关键词： 机器学习   高血压   高血压肾病   预测模型   逻辑回归   支持向量机   人工神经网络  

摘要： 目的探讨基于机器学习构建高血压肾病(hypertensive nephropathy,HN)预测模型研究。方法纳入2023年4月至2024年3月于台州市第一人民医院就诊的318例高血压患者,按7∶3比例将患者分为训练集和验证集,使用最小绝对收缩和选择算子算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)对训练集进行临床特征选择,从18项临床变量中得到12项有临床意义的变量。基于Python3.10编程语言,采用训练集对模型进行训练,以12项有临床意义指标为输入变量,以是否发生HN为结果变量,运用逻辑回归、支持向量机和人工神经网络3种机器学习算法构建预测模型,利用验证集对3种模型进行内部验证,通过准确率、受试者操作特征曲线下面积、召回率、精确率和F1对模型性能进行比较。结果在LASSO筛选的12项有临床意义的变量中,得出胱抑素C与尿蛋白定性最具有预测意义。机器学习构建的逻辑回归、支持向量机和人工神经网络预测模型的准确度、受试者工作特征曲线下面积、召回率、精确率和F1值分别为0.94、0.96、0.95、0.87、0.91,0.94、0.97、0.96、0.86、0.91及0.91、0.94、0.93、0.80、0.86。结论基于机器学习构建的逻辑回归、支持向量机和人工神经网络对高血压患者进展为HN均具有较好的预测效果。三者之间比较,逻辑回归、支持向量机预测效果相似,优于人工神经网络预测模型。

关键词： 生命诗学   诗歌   算法式写作   小封   小冰   人工智能  

摘要： 早在十年前,人工智能对文学的冲击首先就体现在诗歌这一文体上,各种人工智能挑战人类思维开始进行算法式写作。尤其是小冰和小封这两款AI分别公开出版了诗集《阳光失了玻璃窗》和《万物都相爱》,在大众层面和诗歌界曾引起过不小的反响。

关键词： 风景园林   城市规划目标   机器学习   多情景模拟   城市通风  

摘要： 【目的】随着高密度建成区的扩张,作为消散空气污染与积热重要途径的城市通风环境面临着不同程度的威胁。依据不同规划目标对城市通风环境进行动态模拟,识别其变化趋势,为建设“凉爽城市”、保障城市可持续发展提供指导。【方法】以太原都市区多时序高精度数据为基础,从地表气压梯度、地表粗糙度和地表起伏度3个维度构建城市通风环境评价指标体系,分析城市通风环境变化趋势,并基于自然发展、耕地保护与生态优先3种用地情景,通过随机森林模型模拟2030、2040、2050年多情景下的城市通风环境。【结果】通风环境主要受粗糙度长度和地表温度梯度的影响;研究区域通风环境在2000—2020年整体呈恶化趋势,尤其在中心城区与晋中市之间;相比于耕地保护情景,生态优先情景对极好与较好等级通风环境面积的增加有更积极的影响;依据通风环境在不同情景下的差异,因地制宜地提出城市通风优化策略与规划建议。【结论】结合城市通风环境评价指标体系与随机森林模型模拟城市通风环境的动态变化,得到3条核心结论:1)林地与水域作为绿色基础设施对城市通风起着关键作用;2)平原耕地作为自然冷源和人为热源之间的过渡空间,是形成风廊的重要载体;3)城市规划应权衡建设用地扩张与良好的通风空间保护之间的关系。提出风景园林城市气候优化策略,可为建设韧性城市提供理论支持与实践指导。

关键词： 人工智能   会计核算   对策  

摘要： 近年来,人工智能技术在会计核算领域广泛应用,对传统会计核算模式带来颠覆性的影响。本文在梳理人工智能在会计核算中应用现状的基础上,从数据采集与处理、会计凭证与账簿记录、财务报表编制、会计监督与风险控制、会计人员角色定位等五个方面,系统分析了人工智能对会计核算的影响,提出了紧跟人工智能发展步伐、重塑会计核算流程、优化会计监管机制、强化会计人员与智能系统协同、促进会计行业数字化转型等对策建议,以期助推人工智能与会计核算深度融合,实现二者协同发展。

关键词： 套管磨损深度   井筒完整性   LightGBM   粒子群优化   机器学习  

摘要： 传统的套管磨损预测模型在理想假设下无法达到满意的精度,依赖试验数据的推导方式也非常耗时且成本高。提出了一种反应式全局粒子群优化轻量级梯度提升机(RGPSO-LightGBM)的套管磨损深度预测模型。使用Pearson相关系数法及特征重要性对多臂井径成像测井仪的报告数据及钻井日志进行分析,提取出关键特征值;利用LightGBM对磨损深度进行预测,结合RGPSO对LightGBM的多个超参数进行全局调优;将所提模型与BP神经网络(BPNN)、极限梯度提升(XGBoost)等模型进行对比。研究结果表明,所提模型的最高拟合优度(R^(2))可达0.9976,具有更好的预测准确性、鲁棒性和泛化能力,能够为后续油气井生产的智能化控制提供有效依据,对维护井筒完整性、保障油气井安全生产作业具有重要的实际意义。

