关键词： 智能制造   服装企业   生产管理   应用价值  

摘要： 为有效推动现代服装企业突破生产管理瓶颈,创新服装行业智能化转型路径,文章对智能制造在服装企业的生产调度优化、工艺数字化创新及个性化定制三个维度的应用价值进行探讨,结合数字孪生、可持续智造等前沿技术及头部企业案例,提出服装企业智能制造的分阶段转型、复合人才培养及生态协同支持等可行性策略,为服装企业的智能化转型提供理论与实践参考。

关键词： 人工智能   人机交互   康复机器人   数字孪生   康复评估可视化   智能决策  

摘要： 人机智能技术是指通过协同感知、协同认知和协同决策,实现人类与机器的交互与协同,在高动态环境中完成复杂任务,充分发挥人类与机器的优势互补。近年来,在康复医学领域,借助数字感知、人机交互、状态可视化和智能决策等关键技术,突破了传统人工康复和机器康复范式中对经验依赖与时空限制的局限,推动康复模式从被动干预向主动参与转变,实现了康复的个性化与周期化,显著提升了患者功能恢复效率与生活质量。该文围绕人机智能康复技术的国内外研究现状,从关键技术和典型应用两方面进行综述。重点探讨感知、交互、可视化和决策等核心技术,分析人工康复、机器康复和人机康复三种范式的特点,并按康复亚专科分类综述典型应用,最后对人机智能康复技术的应用挑战与未来发展进行展望。

关键词： 人工智能内容生成   人工智能   算法模型  

摘要： 人工智能生成内容(AI-Generated Content,AIGC)是人工智能技术在内容创作领域的创新应用,涵盖文本、图像、音频、视频等多种形式。AIGC依托深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术,实现高效、自动化的内容生产。其主要技术特征包括:数据驱动的内容生成、智能交互与个性化推荐、跨模态融合创作等。AIGC在新闻媒体、影视娱乐、教育培训、营销广告、虚拟助手等领域展现出广阔的应用前景,推动内容产业变革。然而,AIGC的发展也带来了版权、伦理、虚假信息等挑战。本文将系统分析AICC的技术特征及其在不同场景中的应用潜力,并探讨未来发展趋势与应对策略。

关键词： 人工智能   媒体融合   融媒体  

摘要： 传统媒体以报刊、广播、电视等作为传播媒介,依托深度报道为公众呈现了更多、更及时、更有效的信息。近年来,在信息技术的发展下,以微信、抖音、微博等为代表的新媒体融合传播方式相继出现,与传统媒体发挥各自优势,弥补了传统媒体无法迎合年轻受众的问题。如何实现传统媒体与新媒体融合发展成为时代发展的重要课题。人工智能技术具备智能数据处理、自动内容生成和个性化推荐等功能,能够有效提高新闻内容生产的效率和精准度。基于此,本文将探讨人工智能在媒体融合中的关键应用,分析其对新闻行业的影响。

关键词： 网络安全   机器学习   递归特征消除法   入侵检测   深度神经网络  

摘要： 随着互联网的普及,网络安全问题变得日益突出。在电力通信网络中,确保网络安全至关重要。然而,电力通信网络面临的挑战是电力通信网络中的流量往往存在正常流量与异常流量之间的数量差异,以及异常流量中不同类型流量的不均匀分布。为此,本文提出一种基于电力通信流量不平衡的入侵检测方法,并命名为GSMOTE-EAVA。GSMOTEEAVA首先利用递归特征消除法对数据进行预处理和特征选取,通过计算特征的重要性,筛选出关键的特征;其次,为了解决数据不平衡的挑战,利用基于高斯噪声的SMOTE算法对通信流量进行数据增强,以便神经网络模型更好地学习和适应各种情况;最后,基于决策树、随机森林、KNN、DNN等基分类器,设计一种集成自适应投票算法实现电力通信网络流量的入侵检测。通过在IEC 60870-5-104入侵检测数据集和CICIDS2017数据集上进行实验,本文提出的模型在四分类下对数据集中小样本类别的检测率有显著提升,能够有效地识别和处理电力通信网络中的异常流量。

关键词： 吞咽障碍   人工智能   机器学习  

摘要： 吞咽障碍是常见的老年综合征之一,严重影响着老年人的身体健康和生活质量。近年来,随着人工智能在医学领域的发展,聚焦于人工智能在吞咽障碍中的应用研究逐年增多。本文就人工智能在吞咽障碍中的识别、诊断以及干预等方面的应用现状进行综述,分析了人工智能应用的优势与不足,旨在为推动人工智能在吞咽障碍中的应用和发展提供参考。

关键词： 外泌体   骨质疏松   4D-DIA蛋白质组学   孟德尔随机化   机器学习算法   加权基因共表达网络分析   预测模型   免疫细胞   生物学功能   调控网络  

