关键词： 轨道交通   智能制造   标准体系   关键技术   发展现状  

摘要： [目的]随着轨道交通行业的快速发展,智能制造已成为推动行业转型和升级的重要驱动力。为了给行业内设备制造商提供标准化的指导和支持,有必要对轨道交通行业智能制造标准体系进行研究。[方法]概述了当前轨道交通行业智能制造的现状及发展趋势。基于技术层面、管理层面及应用层面,提出了全面、科学的轨道交通行业智能制造标准体系框架,阐述了该框架下标准体系的主要内容。最后对轨道交通行业智能制造标准体系的实施及推广提出了建议。[结果及结论]该标准体系通过制定完善的标准、加强供应链协同、深化智能制造技术应用等措施,可以推动轨道交通行业智能制造的深入发展。未来随着智能制造技术的不断成熟和推广应用,轨道交通行业将迎来更为广阔的发展前景。

关键词： 产业变革   产业优化升级   人工智能   国际格局   战略性技术   深刻认识   新一轮科技革命   跨越发展  

摘要： 人工智能是人类发展新领域,是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权、提升我国重塑国际格局能力的重要战略抓手,是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、新质生产力加快形成和整体跃升的重要战略资源。

关键词： 隐形冠军   工业自动化   苏州工业园区   人工智能   国有资本   国资创投   新能源   四两拨千斤  

摘要： “实在抱歉,行程太满只能让你到这‘移动采访’了。”2月13日下午,苏州京隆科技公司一楼,苏州工业园区国有资本投资运营控股有限公司总裁、园丰资本董事长盛刚与记者碰面时的开场白,揭开了这位国有资本操盘手的硬核日程——上午9点半参加投控党委会,会上,人工智能基金和维昇药业两项投资过会;下午走访星德胜(新能源电机隐形冠军)、北人机器人(工业自动化龙头),出席京隆科技交割仪式。

关键词： 人工智能   广播电视   节目监管  

摘要： 本文重点探讨人工智能技术在广播电视节目监管中的应用途径,着重介绍智能识别技术、智能系统、深度学习等关键技术,并提出构建广播电视节目监管系统、完善电视节目监管处理流程、融入AI深度学习研判库以及基于AI深度学习推理方案等实施途径,以期有效解决多样化的监管挑战,为广播电视行业的可持续发展提供技术支持和思路。

关键词： 综合管廊   投资预测   机器学习   特征重要性  

摘要： 开展综合管廊工程投资预测对支撑综合管廊可行性论证具有重要意义。文章以在综合管廊投资中占比较大的土建工程费为研究对象,构建了包含98组综合管廊投资的数据集,建立了21个综合管廊土建工程费预测模型,获得了最优的预测模型。研究结果表明,构建的预测模型的确定系数在0.547~0.927之间,表现最好的预测模型为TPOP算法模型,其确定系数为0.927。研究成果发展并完善了综合管廊工程投资预测方法。

关键词： Al-Mg-Sc-Zr合金   选区激光熔化   机器学习   数值模拟   神经网络  

摘要： 本研究旨在利用机器学习方法优化Al-Mg-Sc-Zr高强铝合金的选区激光熔化(Selective laser melting,SLM)成形工艺。由于实验获取样本的成本高、周期长,本文通过SLM成形数值模拟获得充足的实验样本。以激光功率、扫描速度和扫描间距为输入,以数值模拟的残余应力为输出,构建了BP神经网络模型,并利用遗传算法优化BP神经网络模型的预测精度。结果表明:SLM成形Al-Mg-Sc-Zr高强铝合金的残余应力随激光功率的增加而增大,随扫描速度和扫描间距增大而减小。相较于BP神经网络模型,优化的GA-BP神经网络模型的平均绝对误差、均方误差和平均相对误差分别降低了2.62%、14.34%和0.64%。通过搭建遗传算法与GA-BP神经网络的联合双向预测模型,以残余应力最小为目标,确定了Al-Mg-Sc-Zr高强铝合金SLM的最优工艺参数为:激光功率373.17 W、扫描速度919.53 mm/s、扫描间距102.44μm。在最优条件下成形试样的残余应力为201.1 MPa,孔隙率为1.2%,xoz和xoy截面的平均显微硬度分别为103.2HV和120.1HV。本研究可为Al-Mg-Sc-Zr高强铝合金的SLM工艺优化提供一种高效经济的方法。

