关键词： 肺纤维化   自噬   机器学习   生物信息学   免疫浸润   最小绝对收缩与选择算子   基因富集分析   工程化组织构建  

摘要： 背景:肺纤维化的早期诊断是及时开展抗纤维化药物治疗的基础,因此,探索并发现能够有效应用于肺纤维化早期诊断的理想生物标志物对疾病治疗至关重要。目的:通过生物信息学和机器学习技术对肺纤维化过程中涉及的与自噬相关关键基因进行深入分析,探究与自噬相关的肺纤维化核心基因是否可以作为评估肺纤维化进展中可靠的生物标志物。方法:基于GEO数据库(是由美国国家生物技术信息中心开发和维护的一个公共数据库,用于存储和共享生物信息学数据)下载肺纤维化GSE24206和GSE110147两个数据集,利用R软件中的“limma”包将两组基因表达矩阵归一化处理。从GeneCards数据库(由美国国家生物技术信息中心创建,该知识库自动整合了约200个Web来源的以基因为中心的数据,包括基因组、转录组、蛋白质组、遗传、临床和功能信息)提取自噬相关基因集;对肺纤维化数据集进行差异基因分析,将差异基因与自噬基因集交叉对比提取共同基因,识别肺纤维化过程中可能发挥作用的自噬基因。交集基因通过GO、KEGG进行功能富集和细胞免疫浸润分析。通过蛋白质-蛋白质相互作用和机器学习筛选与自噬相关的肺纤维化核心基因,并对核心基因进行集富集分析。将筛选出的核心基因构建诊断模型,用校准曲线来评估线形图模型的预测能力,采用外部数据集GSE21369进行受试者工作特征曲线分析,验证与自噬相关的肺纤维化基因的表达特征,通过Coremine数据库预测与基因IL6、COL1A2相关的中药。培养人胚肺成纤维细胞,通过转化生长因子β1处理造模,利用qRT-PCR技术验证IL6、COL1A2在模型细胞中的相对表达。结果与结论:①获得肺纤维化差异基因51个、与自噬基因交集基因25个,GO分析显示25个交集基因与细胞外基质组织、胶原代谢过程、胶原原纤维组织、生长因子结合等过程有关,KEGG分析显示25个交集基因主要与磷脂酰肌醇3-激酶-蛋白激酶B信号通路、细胞外基质-受体相互作用等信号通路有关;②免疫浸润分析发现,肺纤维化组活化记忆性CD4+T细胞、M0巨噬细胞、静息树突状细胞表达显著升高(P<0.05),呈强相关性;③共筛选出2个参与肺纤维化进展的自噬特征基因:COL1A2、IL6,列线图模型显示两核心基因预测肺纤维化的发病较为准确,受试者工作特征曲线分析显示2个特征基因均具有诊断意义;COL1A2、IL6与细胞周期通路、丝裂原活化蛋白激酶信号通路、Janus激酶-信号转导与转录激活子信号通路以及细胞因子与细胞因子受体相互作用相关;预测到与COL1A2、IL6相关的中药共20味,功效以清热解毒、活血行气为主;细胞实验验证了COL1A2、IL6在肺纤维化中高表达。结果表明:COL1A2、IL6可能是肺纤维化潜在的诊断生物标志物,但是它们与肺纤维化相关的特异性尚需进一步研究。

关键词： 古籍数字化   语义理解   人工智能   知识图谱   数字人文  

摘要： 针对古籍保护传承面临的挑战,基于人工智能(AI)技术,学界提出了多种综合解决方案,涵盖从高质量图像获取、光学字符识别(OCR)到语义理解和知识图谱构建的全流程,并广泛应用多光谱成像、深度学习驱动的图像增强、混合OCR模型等技术。在此基础上,基于知识图谱的智能问答系统和古籍数字化公共服务平台架构,可为古籍数字化与智能服务集成提供理论框架,为文化遗产的保护与传播开辟新途径。

关键词： 人工智能   核医学   自主学习   临床医学  

摘要： 随着医学技术的不断发展,核医学作为一门新兴的交叉学科,在临床诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。近年来,人工智能技术在医疗行业的应用逐渐广泛,为医学教育改革提供了新的思路。通过探讨人工智能技术在临床医学专业学生核医学领域自主学习中的应用,构建符合临床医学本科生特点的自主学习模式,提升学生的自主学习能力和核医学知识掌握水平。研究结果表明,人工智能技术能够有效整合学习资源,提供个性化的学习路径,显著提高学生的自主学习能力和问题解决能力。

