关键词： 计算机智能穿戴   计算机视觉技术   机器学习算法   应用场景  

摘要： 随着科技的飞速发展,智能穿戴电子产品逐渐普及,其中,计算机技术发挥着核心作用。本文深入探讨计算机视觉技术与机器学习算法在智能穿戴产品中的应用,分析其融合机制、面临的挑战及应对策略,并通过实际案例实证研究展示应用效果,对未来发展趋势进行预测,旨在为智能穿戴领域的技术创新与应用拓展提供理论支持与实践参考。

关键词： 腹膜炎   脓毒血症   机器学习   预测模型  

摘要： 腹膜炎是全球重症监护病房患者败血症的第二大死亡原因,脓毒血症的早期预测对于及时干预并最终改善预后至关重要。本研究基于新型的机器学习算法,建立并验证腹膜炎患者发展为脓毒血症的预测模型,研究结果提示机器学习模型可以成为预测腹膜炎患者预测脓毒血症的可靠工具,并且,随机森林算法模型具有最佳的预测性能,这种机器学习方法可用于帮助临床医生对于高风险因素的认识并早期干预以降低死亡率。Peritonitis is the second leading cause of sepsis-related mortality in intensive care unit (ICU) patients worldwide. Early prediction of sepsis is critical for timely intervention and ultimately improving prognosis. This study established and validated a predictive model for the development of sepsis in peritonitis patients using novel machine learning algorithms. The findings suggest that machine learning models can be a reliable tool for predicting sepsis in peritonitis patients. Among them, the random forest algorithm model showed the best predictive performance. This machine learning approach can help clinicians recognize high-risk factors and intervene early to reduce mortality.

关键词： 机电一体化   精准农业   智能农机   人工智能  

摘要： 机电一体化技术在精准农业中的应用日益广泛,促进了农业生产的智能化和自动化发展。该文综述了机电一体化技术在精准农业中的研究现状,探讨其在农田管理、作物监测、自动化作业及农机设备控制等方面的应用。同时,分析当前研究中面临的挑战,认为未来随着物联网、大数据、人工智能等技术的进一步融合,有望进一步提升农业生产的效率、降低资源浪费,并改善环境可持续性。此外,智能农机设备和精准作业系统的不断优化,将促使农业生产更加精确和高效,从而推动农业领域的全面升级,实现农业现代化生产。

关键词： 算法文学性   人工智能   读者  

摘要： 相比作者在模仿现实的基础上精心打磨文字、故事情节、叙事结构而产出富有情感性、创造力和生命力的文学作品,算法文学则由智能机器统计分析既有文学作品数据而后瞬间生成文本内容。尽管算法文学因无需关联世界而缺少深刻的现实维度,不经作家精心创作而不具有人类情感意志,但是倘若它只靠数据化的文本生成内容,便可逐渐在言象意创制上显示出不亚于人类的创作水准,甚至完善到反过来影响人们对现实的审美观念、态度与倾向,那么最大的余项在于,读者是否真正信任这种只有工具性意识而缺乏主体性的机器生成文本,又能否在此基础上开展主体之间的实质性审美对话关系。

关键词： 智能传播   智能媒体   技术接受   人机关系   人工智能   技术主体性  

摘要： 随着智能传播技术的快速发展,学术界对其影响和潜在风险的关注日益增加。通过对2024年中国知网(CNKI)数据库中以“智能传播”为主题的文章进行分析总结,从四个维度综述本年度智能传播领域的研究进展:基础研究从概念定义转向理论体系、批判研究从功能性反思到结构性变革、实证研究从场景应用到技术接受、规范研究从风险危机到治理路径。结合当前智能传播研究的主要趋势与挑战,提出未来应加强对智能传播技术伦理和社会影响的全面评估,并进一步探讨技术与人类社会关系的深度融合。

