关键词： 法医DNA   人工智能   机器学习   推断模型   平台建设  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展,法医DNA检验领域正经历着一场技术革新,AI技术已经应用到了法医DNA领域的多个方面,包括智能化DNA专家系统、AI辅助优化检验流程、AI辅助DNA统计与分析创新、基于AI的电泳数据快速分析、复杂混合样本分析以及大数据推断模型等,这些技术的应用极大地提高了法医DNA检验的准确性和效率。然而,AI技术的引入也带来了数据隐私、模型可解释性、算法偏见和法律监管等挑战,技术的发展和随之而来的各类问题除了需要法医DNA专家、生物信息学专家和AI专家之间的紧密合作之外,还需要合适的法律规章制度和监管框架的约束,以确保AI技术的应用既符合伦理要求,又能有效促进司法公正。本文深入探讨了人工智能技术在法医DNA检验领域的应用,通过分析AI技术在法医DNA领域的具体应用案例,揭示了AI技术如何助力法医DNA分析向自动化、智能化、高通量化转进,同时也指出了AI技术应用中存在的潜在风险和挑战,以期为法医DNA领域的AI技术应用提供指导和参考。

关键词： 人工智能   图书校对工作   转型现状   转型策略   未来展望  

摘要： 本文在阐述人工智能技术基本概念的基础上,分析图书校对工作转型的现状和存在的问题,根据当下的人工智能发展趋势,深入研究基于人工智能技术支持的图书校对工作转型策略,并对其未来进行展望,以期推动图书校对工作适应时代发展,进一步提高效率,为图书校对工作的转型发展提供参考。

关键词： 小学数学教育   个性化学习   人工智能   学习系统设计  

摘要： 小学数学教育面临着如何满足学生个性化学习需求的挑战。本文探讨了相关理论基础,包括小学数学学习理论、个性化学习理论及人工智能教育应用理论。分析了人工智能技术在小学数学教育中的应用现状,指出其优势与成效以及存在的问题与挑战。同时,对小学数学个性化学习需求进行了深入分析,涵盖学生个体差异因素、学习目标与进度差异、兴趣与动机差异等方面。在此基础上,设计了基于人工智能的小学数学个性化学习系统,包括系统架构与功能模块、个性化学习模型构建、资源整合与推荐策略等,旨在为提高小学数学教育质量,满足学生个性化学习需求提供参考和借鉴。

关键词： 人工智能   大数据   汽车业   架构师   研发应用   创新融合   战略落地   智慧出行  

摘要： 随着科技的不断发展,以人工智能(AI)、大数据等为代表的科技创新正在为全球各类产业带来前所未有的发展机遇。在2024年《政府工作报告》中,我国首次提出“人工智能+”行动,旨在通过深化大数据、人工智能等研发应用,推动人工智能赋能千行百业。近年来,汽车业受人工智能技术驱动的影响最为显著。

关键词： 劳动力短缺   传统产业   人工智能   深度融合   数字化浪潮   智慧农业   时代变革  

摘要： 数字化浪潮席卷全球的当下,农业这一延续数干年的传统产业正经历着前所未有的时代变革。深入其中,我们看到,智慧农业与人工智能的深度融合,似乎为破解农业资源束紧、生产效率低下、劳动力短缺等难题提供了全新答案。

关键词： 智能制造   缸体机加工   双追溯体系   双闭环控制   质量控制  

摘要： 随着汽车工业的发展,发动机缸体机加工的质量控制要求也不断提高。但在复杂的加工环境下,传统的质量追溯与控制手段,难以满足高质量要求,存在信息孤岛、数据不连贯、溯源效率不高等问题。本文提出了“双溯源-双闭环”的发动机缸体机加工质量基于智能制造的体系。通过设计缸体机加工的质量追溯系统,实现了从原材料到成品的全过程追溯,并通过流程闭环和质量闭环相结合,构建了加工参数和工艺流程实时调整的双闭环控制体系,从而提高了质量控制的精准性。结合实际应用案例,验证了该系统在改进缸体加工质量和提高生产效率方面的有效性和可行性,以期为提高缸体加工的质量控制水平和生产效率提供参考。

