关键词： 脊髓损伤   人工智能   磁共振成像   神经功能分级  

摘要： 目的构建基于人工智能(AI)的创伤性颈髓损伤(TCSCI)患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,并评估其效能。方法采用回顾性队列研究分析2019年1月至2023年12月海军军医大学第二附属医院收治的315例TCSCI患者的临床资料,其中男243例,女72例;年龄30~75岁[(57.6±7.0)岁]。损伤节段:C_(1)~C_(4)143例,C_(5)~C_(8)172例。美国脊髓损伤协会(ASIA)分级:A级15例,B级53例,C级74例,D级173例。将患者按8∶2的比例随机分为训练组(252例)和测试组(63例)。根据伤后48 h内ASIA评分,评估患者感觉和运动功能;利用颈椎MRI实例分割模型提取矢状位T2加权图像中TCSCI患者严重程度损伤特征。构建的分级模型由二级级联网络构成,第一层包括梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器。在训练组中,分别对6个机器学习模型进行训练。第二层比较6个模型的性能,得出对应的最优分级模型,从而为每个特征匹配分级性能最佳的模型。在测试组中,通过计算准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数来评估各个机器学习模型的性能。结果共纳入138个临床和影像学特征用于构建TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,其中临床神经功能特征132个(包括56个轻触觉评分、56个针刺觉评分、20个关键肌评分)和MRI影像学特征6个。在测试组中,TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型中第一层梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器等6个机器学习模型在轻触觉、针刺觉、关键肌运动功能整体分级中的准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数均在0.86以上。轻触觉功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻(0.90)、梯度提升(0.99)、高斯朴素贝叶斯(0.98)、随机森林(0.96)、梯度提升(0.96)。针刺觉功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是梯度提升(0.98)、高斯朴素贝叶斯(0.98)、梯度提升(0.99)、决策树(0.99)、梯度提升(0.95)。关键肌运动功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻(0.97)、梯度提升和支持向量机分类器(0.97)、决策树(0.95)、随机森林(0.95)、支持向量机分类器(0.96)。在感觉功能方面,梯度提升在轻触觉与针刺觉功能整体分级中性能优胜数最多;在运动功能方面,支持向量机分类器在关键肌运动功能整体分级中性能优胜数最多。结论基于机器学习模型和二级级联网络构建的TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,能在第二层实现第一层中各模型对每个特征分级性能结果的优选,对患者感觉和运动功能损伤严重程度具有较强的分级能力。

关键词： 人工智能   员工创新绩效   工作效能   员工能力   人力资源配置  

摘要： 通过扎根理论法和文献分析法,构建人工智能嵌入对员工探索性创新绩效的影响模型,并从提高工作效能、员工能力提升、人力资源合理配置等三个维度出发,探讨它们与员工创新绩效之间的相互作用机制。研究发现:提高工作效能、员工能力提升和人力资源合理配置是影响员工创新绩效的关键因素,它们通过优化工作流程、提供个性化培训和发展机会、确保人才合理配置等方式,共同促进员工的创新能力和绩效提升。

关键词： 国际教育   翻译工作   数学试题   人工智能  

摘要： 我曾在一家国际教育相关公司兼职,负责一些简单的翻译工作,翻译的内容主要是数学试题和答案。随着人工智能技术的发展,大部分的翻译工作自然都交给了AI。我的工作主要是通读一遍AI翻译后的内容,检查与数学相关的专用名词是否有误,并核对习题答案。

关键词： 网络舆情   人工智能   高校治理  

摘要： 在信息爆炸和网络社交高度发达的数字化、智能化时代,高校面临着日益复杂的网络舆情挑战。高校网络舆情不仅影响高校的声誉、形象及校园文化,还对学生的世界观、人生观、价值观产生深远影响,并可能对社会产生广泛影响。近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的突破性进展为网络舆情治理提供了新的工具和方法。文章旨在探讨AI赋能下高校网络舆情治理的优化路径,以期为高校网络舆情治理提供新视角和新方法,也为其他领域的网络舆情治理提供参考。

关键词： 工业母机   工业大模型   技术突破   人工智能  

摘要： 当前,人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业,工业领域作为生产力的核心,迎来了以AI大模型为代表的新机遇。中工互联(北京)科技集团有限公司董事长智振表示,工业大模型的发展趋势、应用场景及其对工业母机行业的影响非常深远。本文将围绕工业大模型的技术突破。

关键词： 东阳木雕   人工智能   LoRA模型   文创产品   数智化  

摘要： 旨在控制人工智能(AI)精准生成东阳木雕风格的创新艺术和设计作品图像,并提出一条基于LoRA模型的东阳木雕风格化传承路径。通过图像创意生成大模型的流程,采用“数据预处理-LoRA微调-风格化生成”路线,训练题材、工艺、文化3种能反映东阳木雕特色高效智能模型的方法,并基于开源Stable Diffusion模型训练LoRA权重参数,实现东阳木雕风格化元素的数智化生成。实验借助多个训练模型融入Stable Diffusion,AI实现生成了东阳木雕风格化的创作,以及文化符号化和功能性的文创产品。本文研究开辟了东阳木雕非遗文化传承发展的新路径,又为其他非遗数智化传承提供了参考。

