关键词： 数字化双胞胎   智能制造   数据集成   质量控制  

摘要： 在现代制造业中,刀塔部件的设计与制造流程面临着提高效率、降低成本和确保质量的多重挑战。本研究通过集成设计与制造数据、应用数字化双胞胎技术及智能制造技术,优化刀塔部件的设计与制造流程,提升生产效率和产品质量。研究表明,通过采用统一的数据标准(如ISO 10303 STEP)、基于模型的工程定义(MBD)技术、数字化平台(如PLM、ERP、MES系统)以及数字孪生技术,可以显著提升刀塔部件的生产效率和产品质量。利用物联网、大数据分析和人工智能技术进一步增强了制造过程的智能化水平和自适应能力,实现了从设计到生产的高效协同。

关键词： 智能制造   机电一体化   生产效率  

摘要： 机电一体化技术作为现代工程领域的重要技术手段,在建筑智能制造中发挥着不可或缺的作用。通过将机械技术、电子技术、信息技术与控制技术有机融合,机电一体化技术能够提升智能制造系统的自动化水平、生产效率和资源利用率。在建筑智能制造中,机电一体化技术的应用涵盖了智能施工设备、智能监测系统、能耗管理以及建筑机器人等多个领域,实现了建筑施工过程的精确控制、实时监测与高效协作,有效降低了施工成本和资源浪费。同时,机电一体化技术还促进了建筑工业化和绿色建筑的发展,满足了可持续建筑的需求。本文将从技术原理、关键应用领域及未来发展趋势等方面探讨机电一体化技术在建筑智能制造中的重要价值与潜力。

关键词： 机器学习   微塑料   分类识别   定量分析   吸附性能  

摘要： 本文综述系统地探讨了机器学习技术在微塑料领域的应用，涵盖分类识别、定量分析与吸附性能预测.经梳理近年文献，发现如卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)等技术，对提升微塑料检测精度与效率意义重大.在分类识别中，CNN模型可精准辨别微塑料类型与形状;定量分析时，借助图像和光谱数据，机器学习能快速确定微塑料浓度.在吸附性能预测方面，基于非混合定量结构-性质关系(QSPR)的模型展现出比传统模型更高的准确性和鲁棒性.然而，当前还面临数据质量不佳、收集标注困难及模型可解释性欠缺等挑战.未来研究应聚焦数据集多元化及增强模型可解释性，以推动机器学习技术在微塑料研究中的进一步应用.

关键词： 农业碳排放   随机森林   机器学习   河南省  

摘要： 推动农业碳减排是缓解气候变化，实现人类社会可持续发展的必然选择.本文选取土地管理、粮食种植、畜牧养殖三类指标对2000—2021年河南省各地市农业碳排放进行了测算，结合局部莫兰指数分析了各地市农业碳排放的时空演变趋势和格局，最后采用随机森林模型识别了主要驱动因素并预测了基准、低碳、高碳情景下的河南省农业碳排放量.结果表明:(1)2000—2021年，河南省农业碳排放先上升后下降，在2006年达到峰值5849.52万t，2021年较2006年下降40.60%;各地市农业碳排放分布不均，整体呈现“东南高、西北低”的特征;(2)土地翻耕面积、农村人口数量、行政区面积以及农业机械总动力是影响河南省农业碳排放最主要的正向驱动因素，城镇化率为负向驱动因素;(3)河南省农业碳排放已于2006年达峰值，在三种情景下，2022—2030年河南省农业碳排放均持续下降，与达峰状态相比下降范围分别为2241.55万t—2470.73万t，2245.67万t—2482.22万t，2240.10万t—2459.74万t.研究结果可以为河南省各地市未来农业碳减排路径提供依据，确保“双碳”目标达成.

关键词： 人工智能   深度学习   眼科疾病   辅助诊断  

摘要： 随着人工智能等技术的进步，深度学习等方法在医学领域的研究应用范围和影响力正日益扩大，新型技术与临床实践的结合也成为了近年来的研究热点。基于卷积神经网络的深度学习算法在疾病筛查、病灶检测、组织分割等任务中表现出了巨大的潜力，并逐渐用于青光眼、老年黄斑变性、糖尿病性视网膜疾病和白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查。本文就深度学习在眼科疾病辅助诊断上的相关工作和应用做综述，并对未来前景和发展做展望。

