关键词： 复式教学法   个性化   人工智能   线上线下混合教学   智能知识系统  

摘要： 该文首次提出复式教学方法——一种支持个性化和智能化教学及线上线下混合教学模式的教学方法。考虑教学知识点在实际产品系统环节上的应用和不同教学场景下如线上线下的教学主体的动态切换,提出以不同教学主体平面实现课程教学。“教师平面”“学生平面”和“智能知识系统平面”从不同知识讲授切入点以不同知识点讲授逻辑线进行课程教学,实现混合教学模式。利用人工智能提高教学资源的个性化和精品化,支持个性化智能教学。

关键词： 垂体神经内分泌肿瘤   磁共振成像   机器学习   深度学习   影像组学   预后评估  

摘要： 垂体神经内分泌肿瘤(pituitary neuroendocrine tumor,PitNETs)虽然大多数表现为良性肿瘤,但垂体功能障碍、肿瘤侵袭性及不同并发症的出现可显著影响PitNETs患者的生存质量,因此对肿瘤预后进行无创评估在临床决策中具有重要意义。PitNETs的诊断与治疗高度依赖MRI,而机器学习作为人工智能的一个分支领域,近年来已成为医学领域中的热门议题。MRI机器学习在PitNETs的预后评估方面发挥了重要作用。本文就MRI机器学习在预测PitNETs化疗预后、术后复发/缓解、术后并发症及术后放疗预后方面的研究进展进行综述,以期为其个体化预后评估提供临床指导意义,为进一步研究指明方向。

关键词： 智慧化   物联网   人工智能   石油库建设   安全防护  

摘要： 在简述智慧化石油库内涵特征的基础上,针对当前智慧化石油库建设存在的突出问题,分析了智慧化石油库建设的必要性,提出了智慧化石油库建设的安全防护管理措施,给石油库智慧化建设带来借鉴和参考。

关键词： 智能制造   高职院校   教师   数字素养  

摘要： 在数字技术迅猛发展的时代背景下,智能制造已成为推动全球制造业转型升级的核心力量,这一变革也给教育领域带来了新的机遇与挑战。智能制造与教师数字素养之间存在紧密联系。当前高职院校教师在数字素养方面面临新的挑战。为有效提升教师的数字素养,需要采取一系列措施,包括强化智能制造技术培训、增强信息技术应用能力、锤炼数字资源的整合与评价能力以及构建完善的激励机制和评价体系。这些策略的实施旨在促进教师数字素养的全面提升,以更好地适应智能制造时代教育教学创新的需求,为培育高素质人才打下坚实基础。

关键词： 人工智能   学前特教   融合实训   互动模式   创新  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在学前融合教育领域的应用日益广泛。探索人工智能技术与学前融合实训的互动模式创新,通过分析人工智能在学前融合实训教学中的作用,阐述人工智能技术在学前融合实训体系中应用的优势,提出基于人工智能的创新互动模式,并对其实施效果进行了初步探讨,旨在通过技术赋能提升学前特教实训质量、提升特殊儿童的学习体验与效果,促进教师与儿童之间的有效互动,为学前融合教育领域带来新的发展方向。

关键词： 人工智能   法治保障   经济法   立法完善   风险防范  

摘要： 在人工智能快速发展背景下,为促进其健康有序发展,文章系统梳理了人工智能发展的法治保障体系。通过分析人工智能产业发展面临的法律挑战,并针对性地提出了构建人工智能发展的经济法保障制度的主要内容和具体措施,包括制定人工智能专门立法、加强产业监管、完善产业政策等,以期为人工智能产业发展营造良好的法治环境。文章认为,健全人工智能法治保障体系,对于促进人工智能创新发展、防范化解风险隐患具有重要意义。

关键词： 生物阻抗   非侵入式   尿量监测   可穿戴系统   机器学习  

摘要： 针对膀胱神经功能障碍患者无法感知膀胱充盈,导致排尿不及时的问题,本研究设计了基于生物阻抗的可穿戴实时尿量充盈监测装置。该装置由可穿戴生物阻抗采集硬件和移动终端组成:4个电极和传感器通过纺织布带固定于膀胱映射腹部表面。其中:一对为刺激电极,可产生840μA的50 kHz正弦激励电流;另一对为采集电极,每500 ms进行一次数据采集。本研究首先将采集电极获得的阻抗数据通过蓝牙发送至移动终端进行预处理,通过采集人体姿态信息缓解体位变化导致的基线漂移问题;然后输入拟合算法,计算膀胱充盈等级;最后基于用户信息和当前阻抗数据,利用线性支持向量机(SVM)模型判断膀胱是否充盈,达到充盈条件时发出提示和振动警报。实验结果表明,回归模型的均方根误差(RMSE)、线性相关性系数R 2分别为56.43 mL、0.82,线性SVM算法的准确率为95.2%。本研究装置可实时监测膀胱充盈等级,对膀胱神经功能障碍康复患者的健康管理具有重要意义。

关键词： 共热解   聚乙烯   生物质   机器学习   热解气  

摘要： 为了更好地预测生物质和聚乙烯(PE)共热解过程中的气体产率,本研究整理了生物质和PE共热解文献中气体产率的数据集,采用机器学习方法建立了PE-生物质共热解气体收率的预测模型,并采用特征重要性和偏依赖分析方法来量化输入因素与气体产率之间的关系。在不同输入数据集的情况下,梯度提升决策树模型(GBDT)、K-近邻模型(KNN)和随机森林模型(RF)在训练数据和测试数据中均表现出良好的通用性和准确性。GBDT模型的训练结果显示,均方根误差(RMSE)为1.19,决定系数(R^(2))为0.99,在预测气体产率时,RMSE为3.86,R^(2)为0.91。生物质的氮含量和灰分含量在共热解过程的气体生成中发挥了最重要的作用,其次是加热温度和塑料与生物质的质量比。

关键词： 职业教育研究   高等职业教育   产教融合   教育强国   本科层次   职业院校   普职融通   人工智能  

摘要： 1.教育强国背景下职业教育改革发展研究;2.“教育家精神”引领下的职业教育教师队伍建设;3.职业教育赋能乡村振兴研究;4.人工智能赋能职业教育研究;5.本科层次职业院校研究;6.职业教育赋能新质生产力研究;7.普职融通、产教融合、科教融汇与职业教育改革发展研究。

关键词： 文本生成图像   扩散模型   计算机视觉   人工智能   社会伦理  

摘要： 文本生成图像技术在人工智能和计算机视觉领域取得了显著进展,能够将文字描述转化为视觉图像,为信息传达提供了全新的方式。研究文献表明,从早期的词汇与图像关联分析到当前的深度学习模型,这项技术经历了快速的发展。尤其是扩散模型,因其卓越的生成能力和图像质量,近年来备受关注。文章深入探讨了去噪扩散概率模型、基于分数的生成模型以及基于随机微分方程的生成模型的原理与优势。同时,讨论了扩散模型技术可能面临的技术风险和社会伦理问题,并提出了相应的应对策略。最后,总结了文本到图像生成技术的未来挑战和研究方向,指出了扩散模型的巨大潜力及其进一步发展的前景。