关键词： 机器学习   水质参数   富营养化   预测  

摘要： 水体富营养化问题日趋严峻,是全球水环境领域长期以来面临的巨大挑战。藻类的异常生长增殖,破坏了水生生态环境,甚至对动植物和人类产生了威胁。积极进行水体富营养化预测,制定高效调控策略,是保护水体生态环境的关键。机器学习能够较好地利用已知信息,通过高度的非线性映射刻画复杂因素间的相互关系。该文探讨了几种常见的机器学习模型在不同环境因子下对藻华预测的应用。针对不同环境变量与水体营养状态的复杂性,选择最佳适用的机器学习模型,对提高预测精准度至关重要。结合前人研究结果展开分析,有助于基于关键环境变量扩展藻类种群动态机器学习模型的能力,为未来对不同水域富营养化预测、采取积极应对策略提供实践参考。

关键词： 白癜风   人工智能   机器学习   诊断   治疗   综述  

摘要： 人工智能已在医疗领域的应用中迅速发展,白癜风为基于形态学的一种皮肤病,有丰富的图像数据库,基于计算机视觉,人工智能可应用于该病的诊断、评估和治疗。该文概述了白癜风的疾病负担及诊治现状、回顾了人工智能在白癜风的诊断、鉴别和疗效评估中的应用的相关研究。未来需多学科合作和支持来提高人工智能的应用性能,使大众受益。

关键词： 水下混凝土   回弹法   无损检测   测强曲线   机器学习  

摘要： 为解决传统的无损检测方法如回弹法、超声法等存在设备水损、数据精度差、难评估的问题。文中基于传统回弹法测强原理,设计水下无损检测装置,并通过试验验证其性能,进一步提炼适配的水下作业测强曲线。结果表明,装置水下作业时防水性能完善,并且所拟合测强曲线的2个误差指标:强度平均相对误差δ=9.13≤12,强度相对标准差e_(r)=11.61≤14,满足JGJ/T 23-2011《回弹法检测混凝土抗压强度技术规程》对专用测强曲线的精度要求。

关键词： 人工智能   血液学   教学  

摘要： 本文重点探讨了人工智能在临床血液学检验教学中的应用。通过剖析临床血液学检验教学的现状,结合人工智能技术的优势,从案例库建设、图谱资源库建设、虚拟仿真训练、辅助教学、临床思维训练等多个角度探讨其在临床血液学检验教学中的应用前景,并对人工智能在教学实践中可能存在的问题进行分析。

关键词： 中国经济结构   人工智能   大国博弈   核心功能   时代变革   极简   存量  

摘要： 极简增长的逻辑就是在每个核心功能点上成为翘楚,成为必买理由,将市场第一的原则做到极致。中国正处于重大的时代变革之中,原有的经营逻辑正在失效,眼下既有满眼的问题,也到处充满了机会。一方面,以人工智能为代表的第四次科技革命正在推动产业质变,另一方面中美大国博弈、中国经济结构面临调整。

关键词： 深度强化学习   融合创新模式   机器学习   知识驱动   人工智能   数据驱动   发电设备   电力负荷  

摘要： 通过机器学习预测电力负荷,利用深度强化学习进行发电设备故障诊断与维护,运用人工智能优化发电机组的运行效率等,在以数据驱动的基础上,融入知识驱动,利用知识、数据、算法和算力等四要素构造更强大的AI+发电融合创新模式,显著提升发电系统的可靠性和经济性,有效降低运营成本并提高能源利用效率。

关键词： 数字出版   人工智能   数字化转型  

摘要： 当前,数字技术正驱动出版业进行全局性变革,技术与产业的深度融合为出版行业提供了持续前进的动力。本文通过梳理数字技术在出版业的应用现状,明确其在标准建设、政策推动、出版流程及产业融合等方面的进展,结合对当前应用中存在的规范标准、融合难点以及资金人力等问题,从行业宏观层面和出版单位微观层面提出针对性建议,以期推动数字技术在出版业的深度有效应用。

关键词： 人工智能   物联网技术   体育馆环境监测   环境调节   ESP32模块   云平台  

摘要： 借助当前国家提出的《2023群众体育工作要点》强化政策落实,科学规划,布局前瞻引领型、战略导向型、应用支撑型重大科技基础设施,构建一座基于ESP32芯片与阿里云的智慧体育馆,以人工智能赋能体育馆实时监测与智控优化设计。采用ESP32开发板、光敏传感器、烟雾与空气质量传感器等,通过实验法与定量分析法对系统进行调试,基于VisualStudioCode平台实现对场馆内部温湿度、光照强度、空气质量等数据的实时监测,若室内环境参数超出设定范围,系统即控制继电器调节相应设备,同时可通过移动端APP远程查看与操控,实现系统双重控制。系统结合云平台与物联网技术,有效节省了人力物力财力,保障了体育场馆环境的安全,同时成功实现了优化体育参与人群运动环境与加强场馆防火安全等目标。通过自动与移动远程双重系统控制环境参数,自动调节,达到最优空气环境质量与运动最适光线强度,提高使用体育场馆人群的运动舒适度,为体育的推广与运动参与率的提高做出一定贡献。

关键词： 混输管道   油气水三相流   机器学习   预测模型   压力预测   GA-BP  

摘要： 准确的油气水三相混输管道压力计算是油气集输管道优化设计和安全管理的关键,目前缺乏完全普适的油气水三相混输管道的压力预测方法。为了提高现场管理水平,针对西北S油田油气水三相混输管道建立了基于机器学习算法的起点压力预测模型。针对现场某混输管道建立PIPESIM模型,基于实际的管内流体物性、管道边界条件等参数,模拟了大量运行数据;为防止模型过拟合、提高模型的泛化能力,将数据随机打乱,并基于预测误差损失函数训练模型。以RMSE、MAE、R2为评价指标,对比了SVM、DT、RF、XGBoost、BP和GA-BP这6种回归预测模型。研究结果表明:GA-BP神经网络取得了该混输管道起点压力最准确的预测结果,其决定系数达到了0.9996,RMSE和MAE分别为1.5319和1.1420,表明模型的拟合能力优良,具有优越的学习能力和自适应拟合能力。该预测模型可用于油田油气水三相混输管道的压力监测,有效提高油田智能化运行管理水平。

关键词： 智能制造   装备管理   装备管理优化  

摘要： 通过概述智能制造的定义与特征,具体分析智能制造对装备管理的影响,主要体现在提升精准性和实时性、增强预测性和决策支持能力两个方面。探讨装备管理中的智能制造技术,包括物联网应用、人工智能与大数据分析、设备运行与维护阶段管理等。进一步提出基于智能制造的装备管理优化策略,如设备监控与预测维护、资源配置与决策优化等。最后,通过案例分析验证智能制造技术在装备管理中的应用效果,展示设备故障率降低、设备利用率和生产效率提高等成果。研究成果能够为智能制造技术在装备管理中的应用提供理论支持和实践参考,为未来进一步探索提供方向。