关键词： 阳极铜质量   控制预测   最大信息系数   WOA-LSSVM   机器学习  

摘要： 电解铜精炼过程中，阳极板中铜含量对电解效率至关重要。以混合铜精矿和粗铜等15种元素质量作为是自变量，阳极板的铜元素质量作为因变量。利用最大信息系数（MIC）分析了54个具有代表性的测试数据集中各元素间的非线性相关性。结果表明，混合铜精矿的As含量和粗铜（外购）的Sb含量与阳极板铜含量的相关性最高，MIC值分别约为0.83和0.82。基于此，构建了鲸鱼算法优化的最小二乘支持向量机（WOA-LSSVM）回归预测模型，对阳极板铜元素质量进行预测。WOA-LSSVM模型具有较高预测精度，R2达0.9245，均方根误差（RMSE）较小，WOA-LSSVM组合模型对阳极板铜含量的预测精度比其他模型高出0.45%～123.05%。非线性分析方法能够有效捕捉阳极铜生产过程中不同因素之间的复杂关系。结合非线性分析方法和机器学习技术，可以提高阳极铜质量控制的实时性和适应性。

关键词： 植物表型分析   机器学习   作物改良   产量预测  

摘要： 植物表型是基因型与环境相互作用的产物，是植物生命活动的外在表现，涵盖了植物的形态、生理、生化等多层次和多维度特征。植物表型研究是育种的关键环节，对于揭示植物生命活动的相关机制，培育高产、优质、高效的作物品种，以及实现农业生产的精准管理具有重要意义。随着高通量植物表型采集技术的发展和应用，植物表型数据呈现出高维、多源、异质、动态等特点，为植物表型分析带来了新的机遇和挑战。机器学习作为一种强大的数据挖掘和知识发现工具，能够从复杂的表型数据中提取有用的特征和模式，为植物表型研究提供了新的思路和方法。本文系统综述了机器学习方法在植物表型研究中的应用和进展，重点介绍了机器学习方法在植物形态结构、胁迫抗性、生化组分等方面分析中的应用，以及在作物改良和产量预测等方面的应用，并对机器学习方法在植物表型研究中存在的问题和未来的发展方向进行了讨论和展望，旨在为今后植物表型研究提供有益的参考和启示。

关键词： 人工智能   人机协同   思想政治教育   对分课堂  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展，为研究生思政课对分课堂的认知效能提升提供了历史机遇，同时也带来了技术理性与人文价值的深层博弈。在此背景下，其智能化重构需在遵循思想政治教育规律、把握技术赋能边界的基础上，进一步在认知维度上实现思维培养范式转型，具体而言，可通过以下路径实现:一是通过人机协同的认知升维机制突破传统教学认知局限，二是设计智能化路径推动批判性思维的显性化培养，三是依托协同机制创新实现教育价值的具象化传导。最终，通过“理论逻辑—技术路径—运行机制”的闭环体系，构建具有中国特色的智能化思政教育新形态，推动思想政治教育从知识灌输向思维赋能转型。

关键词： 扰动   单细胞测序   机器学习   深度学习  

摘要： 单细胞扰动技术将基因编辑或药物处理等外部扰动与单细胞测序结合起来,提供了在分子层面上细胞对扰动响应的高分辨率表型特征.通过计算方法对这些数据进行分析有助于揭示基因调控网络和药物作用机制,并预测未观测基因或药物组合的潜在效应.本文总结具有代表性的单细胞扰动技术,概述基于统计建模、机器学习和深度学习等多种扰动效应的解析和预测方法,并展望扰动图谱、空间多组学数据和因果学习等前沿技术与方法的应用前景.

关键词： 边坡稳定性   机器学习   优化算法   评价模型   数值模拟  

摘要： 丘陵或山地地区的公路工程建设与运维中，边坡失稳是工程地质灾害防治的重点问题。为实现对公路边坡稳定性的高效、准确评价，本文以安徽省山区高速公路边坡为例，甄选坡度、开挖级数、节理组数等11个因子作为评价指标，提出基于两种优化算法改进三种机器学习的评价模型，通过数值模拟计算对模型评价结果的准确性进行验证。结果表明：与GWO算法和ELM、RF机器学习模型相比，本文提出的KOA-SVM评价模型的准确率和精确率分别达到了95.8%和96.53%，较GWO算法和ELM、RF机器学习模型收敛速度更快、准确率更高。数值模拟计算结果与KOA-SVM模型评价结果一致，验证了该模型的准确性。研究成果可为山区公路工程规避沿线边坡失稳灾害提供借鉴。