关键词： 机器学习   生物毒素   食品安全   模型优化  

摘要： 随着全球食品安全问题的日益严峻,快速预测食品中的潜在毒素变得至关重要。传统预测方法如化学分析和生物测定法虽能提供精确结果,但耗时长、成本高且操作复杂,难以满足大规模筛查需求。近年来,机器学习技术凭借其强大的数据处理能力和模式识别优势在食品生物毒素预测领域展现出广阔应用前景。本文首先论述生物毒素预测在食品安全领域的重要性,随后详细介绍机器学习的基础理论与关键算法模型,并重点讨论其在生物毒素预测中的应用,分析不同算法和模型的实际效果。针对机器学习在生物毒素预测中存在的问题,探讨了模型优化与改进策略,包括特征选择、超参数调整和集成学习等技术,并指出实际应用中可能面临的挑战,如数据可用性、模型泛化能力以及跨学科合作的复杂性等,同时提出潜在研究方向。未来随着机器学习技术的不断进步及食品生物毒素数据集的逐步扩增,预计其在食品生物毒素预测领域的应用将进一步发展,为环境保护和人类健康提供更有力支持。

关键词： 人工智能   宽带网络接入   网络优化  

摘要： 智能科技在计算机高速网络接入领域的应用、优势、难题以及未来的发展动向被本文深入剖析。随着信息科技迅猛进步,高速网络作为数据传输的核心基石,性能表现、运行效率和用户感知成了衡量标准,而智能科技,像机器学习、深度学习这些前沿算法,给高速网络接入能力的提升开创新路径。文章先概述智能科技在高速网络接入中的关键技术,包括网络调优、故障预判、安全强化等方面,然后剖析依靠智能科技的高速网络接入技术实际应用例子,如智慧家居、5G网络调优等,最后探讨该领域面临的挑战和未来发展走向。本文探讨旨在为高速网络接入技术智慧化升级提供借鉴,推动智能科技与高速网络深度融合以优化网络性能和服务质量。

关键词： 乳腺X线摄影   人工智能   乳腺癌  

摘要： 乳腺癌在全球癌症发病率中排名第二,是全世界女性中最常见的癌症形式,也是导致癌症死亡的最主要原因[1]。早期被诊断为乳腺癌的患者,5年相对生存率接近100%,但被诊断为进展期乳腺癌的患者,5年相对生存率下降到28%[2]。因此乳腺癌的早期发现和准确诊断对于预防乳腺疾病进展和获得更好的结果至关重要。乳腺X线摄影作为检测乳腺疾病的有效手段之一,可以对乳腺癌进行早期的筛查和定性诊断,但是依然存在肉眼观察不到的重要征象。

关键词： AI   城市文旅品牌论坛   人工智能   高质量  

摘要： 7月15日,由中国广告协会主办的2025(第21届)中国广告论坛·城市文旅品牌论坛在内蒙古自治区呼和浩特市开幕。作为中国广告行业规格最高、规模最大、影响力最广的年度盛会之一,本届论坛以“AI推动广告新阶段·品牌提升发展高质量”为主题,聚焦人工智能、区域品牌与文旅产业的深度融合,搭建“广告+品牌+文旅”三位一体的创新交流平台,全面展示新时代广告业在技术革新、品牌塑造与产业共融中的巨大潜能。

关键词： 课程思政   思政课程   人工智能   协同育人  

摘要： 在数字化时代,AI重塑教育形态,为高校育人带来新机遇与挑战。传统模式在多方面存在困境,如教学方法难以精准把握学生需求、课程体系协同不畅等。AI凭借数据分析与智能平台构建能力,提供了有效解决路径。梳理协同育人理论与AI技术赋能的耦合逻辑,从六个维度阐述深度融合机理。针对现实困境,提出AI赋能的创新路径:一是构建智能化协同平台,打破校内各部门的沟通壁垒,优化协作流程;二是利用AI动态匹配思政元素,打破专业课程与思政教育目标的割裂,实现深度融合;三是通过个性化培训提升教师的思政教育素养,解决师资失衡问题;四是推动AI驱动的动态资源匹配,引导思政教育资源的高效共享;五是建立基于多模态数据的动态评价体系,实现全面、持续的学生思想政治素养评估;六是建设智慧思政中枢平台,为思政教育提供全方位的技术支持,进一步推动课程思政与思政课程的协同发展。探索AI赋能协同育人路径,旨在促进思政教育从单向灌输转向双向建构,推动高校思政教育体系的全面优化,助力学生的价值观内化和综合素质发展。