关键词： 锻造   自动化生产线   现场总线   分布式控制   实时通信   智能制造  

摘要： 针对锻造自动化生产线控制系统存在的集成度不高、实时性不足等问题,提出一种基于现场总线技术的系统设计方案。详细阐述了系统的总体架构,重点设计了现场设备控制、数据通讯与交互以及中央监控与管理等关键模块。通过构建仿真实验平台,对系统性能进行全面测试与评估。结果表明,该系统具有良好的实时控制能力和可靠性,能够显著提升锻造生产线的自动化水平与生产效率。

关键词： RFID   人工智能   智能冰箱   食材管理   远程监控  

摘要： 在该人工智能冰箱系统中,核心控制单元采用STM32F103RCT6微控制器,负责协调各模块的工作和数据处理。食材识别功能通过RFID读写模块实现,该模块能够读取食材上附着的RFID标签信息,从而识别食材种类。为了监测和控制冰箱内的环境条件,系统采用了DHT11温湿度传感器来实时获取温度和湿度数据。制冷功能由半导体制冷片承担,根据控制系统的指令调节冰箱内的温度。为了实现用户友好的交互界面,系统配备了HMI串口触摸屏,用于显示信息和接收用户输入。远程控制和监控功能则通过ESP8266物联网模块实现,允许用户通过智能手机或其他设备远程管理冰箱设置和监控食材状态。整个系统的设计旨在提供一个高度自动化和用户友好的智能冰箱解决方案,以提升家庭食材管理的效率和便捷性。

关键词： 慢性肾脏病   拉曼光谱   IgA肾病   膜性肾病   糖尿病肾脏疾病   机器学习  

摘要： 慢性肾脏病(CKD)是全球主要公共卫生问题之一,早期诊断CKD对控制病情进展至关重要。在生物医学领域,拉曼光谱技术结合机器学习可以分析光谱数据所代表的各种体液成分和组织,在辅助医疗诊断中具有显著优势。拉曼光谱在诊断CKD中具有应用潜力,但其诊断的准确性和临床适用性有待提高,同时需要不断优化算法,制订规范化的诊断策略。未来应开展针对CKD的大规模拉曼光谱筛查研究,以寻找更简单、更高效的CKD筛查方式,推动拉曼光谱在临床的广泛应用。

关键词： 美国国家健康与营养调查   氧化应激   氧化平衡评分   良性前列腺增生   机器学习  

摘要： 目的:探讨良性前列腺增生(BPH)与氧化平衡评分(OBS)之间的关系。方法:使用2001~2008年的美国国家健康与营养调查(NHANES)数据,详细研究了16个饮食因素和4个生活方式因素,计算了OBS。将BPH作为研究结果,探讨了两者之间的线性和非线性关系。此外,本研究还进行了亚组分析和交互作用检验。为了进一步建立BPH的预测模型,应用了包括XGBoost、支持向量机(SVM)和朴素贝叶斯(NB)等机器学习方法。结果:较高的OBS与BPH的较高患病率显著相关,限制立方样条分析显示出显著的正向非线性关联(P=0.015)。亚组分析揭示了基于酒精消费的差异性和交互作用关系。在纳入的7种机器学习模型中,XGBoost模型表现最佳,其AUC值为0.769。提示使用这一评价指标后,可以有效评估BPH的发生情况。结论:OBS与美国人群中BPH患病率之间的显著关联,为该疾病的进一步诊断和研究提供了参考。