关键词： 人工智能   教育数字化   数字化转型  

摘要： 基于人工智能技术善于海量数据处理的特征和智能感知交互的未来发展趋势,该文剖析了其在教育数字化转型中凸显出的优势与挑战,包括能够有效提升教师教学效率、实现学生个性化学习体验和显著降低教育成本。在此基础上提出了人工智能驱动教育数字化的逻辑与策略,包括构建人工智能驱动的教育生态系统、打造开放共享的技术创新平台以及着力加强教师人工智能技能培养等。本研究有助于扩宽这一领域的应用共识,并为各级教育机构的政策设计提供支撑。

关键词： 人工智能   微藻系统   高氨氮废水   动态优化  

摘要： 【目的】寻求一种高效、经济且稳定的微藻系统优化方法,提升高氨氮废水(NH_(4+)-N浓度>300 mg/L)的处理效能与资源化利用率,为工业废水处理的智能化转型提供技术参考。【方法】以人工智能(AI)技术为核心,构建动态代谢模型与多源数据融合调控体系,开展微藻系统处理高氨氮废水的优化研究。通过集成机器学习与深度学习模型,解析微藻生长与环境因子的非线性关联,动态优化光照强度、温度、C/N/P比等12项工艺参数;结合IoT传感器网络与边缘计算技术,实现实时数据采集与自适应调控,并对比传统经验式策略与AI驱动系统的性能差异。【结果】AI优化系统氨氮去除率稳定在92.4%±2.1%,较传统工艺(<70%)提升超30%;单位水处理能耗降低40%(吨水电耗占比从58%降至34%),光能利用率提高至82%。经济性分析表明,年处理10.5万t废水可降低运营成本142万元,动态投资回收期缩短至2.8年。模型对比显示,LSTM预测误差较传统方法减少30%,ResNet生物量预测决定系数(R^(2))达0.92,验证了AI算法的优越性。【结论】人工智能驱动的微藻系统可显著提升高氨氮废水处理效率与经济性,其动态优化与实时调控能力为复杂工业废水治理提供了创新解决方案。基于AI的多参数协同优化与绿色能源耦合是未来技术升级的关键方向。

关键词： 精准医疗   围手术期医学   生命体征   人工智能  

摘要： 麻醉与围手术期医学是保障手术安全、优化患者预后的关键环节。在手术过程中,麻醉医师需精准调控患者的生命体征、疼痛感知及意识状态,同时预防术后并发症,这对临床决策的时效性和个体化提出了极高的要求。然而,随着手术复杂性的增加(如高龄、多合并症患者的比例上升)以及患者对快速康复的迫切需求,传统麻醉管理模式的局限性日益凸显。例如,依赖经验性用药可能导致药物剂量偏差;术后并发症的预测多基于回顾性分析,缺乏实时动态预警能力;围手术期海量数据的整合与利用效率低下,难以支撑精准医疗目标的实现等。

关键词： 智能制造   数控加工   智能算法   加工路线优化  

摘要： 为了进一步提升机械加工制造的效率,将智能制造和数控加工结合起来,提出了基于多目标优化智能算法的数控加工路线优化方法。构建了基于时间目标和成本目标的多目标优化函数,其中考虑了多项时间参数和成本参数,并实现了优化过程的模型化、智能化处理。试验过程中,以多孔孔群加工为实际案例,通过10个组别的对比试验证实了智能算法优化后,加工路线明显缩短、加工时间明显减少、钢板型材得到了相当程度的节约。

关键词： 流化催化裂化   高效深度转化   绿色低碳   人工智能   计算流体力学  

摘要： 流化催化裂化(FCC)一直是我国重质油轻质化的关键工艺之一,在成品油需求逐渐达峰的背景下,FCC成为炼油厂实现“减油增化”的重要工艺。在如今原料供给逐渐重质化和产物需求逐渐轻质化的要求下,FCC工艺的发展面临多重挑战:原料高效深度转化、绿色低碳及智能化长周期运行。围绕这些挑战,中国石油大学(北京)通过技术理论创新、工艺路线重构和人工智能(AI)+计算流体力学(CFD)智能保障持续优化升级FCC工艺。总结了乳化进料和汽提强化技术、FCC结焦跑剂智能预测预警技术和再生烟气CO 2原位富集技术,并在此基础上对FCC工艺的进一步发展提出展望。