摘要： 背景：近年来，外泌体作为细胞间信息传递的关键递质，在骨质疏松的发生、进展及治疗中发挥重要作用，外泌体携带的miRNA和蛋白质等活性分子可调控成骨细胞与破骨细胞功能，影响骨代谢平衡，但具体机制尚需进一步研究。目的：利用4D-DIA蛋白质组学、多种机器学习算法、孟德尔随机化分析鉴定和验证骨质疏松相关外泌体核心基因并探讨免疫调控机制，预测潜在的靶向药物，为骨质疏松的机制研究和精准治疗提供新思路。方法：将12只SD大鼠分为假手术组、骨质疏松模型组，每组6只，采用卵巢切除法造模完成后取大鼠股骨组织进行4D-DIA蛋白质组学检测，鉴定差异基因，同时进行加权基因共表达网络分析。从GEO整理GSE56815和GSE7158表达谱作为验证数据集。从Gene Cards数据库下载外泌体相关基因，将其与蛋白组学的加权基因共表达网络分析模块基因、验证数据集差异基因取交集获得骨质疏松-外泌体相关基因，并进行功能富集分析。随后利用随机森林、LASSO回归和支持向量机3种机器学习算法分别筛选特征基因并取交集，以获得骨质疏松-外泌体核心基因，进一步建立预测模型并进行受试者工作特征曲线验证。采用CIBERSORT进行免疫浸润分析免疫细胞亚群在骨质疏松中的表达差异，采用单样本基因富集分析骨质疏松-外泌体核心基因与免疫细胞亚群间的关联性，同时分析核心基因的相关生物学通路。通过StarBase数据库预测骨质疏松-外泌体核心基因结合蛋白调控网络。最后，通过两样本孟德尔随机化验证外泌体核心基因与骨质疏松的因果关系，通过药物特征数据库进行药物富集分析，利用CB-DOCK2网站进行分子对接可视化。结果与结论：(1)4D-DIA蛋白质组学获得1 322个骨质疏松差异蛋白，加权基因共表达网络分析筛选出2个特征模块含402个基因，Gene Cards数据库整理出878个外泌体相关基因，GEO验证数据集差异分析获得4 447个差异蛋白，三部分基因取交集获得的31个基因为骨质疏松-外泌体相关基因；(2)相关基因的功能富集分析结果显示主要与中性粒细胞胞外陷阱的形成、Ras相关蛋白1信号通路、焦点黏附斑有关；(3)3种机器学习算法鉴定出4个骨质疏松-外泌体核心基因，其中在动物模型和GEO验证数据集中差异表达相同的有2个基因：ITGB3、SERPINA1。受试者工作特征曲线显示ITGB3、SERPINA1在动物模型、GEO验证数据集中皆具备较高的曲线下面积值，单个基因或2个基因组成的模型曲线下面积值皆大于0.9;(4)免疫浸润基因富集分析结果显示ITGB3、SERPINA1的高表达与M1型巨噬细胞呈正相关性，ITGB3、SERPINA1的高表达与NOD样受体信号通路有关；(5)基因结合蛋白调控网络显示ITGB3、SERPINA1共同调控HNRNPC、G3BP1、EIF3D、CTCF、U2AF2、MDTH等10个RNA结合蛋白；(6)两样本孟德尔随机化分析结果显示SERPINA1对骨质疏松表现出抑制作用，是骨质疏松的保护因素；(7)SERPINA1的药物富集分析结果显示有36种药物的P值<0.05，分子对接发现有9种药物的结合能小于-29.4 kJ/mol，其中β-胡萝卜素与SERPINA1的结合能最强(-35.28 kJ/mol)。上述结果显示，ITGB3、SERPINA1是骨质疏松-外泌体核心基因，通过参与特定免疫过程、调控NOD样受体信号通路在疾病进展中发挥关键作用，对骨质疏松的诊断具有精准预测效果。

关键词： 人工智能   自动化   渗透测试  

摘要： 结合人工智能与自动化技术的渗透测试方法研究,旨在应对传统漏洞扫描工具的局限性,提升网络安全防御能力。文章通过引入SVM、自编码器和CNN等AI模型,将其创新性地应用于自动化漏洞扫描、异常检测与响应及漏洞报告分类。试验表明,自编码器模型在异常检测中准确率高达95%,响应时间缩短至2s;Ansible自动化工具在渗透测试中显著提高效率,减少资源消耗。

关键词： 高压共轨系统   多次喷射   机器学习   预测模型   喷油量修正  

摘要： 为提升高压共轨系统多次喷射工况下后喷油量控制的精确性,以轨压、主喷脉宽、主-后喷射间隔三个影响后喷油量波动的关键参数,构建了基于核极限学习机(KELM)的后喷油量预测模型,并利用遗传算法(GA)对核函数参数与正则化系数进行了优化,依托高压共轨系统数字化仿真平台获得的数据对模型开展了训练与测试,比较分析了线性、多项式、高斯及小波等不同核函数对预测性能的影响,在此基础上,提出了基于GA-KELM预测输出的后喷油量修正方法。结果表明:以线性核或多项式核为基础的模型难以预测后喷油量的波动特征,而采用高斯核与小波核的模型均能较好拟合训练数据,但在测试集上高斯核表现更优,具备更好的泛化能力,其测试集MAPE与R2分别为1.34%与0.986;采用所提出的修正方法后,后喷油量最大波动由40.13%降至4.24%,显著提升了不同工况下后喷油量的稳定性。本文可为高压共轨系统多次喷射精确控制策略的研究提供借鉴。

关键词： 人工智能   高等教育   医学检验   人才培养  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在高等教育领域,尤其是医学检验专业人才培养中的应用越来越广泛。本文探讨了人工智能技术在医学检验专业教育中的多方面应用,包括个性化教学方案的定制、虚拟实验室的构建与应用、智能辅助诊断系统的开发以及数据分析与挖掘在科研能力培养中的应用。这些应用不仅能够提升教学效率和质量,还能增强学生的实践能力和创新思维,通过这些技术的应用,医学检验专业的学生能够更好地掌握专业知识,提高临床诊断能力,并在科研领域发挥重要作用。