关键词： 水力发电   调度优化   人工智能  

摘要： 本文探索了融合人工智能技术的水力发电调度优化系统设计方案。该系统采用LSTMAE编码器-解码器模型提取水文数据特征,并结合两阶段滚动优化策略生成调度方案。通过与传统方案的对比实验,验证了该系统在提高发电效益、节约水资源、增强调峰能力等方面的优越性,为水电行业智能化发展提供了新思路。

关键词： 数字孪生技术   智能制造   建模   仿真   优化  

摘要： 文章深入探讨了数字孪生技术在智能制造领域的应用,特别是在建模、仿真与优化分析这三个关键环节的作用与价值,还分析了数字孪生技术在智能制造领域的建模流程与方法,包括模型精度与层次、建模工具与平台的选择及应用。同时,探讨了数字孪生技术在产品设计、生产、运维等关键阶段的仿真应用场景,评估了其优化分析的方法和效果。通过案例分析,展示了数字孪生技术在实际生产实践中的优化效果。

关键词： 技术权力   人工智能   技术竞争   美国   欧盟  

摘要： 大国凭借自身资源支配能力、市场监管能力、标准制定能力与话语建构能力,分别运用强制性技术权力、结构性技术权力、制度性技术权力与生产性技术权力参与人工智能技术竞争,寻求获得技术实力、技术监管与技术治理层面的竞争优势。美国运用强制性技术权力,限制竞争对手获得先进技术资源,延缓后者的技术发展速度,以维护自身非对称技术优势。此外,美国凭借本土企业的优势地位,通过政府与企业间技术联盟,运用结构性技术权力影响其他国家的技术发展轨道与政策选择。欧盟则更多运用制度性技术权力,依托自身监管能力与市场规模优势,通过制定技术监管规则与治理规范,将欧洲监管模式向外辐射,寻求获得技术监管与治理层面的国际领先地位。中国通过宣言、倡议等形式,构建符合自身国家利益与价值观的话语体系,在全球人工智能技术生态体系中运用生产性技术权力,塑造人工智能技术的发展方向与治理进程,提升自身在技术治理层面的竞争力与国际影响力。

关键词： 智能交通   路径优化   机器学习   无人电卡   港口集疏运  

摘要： 无人驾驶电动集卡(AECT)在港口内部物流中展现出优异的经济和环保效益,但其在港口外部集疏运环节的应用仍面临道路环境复杂多变和能源供给不稳定等挑战。为将AECT扩展至港口邻近半开放区域,本文提出利用多属性复杂度学习驱动AECT集疏运路径优化。首先,针对港口集疏运场景的动态不确定特征,设计融合多属性决策和机器学习的大规模路网复杂度评估方法;其次,在集疏运路径优化模型中引入自动驾驶系统设计工况(ODD)约束和续航里程限制,综合考虑AECT自动驾驶能力、能耗特性和运输时效。实例分析表明:不同等级道路在复杂度水平和空间分布上具有显著差异,低等级道路的复杂度普遍高于高等级道路;当ODD边界复杂度达到0.55及以上时,复杂度学习驱动的路径优化模型可使AECT人工接管率降低5.04%~16.83%,在半开放场景下实现“完全自动驾驶”;随着ODD边界复杂度提高,AECT的自动驾驶性能和节能效果逐步提升,当ODD边界复杂度达到0.55和0.70时,AECT分别在限定路线和任意路线实现自动驾驶,运输成本相比传统集卡节省24.03%和29.26%。

关键词： 人工智能   教学评价   反比例函数  

摘要： 课堂分析系统利用硬件采集数据,通过预设的数据模型将课堂实录形成分析报告.本文以“反比例函数”的教学为例,教师以分析报告为依据进行教学反思,通过调整课堂组织形式、增加学生活动、提高提问的精准度、增加理答的多元化等方式改进教学,从而提高课堂效率,提升教学水平.

关键词： 冠心病   人工智能   深度学习   机器学习   多组学联合  

摘要： 冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称冠心病)是我国最常见的心血管疾病之一,患者数量持续增长,个性化和精准治疗面临诸多挑战。人工智能凭借其在处理和分析医疗数据方面的优势,通过整合临床信息、影像检查和各种组学分析,人工智能为临床医生提供精准的诊断和治疗建议,并在风险预测、诊断优化及个性化治疗策略制定中发挥重要作用。本文探讨人工智能在冠心病诊疗中的应用,分析其在风险预测、诊断优化和治疗决策中的贡献与面临的挑战,展望其在心血管医学领域的未来发展潜力。