关键词： 包装设计   人工智能   创意生成   设计效率  

摘要： 传统包装设计依赖于设计师的创意和经验,这一过程往往耗时较长,且容易受到主观因素的限制,难以快速适应市场需求的多样化与动态变化。随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在创意设计领域的应用逐渐成为行业关注的焦点。剖析了AI算法在包装设计中的应用优势与局限性,探讨了AI算法在包装设计创意生成中的具体应用,以期为未来包装设计的智能化与创新性发展开辟新的路径。

关键词： 质子交换膜燃料电池   引射器   机器学习   性能预测   计算流体动力学  

摘要： 为提高燃料电池氢气循环系统引射器设计效率,提出一种结合机器学习和数据驱动的技术。在大幅度降低计算需求的前提下,精确地预测引射器的一次流和二次流的质量流量并计算引射比。采用10个选定特征作为输入层,一次、二次流体质量流量作为输出层,建立基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型进行预测,得出训练和测试集的平均绝对误差(MAPE)都低于10%。分别在40、70、100、150 kW的工况下进行验证,平均相对误差均不超过11%。所提方法能够准确预测引射器一、二次流质量流量及引射比,为引射器设计优化提供了一种高效工具,以快速评估不同结构参数及工作参数对引射比的影响。

关键词： 膳食管理   食品保鲜   人工智能  

摘要： 在数字化时代,人工智能与物联网技术的深度融合为各行业带来了前所未有的变革,食品安全与健康膳食管理领域亦不例外。针对食品浪费与健康管理的痛点,本文结合人工智能在食品管理领域的应用背景及意义,提出一种基于人工智能及多种技术的食品管理策略,旨在为智能食品管理技术的产业化与普惠化提供参考。

关键词： 人工智能   腺癌   肺结节   量化分析   病理分级  

摘要： 目的探讨人工智能(artificial intelligence,AI)量化参数鉴别临床Ⅰ期浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)病理分级的应用价值。方法回顾性分析2018年10月—2023年5月滨州医学院附属烟台山医院收治临床Ⅰ期IAC患者的临床资料。按IAC分级将患者分为3组:Ⅰ级组、Ⅱ级组和Ⅲ级组,比较各组间参数的差异,并采用logistic回归分析评估AI量化参数对Ⅲ级IAC的预测效能。通过最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析筛选参数,基于这些参数构建3种机器学习模型来预测Ⅲ级IAC,并进行内部验证以评估其效能,用列线图进行可视化描述。结果共纳入261例IAC患者,其中男101例、女160例,年龄27~88(61.96±9.17)岁。6例为双原发病灶,且同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。I A CⅠ级48例、Ⅱ级89例和Ⅲ级130例。三组组间A I量化参数如实性成分占比(consolidation/tumor ratio,CTR)、肺结节长径等参数差异均有统计学意义(P<0.05)。Ⅰ级+Ⅱ级组与Ⅲ级组除年龄外,其余临床资料与AI量化参数的差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素分析提示CTR和CT标准差是鉴别Ⅲ级IAC的独立危险因素,两者呈负相关。Ⅲ级IAC有更晚的TNM分期、更多的病理高危因素、更高的淋巴结转移率和高级别结构占比。在所有患者中CTR与高级别结构占比呈正相关。在Ⅲ级中两者呈正相关,而在Ⅰ级与Ⅱ级中无相关性。采用LASSO回归分析筛选出2个AI定量参数:CTR和CT中位值。分别构建并验证logistic、随机森林和XGBoost模型。其中XGBoost模型预测效能最佳。结论当CTR>39.48%、CT标准差<122.75 HU时,需警惕为Ⅲ级IAC。基于联合CTR和CT中位值构建XGBoost模型对Ⅲ级IAC有较好的预测效果,有助于临床医师做出个性化的临床决策。

关键词： 机器学习   计算结构力学   材料性能   结构损伤  

摘要： 机器学习技术是当前的研究热点,以其强学习力、高通用性广泛应用于各类预测、识别、分类任务中。探讨了机器学习在计算结构力学中的应用,重点分析了其在材料性能预测、结构损伤分析、传统方法改进、本构方程建立和微分方程求解中的作用。通过文献综述总结了机器学习算法如神经网络、支持向量机和随机森林在提高计算效率和设计流程优化方面的优势。研究指出,机器学习与经典计算方法的结合为工程问题求解提供了新途径。未来研究将聚焦于算法优化、模型改进和跨学科技术融合。