关键词： 技术性贸易措施   预警平台   大数据   人工智能   风险评估  

摘要： 针对日益增长的技术性贸易壁垒,文章提出了一种基于大数据和人工智能的智慧技术性贸易措施预警平台构建策略。该平台整合多源数据,采用智能预警引擎,提供预警、评议和法规查询等服务,旨在帮助企业有效应对技术性贸易措施风险,提升国际竞争力。

关键词： 中小学   人工智能   通识课程   AIRay  

摘要： 中小学人工智能通识课程面临教学门槛高、编程复杂、实验环境配置困难等难题。而AIRay作为一个无代码、纯浏览器运行的可视化AI实验平台,为解决这些难题提供了新的思路和方法。本文通过鸢尾花分类实验案例,阐述了AIRay在中小学AI通识课程中的应用。

关键词： 边缘层   人工智能   全生命周期管理  

摘要： 针对不连沟煤矿机电设备管理信息化不足、数据利用低及人工成本高等问题,提出基于物联网、大数据分析及人工智能技术的机电设备全生命周期管理系统。系统架构分为边缘层、平台层和应用层,构建了覆盖设备采购、运行、维护至报废的全流程管理体系。通过智能标识卡、在线监测、故障预警等功能模块,提升了设备完好率和周转率,缩短了故障停机时间,检修效率提高8%,维护成本降低12%,实现了设备管理的数字化与精细化,解决了传统管理模式中跨部门协同难、数据闭环缺失等问题,助力降本增效与安全运行目标的达成。

关键词： 人工智能   肿瘤诊断   深度学习   精准医疗  

摘要： 随着科学技术的不断发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在影像学、基因组学和病理学中的应用取得了显著进展。在影像学领域,AI通过计算机辅助诊断和深度学习算法,提升了肿瘤的早期筛查和分类精度。基因组学中,AI通过分析基因突变和液体活检数据,推动了精准诊断的发展。病理学方面,AI辅助病理图像分析和数字病理学结合,显著提高了病理诊断的效率和准确性。尽管AI在肿瘤诊断中具有巨大潜力,但应用中仍面临数据质量、算法透明度和隐私保护等挑战。要实现AI的广泛临床应用,还有很长的路要走。

关键词： 肺癌   无创检查技术   早期诊断   人工智能   液体活检  

摘要： 肺癌作为最常见的恶性肿瘤,其发病率和死亡率位居全球恶性肿瘤首位。有研究指出,不同临床分期肺癌患者的5年生存率存在显著差异,其中Ⅰ期肺癌患者的5年生存率高达92%。然而,早期肺癌并无明显临床症状,这往往使患者错失最佳治疗时机。因此,早期诊断对于肺癌患者十分重要。近年来,随着检查技术的不断创新与发展,尤其是在影像学、液体活检、蛋白组学及人工智能(AI)等领域,无创检查技术在疾病诊断方面展现出极高的灵敏度和特异度。与传统穿刺活检等侵入性检查相比,无创检查技术在安全性、患者依从性等方面展现出独特优势。本文对无创检查技术在早期肺癌诊断中的研究进展进行综述。

关键词： 地上生物量   增强Frost滤波   机器学习   机载激光雷达   变量筛选  

摘要： 【目的】探索生物量模型中建模变量的选取及个数对最终拟合精度的影响,为生物量模型的建立提供方法参考。【方法】以桉树人工林为研究对象,利用无人机机载激光雷达点云数据构建冠层高度模型(CHM),应用高斯低通滤波和增强Frost滤波计算样地算术平均高。使用变量投影重要性法和VSURF包筛选变量,比较多元回归模型和机器学习模型对生物量拟合效果的差异,筛选出最优模型。【结果】1)增强Frost滤波和高斯低通滤波后的样地算术平均高的相对误差比直接在CHM上提取的样地算术平均高要低,其中增强Frost滤波的提取效果略优于高斯低通滤波。2)多元回归模型的拟合精度随变量的增加而增加,非线性模型普遍优于线性模型,机器学习中随机森林模型表现最佳,决定系数为0.88,均方根误差为16.15 t/hm^(2),平均绝对误差为12.17 t/hm^(2),且拟合效果优于多元回归模型。3)利用VSURF包筛选后的变量相比直接使用全部变量建模效果更好,经过变量筛选后,发现点云的高度特征变量相比密度变量和强度变量对生物量的重要性更高,说明高度变量对森林生物量解释能力更强。【结论】利用机载激光雷达点云数据,通过增强Frost滤波平滑图像可显著降低提取树高的误差,且提取效果略优于高斯低通滤波。利用VSURF包筛选变量可以提高模型精度,随机森林模型在桉树人工林生物量估测模型中表现最佳。

