关键词： 人工智能   肺动脉高压   疾病诊断   治疗监测   预后评估   精准医疗  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门融合计算机科学、数学、统计学等多学科精髓的前沿交叉学科,致力于模拟、扩展并提升人类智能。近年来,AI技术在医学领域的应用日益广泛,特别是在肺动脉高压(Pulmonary Hypertension,PH)的诊断、治疗策略制定及预后评估等方面展现出巨大的潜力与应用价值。PH是一种以肺血管重塑为特征的进行性心肺系统疾病,其病程往往伴随着运动耐量下降、呼吸困难加重以及右心功能衰竭等严重后果,最终可能导致患者死亡。本综述旨在系统性地探讨AI技术在PH领域内的应用现状,包括其在疾病诊断、预后评估以及治疗效果监测等多个方面的具体实践,同时指出了当前应用中存在的局限性与挑战。此外,本文还对AI技术在未来PH精准医疗中可能面临的机遇与挑战进行了前瞻性探讨,旨在为相关领域的研究者和临床工作者提供新的思路。

关键词： 物流业   人工智能   新质生产力   绿色全要素生产率   环境规制   产业结构升级  

摘要： 提升物流业新质生产力是推动经济社会绿色低碳转型的重要支撑,而人工智能技术的迅猛发展为我国物流业新质生产力的提升带来了重大机遇。本文从绿色全要素生产率的视角,系统分析了我国人工智能技术应用对物流业新质生产力的影响效应及其内在机制。研究表明,人工智能技术化对物流业新质生产力具有显著的正向效应。经过一系列稳健性和内生性检验后,这一结论仍然有效。此外,本文将环境规制纳入分析框架后发现产业智能化对物流业新质生产力的影响受到环境规制强度的正向调节;进一步研究表明在严格的环境监管下,人工智能技术应用所带来的产业智能化可以优化升级产业结构,从而正向推动物流业新质生产力水平的提升。本文的研究结论对促进人工智能与物流业深度融合,实现产业转型升级和经济高质量发展具有重要的现实意义。

关键词： 人工智能   电气设备   智能维护   机器学习  

摘要： 本文提出了一种基于人工智能的电气设备智能维护系统设计方案,旨在提升电力系统的可靠性和维护效率。通过采用机器学习和深度学习技术,系统能够实时监测设备状态,预测潜在故障,并提供维护决策支持。实验结果显示,该系统在故障预测和健康状态评估方面表现优异,准确率高,误差小,为电气设备的智能化维护提供了有效的技术手段。

关键词： 人工智能   科学教育   地理教学   SNP  

摘要： 《中小学科学教育工作指南》强调开拓生成式人工智能大模型在科学教学中应用的新场景。《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》也强调,学生要借助人工智能,促进地理学习的拓展和深入。DeepSeek可以为地理教学提供较好的工具支撑,也能为学生在课堂学习中提供有效的辅导支持。本文基于SNP教学模式,建构人工智能赋能地理核心素养和科学素养培育的思路逻辑,结合“热岛效应”案例进行实践审思,以期为数字赋能教学实践提供参考借鉴。

关键词： 机器学习   人工智能   线性代数   微积分   优化理论  

摘要： 机器学习作为人工智能的核心领域,其理论基础与数学密不可分。本文以《机器学习》课程中的数学基础为核心,系统探讨了数学理论在机器学习中的关键作用及其在实际应用中的价值。研究聚焦于线性代数、概率论、优化理论以及微积分等核心数学内容,深入分析了这些理论在机器学习算法设计、模型优化和性能评估中的具体应用。基于“问题驱动”和“案例教学”的研究思路,本文提出了一种将数学理论与机器学习实践深度融合的方法框架,并通过典型应用场景验证了其有效性。研究结果表明,通过强化数学基础、优化理论教学以及注重实践应用,能够显著提升机器学习算法的性能及其在实际问题中的适用性。本文的研究不仅为机器学习领域的理论发展提供了新的视角,还为相关技术的实际应用提供了理论支持和实践指导。Machine learning, as a core domain of artificial intelligence, is inherently intertwined with mathematical foundations. This paper focuses on the mathematical underpinnings of the “Machine Learning” course, systematically exploring the critical role of mathematical theories in machine learning and their value in practical applications. The research centers on core mathematical topics, such as linear algebra, probability theory, optimization theory, and calculus, delving into their specific applications in machine learning algorithm design, model optimization, and performance evaluation. Based on a “problem-driven” and “case-based teaching” approach, this study proposes a methodological framework that deeply integrates mathematical theory with machine learning practice, and its effectiveness is validated through typical application scenarios. The results demonstrate that strengthening mathematical foundations, optimizing theoretical instruction, and emphasizing practical applications can significantly enhance the performance of machine learning algorithms and their applicability to real-world problems. This research not only provides new perspectives for the theoretical development of machine learning but also offers theoretical support and practical guidance for the application of related technologies.

