关键词： 装备制造企业   园区规划   厂房联合化   智能制造  

摘要： 对装备制造企业的园区规划布局进行了研究与分析,阐述了传统园区的建设特点,提出了新建园区规划思路,同时指出,园区规划需兼顾智能制造思维,并探索多层综合体等创新模式,以适配智能制造时代需求。

关键词： 胰腺   超声内镜   机器学习   影像组学   沙普利加和解释  

摘要： 背景机器学习(machine learning,ML)通过强大的数据处理能力在预测各种临床事件中取得良好表现.本研究旨在利用临床和超声内镜数据开发ML模型以实现胰腺良恶性病变的准确预测,并通过沙普利加和解释(SHapley Additive exPlanations,SHAP)方法解释ML模型.目的根据超声内镜影像组学特征和临床特征开发可解释的机器学习模型,以预测胰腺病变的良恶性.方法收集天津医科大学总医院2014-01/2024-12接受超声内镜检查的共216名胰腺病变患者的超声内镜图像及临床信息,其中训练集150名,验证集66名.应用t检验和最小绝对收缩和选择运算符逻辑回归算法选择超声内镜影像组学特征并构建5种影像组学机器学习模型,选择性能最优的极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型以进行后续分析.采用单因素和多因素Logistic回归分析训练集胰腺良恶性病变中有统计学差异的临床指标以构建临床XGBoost模型.最后,联合影像组学和临床特征构建多模态联合XGBoost模型.采用SHAP工具探索模型的可解释性.结果影像组学XGBoost机器学习模型由15个影像组学特征构建,训练集和验证集曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.8521和0.8761.临床XGBoost机器学习模型由3个临床特征构成,训练集和验证集的AUC分别为0.9286和0.9200.多模态机器学习模型由上述15个影像组学特征和3个临床特征构成,其在训练集和验证集的AUC分别为0.9458和0.9357,优于上述2种模型.SHAP分析表明多模态机器学习模型中贡献度居前5位的特征或指标包括3项临床实验室指标和2项影像组学特征.结论联合影像组学和临床特征的多模态机器学习模型,可以有效预测胰腺病变的良恶性,SHAP工具将预测过程可视化以供临床应用.

关键词： 人工智能   5G   智慧城市   AIoT平台   智能交通   智慧安防  

摘要： 文章探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)与5G技术在智慧城市人工智能物联网(Artificial Intelligence of Things,AIoT)平台的融合应用及工作原理。人工智能可从海量数据提取有效信息,支持城市精准决策;5G技术满足大规模物联网设备接入与数据传输需求。二者结合使智慧城市设施与服务能高效实时响应需求。如在智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)中,AIoT平台可以实时采集、分析交通数据,优化交通信号控制;在智慧安防领域,可以借助高清视频监控与人工智能图像识别,实时发现异常行为并报警。文章展示了AIo T平台在不同领域的实际应用,强调了AI与5G深度融合对推动智慧城市可持续发展的关键作用。

关键词： 包容   DeepSeek-Rl   颠覆性创新   不成功   人工智能  

摘要： 今年开年以来,我国一批创新成果的集中涌现令人耳目一新:开源模型DeepSeek-Rl重构人工智能技术版图,春晚舞台上的人形机器人推动智能时代的进程,强脑科技的非侵入式脑机接口技术为残障群体重燃生命之光……面对这些“颠覆性创新”,不乏赞誉之词,亦有冷静之音。

关键词： 医疗机构   DeepSeek   人工智能   法律与伦理  

摘要： 《医疗机构部署DeepSeek专家共识》系近30家国内顶尖医疗卫生及学术研究机构的医疗、医院管理、医学信息、卫生政策、法学、医学伦理等领域专家根据国内外相关法律法规及医疗机构实践总结出的医疗机构部署DeepSeek的详细指南,旨在为医疗机构提供科学、规范且安全的部署指南,确保包括但不限于DeepSeek等人工智能技术在医疗领域的应用既能契合医疗行业特性,又能切实推动医疗服务水平的提升。从部署前的评估、部署过程实施、部署后管理与监测三个方面详细阐述了医疗机构在引入DeepSeek时应考虑的关键因素,包括医疗需求适配性、技术能力与基础设施、法律法规与伦理风险、数据准备与管理、模型选择与优化、系统集成与培训、性能监测与持续优化、风险管理与应急处置、合规审查与评估等。以此为医疗机构提供了一套全面的部署框架,以确保技术应用的安全性和有效性。

关键词： 差分隐私   人工智能   大数据分析   隐私保护   智能优化  

摘要： 随着大数据技术的广泛应用,用户数据隐私泄露问题日益严重。传统的隐私保护方法在面对复杂的数据分析需求和海量数据环境时逐渐暴露出局限性。差分隐私技术因其可量化隐私风险的特性而成为当前数据保护的重要手段,而人工智能技术在优化数据分析和保护策略方面也展现出巨大潜力。本文围绕差分隐私与人工智能融合路径展开研究,重点探讨其在大数据分析中的应用模式与技术机制,分析差分隐私加密策略的核心原理与应用场景,探讨人工智能算法在差分隐私机制中的优化作用,进一步构建以隐私保护为核心的智能数据分析系统。研究发现,将差分隐私机制嵌入人工智能建模流程不仅能够有效平衡数据可用性与隐私保护,还可实现动态调整与自适应控制,为大数据环境下的安全分析提供可行路径。