关键词： 人工智能   纺织类高校档案   利用途径   提升策略  

摘要： 文章从档案的法律政策、理论研究和实践意义层面,阐述了人工智能赋能高校档案利用服务工作的重大意义和势在必行。以纺织类高校为研究观测点,对人工智能在高校档案利用服务实践中存在的不足及原因进行了剖析。探讨了人工智能融入档案利用的新技术路径,描述了具体应用场景和利用效能。最后从发展战略角度,提出大数据环境下提升档案利用效能的策略与建议。研究显示:“人工智能+档案利用”是档案部门主动提升档案利用效能的不二选择,是推进高校档案事业发展驶向现代化航程的强力引擎,是充分释放纺织档案价值能量,助力纺织高校和纺织行业发展的强劲推手。

关键词： 人工智能   人力资源招聘   优化策略  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能已经渗透到人力资源招聘领域,其对人力资源招聘来说是一把“双刃剑”。因此,文章旨在探讨人工智能对人力资源招聘的影响,并分析如何通过优化策略来充分利用其优势规避潜在风险。同时,通过对已有数据的分析,研究发现人工智能在招聘过程中对提高工作效率、降低成本、推动行业转型升级有积极影响,但也存在数据安全与隐私保护、算法偏见等问题。基于此,提出了一系列优化策略,以期为企业的人力资源招聘工作提供指导。

关键词： 机器学习   无监督学习   聚类   自组织特征映射神经网络  

摘要： 在自组织映射(Self-organizing Map,SOM)模型的训练过程中,不同类数据对权重矩阵的更新有不同作用,某一类数据对权重矩阵的更新会对其他类获胜神经元特征向量产生偏离其数据特征的影响,从而降低算法聚类精度。针对以上问题,提出一种改进的基于置信度SOM模型(Improved Confidence-based SOM Model,icSOM)。样本数据首先由K-means算法初步分类,为模型训练提供更多的数据信息;然后将预分类后的数据分别训练相互独立的SOM模型,以消除不同类之间的影响;最后在传统SOM模型基础上提出置信度矩阵概念,通过综合判断获胜神经元的置信度及其与输入数据间的欧氏距离最终得到置信神经元,根据置信神经元所属类别给数据分配聚类标签。在鸢尾花数据集(Iris)及葡萄酒数据集(Wine)上利用icSOM进行聚类分析,实验结果表明,所提算法可以更好地处理样本数据,取得了较好的聚类效果。

关键词： 人工智能   专利网络地位   知识多元化   突破性创新   战略性新兴企业  

摘要： 人工智能网络地位升级是高价值专利知识泛在交互与融合互补的关键路径,可为战略性新兴企业突破性创新释放不竭动能。选取2009—2023年1078家战略性新兴企业样本数据,揭示人工智能专利网络地位升级对战略性新兴企业突破性创新的影响。研究发现:人工智能专利网络地位升级对战略性新兴企业突破性创新具有赋能效应,经数据缩尾处理、增加控制变量、调整样本量与内生性检验后该结论仍成立。“人工智能专利网络地位升级—知识多元化—战略性新兴企业突破性创新”的逻辑传导链路成立。进一步分析人工智能专利网络地位升级对战略性新兴企业突破性创新的异质性影响发现,人工智能专利网络地位升级对胡焕庸线东部地区、处于技术前沿的战略性新兴企业突破性创新的作用更强。

关键词： 数据科学   人工智能   实践课程   教学改革   创新能力  

摘要： 在人工智能技术快速迭代与数据驱动决策普及的背景下,数据科学教育面临知识更新滞后于技术发展的核心矛盾。传统课程体系普遍存在重理论、轻实践,重算法、轻应用的突出问题,导致学生难以衔接行业真实需求与学术前沿动态。文章提出以“赛事驱动、竞赛引领、文献支撑”为核心的数据科学实践课程改革方案,通过整合榜单赛事、学科竞赛和文献研读,构建以赛促学、以研促创的教学模式,从而提升学生的工程实践能力、创新思维和科研素养,为破解数据科学人才培养中的结构性难题提供系统性解决方案。