关键词： 人工智能   机器翻译   译者   影响   展望  

摘要： 在人工智能迅猛发展的大背景下,机器翻译技术的进步重塑了翻译行业格局,对译者产生了多维度影响。一方面,译者面临就业竞争加剧,基础翻译需求被机器替代,质量标准改变致使需兼顾效率与质量平衡,传统职业发展路径受阻而陷入迷茫。另一方面,机器翻译可作为高效辅助工具提升译者工作效率,行业细分催生新兴翻译领域供译者拓展业务,市场需求推动译者向综合性语言服务提供者转变。展望未来,译者应秉持终身学习理念,深化语言与专业知识,掌握翻译技术;向高端、个性化服务转型以吸引高要求客户;积极投身跨领域融合,参与机器翻译优化及教学研究等工作,以此在新行业生态中实现可持续发展,与机器翻译协同助力跨语言文化交流。Against the backdrop of the rapid development of artificial intelligence, the advancement of machine translation technology has reshaped the landscape of the translation industry and exerted multi-dimensional impacts on translators. On the one hand, translators are confronted with intensified employment competition, as basic translation demands are being replaced by machines. The change in quality standards requires them to strike a balance between efficiency and quality, and the obstruction of the traditional career development path leaves them in a state of confusion. On the other hand, machine translation can serve as an efficient auxiliary tool to enhance the work efficiency of translators. The segmentation of the industry has given rise to emerging translation fields for translators to expand their business, and the market demand has propelled translators to transform into comprehensive language service providers. Looking ahead, translators should adhere to the concept of lifelong learning, deepen their language and professional knowledge, and master translation technologies. They should also transform towards high-end and personalized services to attract clients with high requirements. Moreover, they should actively engage in cross-disciplinary integration, participate in the optimization of machine translation, teaching and research, etc., so as to achieve sustainable development in the new industry ecosystem and collaborate with machine translation to facilitate cross-lingual and cross-cultural communication.

关键词： 次同步振荡   多重同步压缩变换   朴素贝叶斯   在线监测   人工智能  

摘要： 随着WAMS和PMU布点规模扩大,为SSO在线监测与告警提供重要手段。但基于PMU数据的SSO辨识方法一般不辨衰减因子,且告警阈值需人为确定,影响告警准确性与可靠性。为解决此问题,本文提出基于MSST与朴素贝叶斯(NB)相结合的SSO在线监测与自动告警方法。先利用MSST与希尔伯特变换对历史SSO数据参数辨识,构建初始样本集供NB学习形成分类器。再对PMU实时数据参数辨识,由NB分类器判断并自动告警,同时上传信息。该方法能准确辨识衰减因子,无需人为定阈值,经双馈风机并网仿真验证有效。

关键词： 文本与数据挖掘   合理使用   人工智能  

摘要： 文章阐述生成式人工智能文本与数据挖掘的侵权风险,分析生成式人工智能文本与数据挖掘合理使用制度的适用困境,并提出比较法视野下的相关制度范式比较与适应性选择、生成式人工智能文本与数据挖掘合理使用制度重构等生成式人工智能文本与数据挖掘合理使用制度的构建路径,为数字版权治理提供参考。

关键词： 人工智能   皮肤病   治疗   皮肤检测   计算机辅助诊断  

摘要： 随着大数据技术的飞速发展,与传统识别方式相比,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在图像分类和检测等工作中的表现值得称赞。早在2017年,斯坦福大学便推出人工智能皮肤检测系统,标志着人工智能在皮肤病诊断领域的应用逐渐普及。文章着重探讨了人工智能在皮肤病诊疗中的作用,包括原理、技术手段、实际应用以及面临的主要问题和对策,分析了其在该领域的应用现状及未来发展潜力。期望通过这一分析,能够为我国皮肤疾病的医疗诊断水平的提升贡献力量。

关键词： 员工技能学习   实践路径   重构   人工智能  

摘要： 引言在“双碳”战略驱动下,电力行业正经历从传统能源管理向智慧能源系统的结构性变革。国家电网《2023年数字化转型白皮书》~([1])明确指出,到2025年需完成87%核心岗位人员的智能化技能升级。然而,现有培训体系存在三大矛盾,即传统授课模式与设备迭代速度不匹配(燃煤机组与新能源设备培训周期差达5.8倍)、标准化课程与员工能力差异的矛盾(同一岗位人员技能离散度达37.2%)、理论考核与实际操作脱节(变电站仿真误操作率较真实场景低64%)。