关键词： 年龄相关黄斑变性(AMD)   Haralick纹理特征   机器学习   外核层(ONL)   视网膜色素上皮细胞层(RPE)  

摘要： 本研究聚焦于利用机器学习区分早期年龄相关性黄斑变性(AMD)与正常对照组。鉴于AMD致盲率高且患病率随老龄化上升,早期检测至关重要。采用包含数千张图像的公开数据集,筛选出早期AMD患者和正常对照组的视网膜OCT图像,经基于U-net网络分割为9层后,利用Python的Mathotas包计算各层前13个Haralick纹理特征值,并通过Kolmogorov-Smirnov检验及相应t检验或Mann-WhitneyU检验筛选特征。统计分析显示ONL、MEZ、RPE层纹理特征在两组间差异显著,OS层差异较小。模型分类中,LightGBM和XGBoost性能优于逻辑回归和SVM,前两者在MEZ、ONL层AUC值高,后两者在OS层表现差。研究为早期AMD诊断提供参考,但OS层问题有待进一步研究改进。This study focuses on using machine learning to distinguish early age-related macular degeneration (AMD) from normal control groups. Given the high rate of blindness caused by AMD and its increasing prevalence with aging, early detection is crucial. Using a public dataset containing thousands of images, retinal OCT images of early AMD patients and normal controls were selected. These images were segmented into 9 layers using a U-net based network. The first 13 Haralick texture features of each layer were calculated using Python’s Mahotas package, and features were selected through Kolmogorov-Smirnov tests and corresponding t-tests or Mann-Whitney U tests. Statistical analysis showed significant differences in texture features of the ONL, MEZ, and RPE layers between the two groups, with smaller differences in the OS layer. In model classification, LightGBM and XGBoost outperformed logistic regression and SVM, with the former two showing high AUC values in the MEZ and ONL layers, while the latter two performed poorly in the OS layer. The study provides a reference for early AMD diagnosis, but issues with the OS layer require further research and improvement.

关键词： 能源体系   人工智能   数据驱动   能源系统   物理规律   太赫兹   理论与应用   垂直领域  

摘要： 能源人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与能源系统的物理规律、技术与业务流程融合创新形成的“垂直领域人工智能”。数据驱动的人工智能技术是支撑新一代能源体系与国家安全的重要手段。新一代能源系统的显著特征是数据驱动的能源生产。

关键词： 马克思   科技伦理   人工智能   伦理风险  

摘要： 人工智能伦理风险与人工智能的发展相伴而生。用马克思科技伦理观审视人工智能的伦理“风险象”,看到人工智能作为中介介入社会生活使得人与自我的伦理关系失衡,或将引发主体能动性消散、主体自主性消退、主体自为性消解风险;人与人的伦理关系失调,或将引发信任危机恶化、隐私侵犯加剧、固有偏见深化、数字鸿沟扩大风险;人与社会的伦理关系失序,或将引发全面发展受限、阶级压迫升级风险;人与自然的伦理关系失控,或将引发资源攫取超阈、物种多样超压、代际公平超界风险。对人工智能伦理风险的揭示不仅为人工智能的研发与应用提供必要前提,而且为人工智能的可持续发展提供坚实基础。

关键词： 机器学习   支持向量机   物理驱动   无标记数据   结构动力响应分析  

摘要： 物理驱动机器学习是一种将物理原理融入机器学习框架的前沿方法。通过引入物理知识,该方法旨在使模型更为贴合实际世界的物理规律和约束,以提高模型在学习过程中对数据本质特征的准确捕捉。该研究使用了一种以支持向量机为基础的物理驱动方法,用于精确计算结构的动力响应。该算法通过最小化多输出最小二乘支持向量机的目标函数,实现了对回归模型参数的精准拟合。同时,通过在特征空间中引入系统动态平衡方程和初始条件的物理约束,无需事先训练数据即可有效计算结构的动力响应。随后开展在地震动荷载作用下的单自由度体系和二层剪切框架多自由度体系的动力响应,并将所用方法与传统方法的结果进行了对比。分析结果表明,提出的物理驱动机器学习方法在精度和大时间步长性能方面均显著优于传统方法。