关键词： 人工智能   病房管理   智能诊断   物联网   大数据分析  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在医疗领域的应用日益广泛。文中设计了一套智能化病房管理系统,以提高医院管理效率和患者服务质量。基于深度学习算法、物联网技术和大数据分析,该系统实现了患者生理指标实时监测、智能诊断辅助、个性化护理方案制定等功能。实验结果表明,该系统可有效提高护理人员的工作效率和患者满意度,降低医疗差错率,为医院智能化建设提供了新的思路和实践参考。

关键词： 人工智能   混合式教学   高校数学教育   教学改革  

摘要： 当前高校数学专业课程的教学面临着传统教学模式的诸多挑战,尤其是在学生个性化学习需求和信息技术快速发展的背景下,亟需探索新的教学模式以提升教学效果。本文研究基于人工智能的高校数学专业课程混合式教学模式,旨在通过整合人工智能技术与传统教学方法,解决现有教学模式中的不足,提升学生的学习体验和效果。研究采用了人工智能驱动的教学工具和在线教学平台,结合混合式教学的理论基础,设计并实施了适用于高校数学课程的教学改革方案。通过对微积分和线性代数课程的实践案例分析,结果表明该混合式教学模式显著提高了学生的学习积极性和成绩。研究的实际贡献在于为高校数学教育提供了一种可行的教学改革路径,具有广泛的应用潜力和推广价值,同时也为未来的教学模式创新提供了参考。尽管研究在特定情境下表现出良好的效果,但在更广泛的应用中仍需进一步验证和优化。 The current teaching of mathematics courses in higher education faces numerous challenges from traditional teaching models, especially against the backdrop of students’ personalized learning needs and the rapid development of information technology. There is an urgent need to explore new teaching models to enhance teaching effectiveness. This paper investigates an AI-based blended teaching model for mathematics courses in higher education, aiming to integrate artificial intelligence technology with traditional teaching methods to address the shortcomings of existing teaching models and improve students’ learning experience and outcomes. The study employs AI-driven teaching tools and online teaching platforms, combined with the theoretical foundation of blended learning, to design and implement a teaching reform plan suitable for university mathematics courses. Through practical case studies of calculus and linear algebra courses, the results indicate that this blended teaching model significantly enhances students’ learning motivation and performance. The practical contribution of the study lies in providing a feasible path for teaching reform in higher mathematics education, with broad application potential and value for promotion, while also offering a reference for future innovations in teaching models. Although the study shows good results in specific contexts, further validation and optimization are needed for broader application.

关键词： 机器学习   风工程   大型结构   风效应   流固耦合   振动控制  

摘要： 随着计算技术与数据科学的迅速发展,机器学习为解决大型结构风效应中复杂流固耦合问题提供了全新的研究范式。本文系统综述了机器学习在大型结构风效应领域的研究进展,涵盖了结构表面风压预测、结构风致响应分析与建模、气动力方程智能识别以及基于强化学习的结构振动控制4个主要研究方向。具体而言,结构表面风压预测方面,机器学习能够精准地挖掘结构表面复杂非线性风压场特征;结构风致响应分析与建模中,机器学习有效实现了大型结构异常大幅振动识别与精细化建模;对于气动力方程智能识别领域,基于数据驱动的机器学习方法大幅提高了非线性方程识别的自动化程度与准确性;在结构振动控制方面,强化学习实现了实时、高效的主动控制策略优化。然而,当前研究在数据融合、模型泛化性与物理可解释性方面仍存在明显不足。未来的研究需进一步融合物理机制与数据驱动模型,构建具备高泛化性、鲁棒性和物理解释能力的机器学习模型,推动结构风工程进一步智能化发展。

关键词： 三阴性乳腺癌   加权基因共表达网络分析   机器学习   单细胞测序  

摘要： 目的从基因等分子角度探索影响三阴性乳腺癌(TNBC)发生发展的生物标志物和潜在治疗靶点。方法使用WGCNA分析、机器学习充分挖掘参与TNBC进展的潜在生物标志物,通过免疫细胞浸润、药物敏感性和免疫治疗敏感性分析探索关键基因影响肿瘤进展的相关机制和潜在治疗方法,借助单细胞测序从单细胞层面证实关键基因的表达含量和分布情况。结果CBX7和RRM2是影响TNBC进展的潜在生物标志物。它们与免疫细胞浸润密切相关,对多种化疗药物、抗CTLA4治疗及抗PD-1治疗的敏感性不同。单细胞测序证实肿瘤免疫微环境中不同单细胞层面CBX7与RRM2的表达含量与分布情况有所区别。结论CBX7与RRM2是影响TNBC发生发展的关键基因,可为高度侵袭性TNBC提高潜在的治疗靶点。