能检索   用户画像   人工智能  

摘要： 人工智能技术正逐步融入智慧图书馆,不仅对新时代智慧图书馆的创新和发展起到关键性推动作用,也增强了入馆用户的黏性。基于用户画像的智能检索、个性化推荐等应用于智慧图书馆,可显著改善用户服务体验。为了践行“以人为本”的服务理念,武汉大学图书馆开展用户画像技术应用研究,以提升图书馆服务效率和师生满意度。