关键词： 数字化   人工智能   日语教学   策略分析  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,数字化教育已成为当今教育领域的重要趋势。在数字化教育背景下,大学日语教学面临着新的机遇和挑战。特别是人工智能赋能大学日语教学逐渐成为了关键着力点,为数字化教育注入新的活力。本文通过对数字化教育的特点和优势进行分析,结合大学日语教学中存在的问题,提出了一系列具体的教学改善策略。同时,通过具体的教学案例展示了这些策略的实际应用方法,旨在为提高大学日语教学质量提供有益的参考。

关键词： 机器学习   网络流量预测   异常检测   数据分析   网络安全  

摘要： 随着计算机网络技术的飞速发展,网络流量数据呈爆炸式增长,传统网络管理方法难以满足需求,本文提出一种基于机器学习的计算机网络流量预测与异常检测方法,旨在提升网络运行效率与安全性。通过深入剖析网络流量数据特点,构建高效预测模型,并结合异常检测技术,实现对网络流量的精准预测与异常行为的快速识别。本研究对优化网络资源分配、增强网络安全防护能力意义重大。

关键词： ChatGPT   生成式人工智能   人工智能   思想政治教育  

摘要： 思想政治教育如何实现现代化转型、提高育人实效,是当前高校思想政治教育转型发展工作面临的主要难点。ChatGPT技术应用于高校思想政治教育可有效提升思想政治教育的针对性和亲和力等,但是相应的也会带来一些融合实践风险。基于此,文章全面探讨ChatGPT技术应用于思想政治教育的机遇与挑战,并提出针对性的应对策略,以期推动思想政治教育实现高质量转型发展,为中国特色社会主义现代化建设培育一批合格的建设者和接班人。

关键词： 人工智能   人才培养   学习空间泛在化   产教融合   数字素养  

摘要： 随着人工智能技术的突飞猛进,财经类高校在人才自主培养领域迎来了前所未有的机遇与挑战。该文深入探讨人工智能如何全面赋能财经类高校的人才自主培养。人工智能与人才自主培养的结合,不仅是时代发展的必然之选,更引领着人才培养模式的全面革新。在这一过程中,人工智能不仅推动人才培养理念的更新、课程建设的提质增效及教学方式的创新,还促进学习空间的泛在化以教学评价的多元化。同时,人工智能的融入深化产教融合的内涵,推动产教融合方式的创新,加强了校企间的紧密合作与交流。此外,人工智能也在教师队伍建设中发挥着重要作用,提升教师的数字素养、教学能力及促进教师的专业发展。人工智能为财经类高校在人才培养模式上的创新提供强大的动力与支撑,为培养新时代的财经人才奠定坚实基础。

关键词： 智慧农业   人工智能   大模型   应用领域   重点方向  

摘要： 在全球人口持续增长、气候变化日趋剧烈以及耕地资源日益紧张的背景下,传统农业生产模式所依赖的经验性操作和人力投入已难以支撑现代农业对高效率、高质量与可持续发展的迫切需求。基于此,聚焦人工智能大模型在智慧农业领域应用的关键技术路径、典型应用场景与发展重点,梳理在农业生态系统中的战略价值,提出构建中国特色农业大模型生态的可行方案,实现我国农业在新一轮科技革命浪潮中的高质量跃迁。

关键词： 带电作业   配网带电作业机器人   人工智能  

摘要： 配网带电作业机器人作为配网运检新技术的重要应用之一,能够安全、便捷、高效地开展作业,为带电作业方式改变带来了新的曙光。本文介绍了配网带电作业机器人的技术开发原因、技术优势及国内支持机器人发展的相关政策背景,简要分析其当前发展应用现状;针对当前带电作业机器人存在的不足及应用过程中的问题,探讨其发展前景与方向,并重点阐述具身智能电力机器人的技术优势及面临的挑战。

关键词： 大语言模型   微调训练   遥信信号   电力调度   人工智能  

摘要： 随着智能电网的发展,规范、标准的调度遥信信号对于电网调度安全高效开展电网监控至关重要。本文根据遥信信号的组成特征及BERT模型原理,提出了适应电力调度领域相关数据集和超参数优化措施,通过微调通用BERT预训练模型,开发了一个专业领域的BERT预训练模型,用于自动标识遥信信号,从而帮助调度人员获得规范、标准的遥信信号,提高电网监控的安全性。