关键词： 碳纤维   编织增强复合材料   环形编织   自动化   智能制造  

摘要： 碳纤维纱线环形编织作为一种用于生产管状预成型件的复合材料制造工艺,广泛应用于航空航天等工业领域。在生产前,须依据预期编织角反解出芯轴卷取速度。然而,仅基于传统运动学的反解方法误差较大。为解决此问题,本文提出考虑纱线摩擦的环形编织芯轴卷取速度反解算法,该算法通过对会聚区内纱线间相互作用进行力学分析,依据预期编织角求出理想运动学模型下的等效编织角;再通过对环形编织过程的运动学分析,根据等效编织角得出相应的芯轴卷取速度。通过有限元仿真试验与实物试验验证了算法的有效性,结果表明,相较于传统仅基于运动学分析的反解方法,本文算法有效反映了编织过程中纱线间相互作用的影响。依据本文算法解出的卷取速度进行环形编织仿真与实物试验,所得编织角与预期编织角的平均误差在整个编织过程中可控制在1°以内,相比传统运动学方法显著减小。

关键词： 提升竞争力   智能化管理   数据治理   医院人力资源管理   人工智能   大数据   人力资源信息化建设   医疗行业  

摘要： 在医疗行业蓬勃发展的当下,医院人力资源信息化建设与智能化管理已成为提升竞争力的关键要素,大数据、人工智能、云计算等关键技术为医院人力资源管理勾勒出全新蓝图。但要让这些技术充分发挥作用,合理的建设与实施策略必不可少。从规划设计到严谨的数据治理,再到系统的选型与落地,以及有效的培训推广都至关重要。

关键词： 人工智能   计算机线上教学   个性化教学  

摘要： 文章探讨了人工智能在计算机线上教学中的应用优势,构建了人工智能辅助下的计算机线上教学个性化路径,包括个性化学习需求分析、个性化教学资源推荐、个性化学习过程智能辅导,以及个性化教学评价与反馈。为确保个性化教学路径的有效实施,文章提出了教师角色转变与能力提升、学生自主学习意识与能力培养、数据安全与隐私保护、技术更新与维护保障,以及教学管理与质量监控等方面的保障措施,以期为计算机教育提供一些有价值的理论参考。

关键词： 数字技术   人工智能   创新联合体   社会网络分析  

摘要： 推进产学研深度融合,支持领军企业整合科研院所、高等院校组建数字技术创新联合体是强化国家战略科技力量的重要举措。本文基于2000—2022年人工智能技术专利数据,运用社会网络分析法,研究中国数字技术创新联合体形成与空间演进特征。结果表明:从动态过程看,中国数字技术创新联合体规模不断扩大,内部合作网络逐渐变得无序且复杂,不同阶段和地区的创新主体类型存在显著差异;从主体演化角度看,创新联合体的结构特征从离散逐渐演变为聚集,合作模式从“松散连接”向“稳定联结”的创新链和创新网络过渡,随着时间推移,科技领军企业逐步集聚创新要素,确立核心地位,各创新主体之间实现互联互通、延伸交叉,最终演化出“外疏内密”的网络结构;从空间演进看,呈现出从东部向中部再到西部“梯度扩散”特征,同时在区域合作中表现出明显的区域异质性。最后,从强化企业作为创新主体地位、牵头组建数字技术创新联合体、推进科技创新与产业创新深度融合等方面提出政策建议。