关键词： 结构健康监测   结构损伤识别   有限元   机器学习   XGBoost  

摘要： 为探究XGBoost算法用于结构损伤位置识别与损伤程度预测的实用性,将XGBoost算法与有限元结合,建立双层XGBoost模型,第一层采用XGBoost分类模型,建立结构损伤有限元模型计算不同位置的损伤工况,以固有频率和模态位移为输入值进行训练预测损伤位置,第二层以振型差为输入值,采用XGBoost回归模型进行训练预测损伤程度,在损伤数据中引入环境噪声进行比较,结果表明:在简支梁算例和钢桁架结构算例中,XGBoost算法对损伤位置的识别准确率分别达到95.8%和96.7%,且施加噪声后仍具有较高准确率,对2种结构的损伤程度预测决定性系数R^(2)分别达到0.972和0.971,简支梁算例中,随着噪声水平增大R^(2)有所减小,15%噪声下简支梁的损伤程度预测R^(2)仍达到0.93,表明算法具有良好的抗噪性。

关键词： 人工智能   计算机基础教育   教育大数据   混合教学模式   智能教学系统  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在计算机基础教育中的应用已成为提高教学效率和质量的重要手段。本文通过深入分析当前计算机基础教育的课程体系、教学方法和学习工具,探索了人工智能技术对计算机基础教育优化的可能性与实际效应。研究采用了教育大数据分析、混合教学模式等现代信息技术为背景,通过设计和实施一系列针对性的人工智能教育应用实验,评估了其在提升学生学习兴趣、优化课堂教学流程、个性化学习路径规划和自动化评估反馈等方面的影响。实验对象为500余名不同教育阶段的学生,采集了大量实时教学数据,并辅以智能教学系统自适应调整为手段,以确保科学性和准确性。结果显示,人工智能技术的应用显著提高了学生的学习效率和知识掌握程度,同时也促进了教师教学方式的创新。本文不仅深化了人工智能在教育领域的理论研究,也为实际教学改革提供了有力的实验依据和技术支持,具有广泛的推广价值和实践意义。

关键词： 高职毕业生   新形势   随机森林算法   机器学习   高质量就业  

摘要： 在新形势下,高职毕业生面临诸多就业挑战。文章以江苏经贸职业技术学院2021—2023年就业数据为基础,运用随机森林(RF)等机器学习算法构建解释模型,识别影响毕业生就业关键因素,结合深度访谈挖掘个体层面多元因素。在数据分析的基础上,提出了深化校企合作、优化实践能力培养、开发相关课程、优化就业指导等系列策略,旨在促进高职毕业生高质量就业。

关键词： 智能制造   雇员决策   雇员结构   劳动力结构  

摘要： 借助中国智能制造示范项目的推广这一准自然实验,探讨智能制造对企业雇员结构的影响。基于中国制造业上市企业数据的分析表明,智能制造显著减少了生产制造人员占比,显著提升了研发技术和营销人员占比,对管理人员占比的影响不显著。在进行稳健性测试后,发现仍然能得到稳健的研究结论。异质性检验表明,智能制造对企业雇员结构的影响对产品标准化程度低、企业业绩压力高和行业资本密集度低、行业竞争压力高的企业更强。智能制造的就业规模效应检验发现,智能制造显著减少了生产制造雇员数量,显著提升了研发技术和营销雇员数量,对管理雇员数量的影响不显著。综合来看,智能制造提升了企业总雇员数量。研究具有重要启示:首先,地方政府要有针对性地吸引发展智能制造所需的研发技术和营销等类别劳动力,并为生产制造员工进行智能制造转型专项培训;其次,大学要优化专业设置和培养内容,如增设智能营销等专业或Python数据分析等课程,侧重培养具有研发和营销等智能制造难以替代技能的人才;最后,企业要不断调整雇员结构,以适应智能制造发展的需要,如增设智能运维工程师等岗位。

关键词： 人工智能   机器视觉   纸病检测   CNN  

摘要： 纸病检测的目的是及时获取纸张瑕疵以降低纸病对纸张的影响。为提升纸张生产检测环节纸病的分类与辨识效率,以CNN检测算法为基础,对传统纸病检测系统进行优化,以工业相机等硬件设备搭建了智能化纸病检测硬件系统,在FPGA端完成对纸张缺陷的分类与辨识。对搭建完成的基于计算机CNN技术的智能化纸病分类与辨识系统进行测试,结果表明,与传统的纸病检测系统相比,本文搭建的系统在纸病分类与辨识方面的准确率、效率更高,整体优势更为明显。