关键词： 人工智能   多模态影像融合   丘脑内囊型出血   局部脑血流量   手术指征  

摘要： 目的评价人工智能(AI)及立体定向手术机器人(ROSS)辅助超早期丘脑血肿引流术治疗老年少量丘脑内囊型出血(TICH)伴内囊区严重低灌注患者的临床价值。方法本研究为横断面研究。回顾性选择邢台市中心医院神经外科自2023年1月至2024年8月收治的经AI医学影像诊断系统识别为内囊区严重低灌注的278例老年少量TICH患者为研究对象,其中采用ROSS辅助超早期丘脑血肿引流术治疗134例(研究组),采用单纯药物治疗144例(对照组)。比较2组患者基线资料、疗效的差异,采用多因素Logistic回归分析筛选研究组患者发病后180 d预后(改良Rankin量表评分0~3分为预后良好)的独立影响因素。结果与对照组比较,研究组患者发病后14 d格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、内囊区局部脑血流量(rCBF)较高,发病后180 d治疗有效率、预后良好率较高,差异均有统计学意义(P<0.05)。研究组患者发病后180 d预后良好84例、预后不良50例。与预后良好组比较,预后不良组患者有高同型半胱氨酸血症史者占比较高,入院时GCS评分较低,丘脑血肿量较大,合并脑室出血者、分流依赖型脑积水者占比较高,入院时内囊区rCBF较低,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示:丘脑血肿量(OR=2.527,95%CI:1.504~4.247,P<0.001)、合并脑室出血(OR=2.325,95%CI:1.460~3.703,P<0.001)、分流依赖型脑积水(OR=2.371,95%CI:1.267~4.078,P=0.006)、入院时内囊区rCBF(OR=0.672,95%CI:0.314~1.025,P<0.001)是研究组患者预后的独立影响因素。结论AI及ROSS辅助超早期微创引流手术治疗老年少量TICH伴内囊区严重低灌注患者效果较好。丘脑血肿量较大、合并脑室出血和分流依赖型脑积水、入院时内囊区rCBF低时该类患者易预后不良。

关键词： 机器学习   数字经济   大数据   财务风险   风险管理  

摘要： 数字经济浪潮重塑企业经营环境,财务风险的表现形式也随之发生改变.传统风险管理模式因过度依赖人工经验,在应对实时动态的财务数据变化时往往力不从心.研究表明,数字技术的深度应用为财务风险管理找到了新方向.借助大数据与机器学习算法,企业能够搭建起智能风险识别系统,快速发现财务数据中的异常波动和潜在风险.通过实时监测和动态分析,将风险信号以可视化形式传递给公司管理层.同时,利用数字化工具打破部门间的数据壁垒,形成应对风险的协同效应.这些创新不仅为企业完善财务风险管理体系提供了理论支撑,更为数字化转型中的风险管控提供了可操作的实践方案.

关键词： 新生儿不良事件   监测   人工智能  

摘要： 医疗相关不良事件(Adverse healthcare-related events, AEs)不仅影响医疗质量,增加医疗成本,更会给患者及其家属造成伤害。新生儿因其特殊的生理特性,成为AE的高发人群,可能引起严重后果,甚至危及生命。当前AE监测手段可分为主动上报和被动监测,但均存在一定局限性,随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的发展,在提升医疗安全上展现出巨大潜力。本文旨在总结新生儿AE的发生率、常见类型与分类方式,分析新生儿易发生AE的原因,探讨现有监测手段及未来AI在新生儿病房AE监测的应用前景。Adverse healthcare-related events (AEs) significantly impact healthcare quality, increase costs, and harm patients and their families. Neonates, due to their unique physiological characteristics, are particularly susceptible to AEs, which can lead to severe consequences, including life-threatening situations. Current AEs monitoring methods, including active reporting and passive surveillance, both have limitations. Nowadays, advancements in Artificial Intelligence (AI) throw light on enhancing healthcare safety. This article aims to summarize the incidence, common types, and classification of neonatal AEs, analyze the reasons for their high occurrence in neonates, and explore existing monitoring methods along with the future prospects of AI in neonatal AEs surveillance.

关键词： 人工智能   精准评改   习作教学   提升策略  

摘要： 人工智能为小学语文习作教学带来了新的机遇。本文以人教版语文六年级上册第五单元习作教学为例,人工智能技术能够精准辅助学生选题立意、选材构思以及评改反馈,同时培养学生自主修改的能力,并支持教师实现协同教学。这些策略不仅能有效提升学生的写作水平,还能优化教师的教学方法,减轻评改负担,提高教学效率与质量,为小学语文习作教学的创新提供了新的思路和方法[1][2]。