关键词： 热加工   锻件   质量预测   机器学习   数据机理   数字孪生   大模型  

摘要： 锻件热加工产品结构复杂,性能要求高,工艺窗口窄,成形难度高,导致产品质量波动大。将机器学习技术应用于锻件热加工质量预测是控制产品质量、提高产品良品率的有效解决手段。综述了国内外最近几年关于机器学习的锻件热加工质量预测研究进展。首先阐述了锻件热加工质量定义,其次列举了应用于锻件热加工质量预测的常见方法。重点论述了机器学习技术在锻件热加工工艺参数预测及组织性能预测2个方面的研究现状和进展,重点关注样本容量、网络拓扑结构、算法特点对预测结果的影响,及相应解决措施。随着新一代人工智能技术的发展,探讨了基于机器学习的数据-机理融合驱动质量预测方法、数字孪生驱动质量预测方法以及工业大模型驱动质量预测方法等3个方面近期的研究进展,分析了工业大模型驱动质量预测方法在未来可能面对的机遇和挑战。

关键词： 地质灾害   危险性评价   机器学习   灾害地质调查工程   大安镇   宁强县   陕西  

摘要： 【研究目的】地质灾害的孕育和发生受多种因素的影响,具有不确定性和复杂性,给地质灾害的危险性评价带来一定困难。随着AI技术的发展,智能算法能更准确地计算地质灾害孕育与诱发因素之间的多元复杂非线性关系,大大提高了地质灾害危险性模型的准确性,在区域地质灾害危险性评价中逐步得到应用。【研究方法】本文结合宁强县大安镇野外地质调查数据,挑选与地质灾害发生密切相关的12种致灾因子,即高程、坡度、坡高、坡向、坡型、工程地质岩组、断裂距离、水系距离、道路距离、植被覆盖、降雨及地震动峰值等作为危险性分区评价因子。通过构建样本集,运用贝叶斯、随机森林、策略梯度神经网络、KNN和神经网络算法这5种模型进行宁强县大安镇地质灾害危险性建模并进行比较。【研究结果】贝叶斯模型(AUC 0.894)表现最好,绝大多数已发生的地质灾害点位于评价的极高和高危险区,且贝叶斯模型计算结果达到预测精度评价要求。【结论】在宁强县大安镇地质灾害样本数目很少的情况下选择贝叶斯算法模型进行地质灾害危险性评价,是具有可行性的。

关键词： 人工智能   计算机网络技术   应用  

摘要： 在信息爆炸时代,人们获取信息的方式越来越多元化,计算机网络技术的发展发挥着重要作用。然而,随着互联网的普及和信息量的急剧增加,传统的网络管理和维护方式已经无法满足日益复杂的网络环境需求。人工智能作为一项能够模拟人类智能行为的技术,为解决这一问题提供了新的思路。人工智能技术不仅能够实现数据的智能分析和处理,还能够自动调整网络配置、预测故障并采取应对措施,这为网络的高效稳定运行提供了有力支持。

关键词： 建成环境   行人安全   交通安全   非线性   机器学习  

摘要： 建成环境与行人交通事故的关系是城市规划和交通管理领域的重要研究议题。然而,现有研究多局限于线性关系的探讨,缺乏对非线性影响及阈值效应的深入分析,难以支撑精细化规划与治理实践。为此,本文以重庆市渝中区为例,整合行人交通事故数据、路网数据、土地利用数据、手机信令数据、POI数据等多源空间大数据,运用梯度提升决策树模型(GBDT),从道路设施、土地利用、设施临近性、空间结构、社会经济5个维度系统解析建成环境要素对行人交通事故频率的非线性关系和阈值效应。研究发现:第一,各建成环境要素与行人交通事故存在非线性关系和阈值效应;第二,控制度对行人交通事故的相对重要性最高,其次是人口密度、路网密度和土地利用混合度。研究结论为精细化建成环境规划与交通治理提供了科学依据,对提升行人步行安全具有重要的实践指导意义。

关键词： 人工智能   计算机网络技术   运用分析  

摘要： 伴随着计算机网络技术的不断进步,研究者对网络技术的探索与实践日益深入。当前,将计算机网络技术与人工智能结合使用已变得相当常见。计算机网络技术与人工智能的融合让网络技术更为智能化和信息化。人工智能的运用不局限于工作层面,生活中也同样得益于其发展。人工智能技术作为一种新兴技术已渗透至生活各个层面。特别是在日常生活中,其影响深远不容忽视。因此,民众对于人工智能技术与电子设备之间的关系应有所认识,并且需要全面掌握人工智能技术在各个生活环节的应用知识。