关键词： 智能制造   企业韧性   供应链多元化   供需匹配  

摘要： 面对百年未有之大变局,提高韧性是企业应对危机、逆势成长所需的关键能力。基于2010—2022年制造业A股上市公司数据,以智能制造产业政策为准自然实验,并利用双重差分法检验智能制造对企业韧性的影响。研究发现,智能制造显著提高了企业韧性。机制检验表明,智能制造主要通过促进供应链多元化配置和优化供需匹配两个渠道提高企业韧性。异质性分析表明,对于非国有企业、内部控制水平较低企业、数字化水平较高企业,以及数字基础设施建设水平较高和市场化水平较高的地区,智能制造对企业韧性的影响更为显著。拓展分析发现,智能制造对企业发展具有积极的经济后果,可以提高企业经济绩效。

关键词： 神经外科   护理   脑科学   数字化   人工智能  

摘要： 全球科技飞速发展,数字化技术对医疗及护理行业的影响与日俱增。随着中国脑计划"一体两翼"架构的确立及"脑科学与类脑研究"项目的发布,数字化时代为神经外科护理带来了新的机遇和挑战。本文通过查阅国内外文献,总结了数字化时代下神经外科护理的发展趋势,系统介绍了相关技术在神经外科护理中的应用现状和未来展望,旨在为神经外科护理的发展提供有益参考和建议。

关键词： BP神经网络   人工智能   矿井变压器   在线监测   远程运维  

摘要： 针对阳泉市新景矿煤业有限公司使用的矿井变压器传统监测手段存在效率较低、智能化不足、劳动强度大、现场监控信号失真等问题,在分析了矿井变压器常见故障和异常特征的基础上,基于BP神经网络理论设计一种矿井变压器在线监测系统,完成硬件系统选型和软件控制系统设计,实现对变压器局部放电信号在线集中监测,准确识别声音异常、温度异常、过载故障及漏油故障。经在阳泉市新景矿井下2^(#)变压器进行现场安装和调试后表明,提出的矿井变压器在线监测系统可准确识别设备异常,由以太网将现场信号发送到上位机监控系统,实现了对矿井变压器的集中监测和远程故障诊断,响应时间仅为1.83 s,故障识别精度高,故障定位准确,取得了满意的应用效果,为后期实现矿井变压器的无人值守和远程运维提供应用参考。

关键词： 骨质疏松性骨折   机器学习   列线图   预测模型  

摘要： 目的运用3种机器学习方法探讨骨质疏松症患者发生骨质疏松性骨折的危险因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年10月至2023年5月苏州大学附属第二医院289例骨质疏松症患者作为研究对象,按是否骨折分为骨折组(93例)和非骨折组(196例)。采用R语言开展相关研究。运用拉索回归(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、随机森林(random forest,RF)3种机器学习方法平行评估“变量”与骨质疏松性骨折风险的相关性,分析3种机器学习方法“重叠覆盖”的风险因素,采用多因素Logisitic回归方法验证结果的独立预测性。基于机器学习和多因素Logisitic回归分析筛选出的独立危险因素构建“列线图预测模型”,采用Bootstrap方法进行内部和外部验证,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估列线图预测模型的准确性和临床适用性。结果3种机器学习方法各自筛选到不同风险因素,经过“重叠覆盖”分析得到6项共同的骨质疏松性骨折重要风险因素:年龄、甘油三酯、Ca、血清25羟维生素D、股骨颈T值、血清白蛋白。多因素Logistic回归分析显示其中5个因素是脆性骨折的独立危险因素:年龄(OR=1.075,95%CI:1.017~1.136,P=0.011)、甘油三酯(OR=0.207,95%CI:0.103~0.415,P<0.001)、Ca(OR=0.010,95%CI:0.000~0.602,P=0.028)、股骨颈T值(OR=0.443,95%CI:0.245~0.800,P=0.007)、血清25羟维生素D(OR=0.902,95%CI:0.830~0.980,P=0.015)。基于5个预测危险因素构建的列线图预测模型验证结果显示:模型训练集AUC值为0.934(95%CI:0.897~0.972),内部验证集的AUC值为0.893(95%CI:0.802~0.984),外部验证集的AUC值为0.849(95%CI:0.792~0.905),预测效能良好。校准曲线显示预测值与理想曲线有较好一致性。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(训练集:χ^(2)=9.842,P=0.276;内部验证集:χ^(2)=5.174,P=0.739;外部验证集:χ^(2)=12.828,P=0.118)表明模型有较高的预测准确性。DCA表示该模型临床效能表现良好。结论3种机器学习方法共同指出的骨质疏松性骨折高风险因素有6项,经多因素Logistic回归分析认为高龄、低甘油三酯、低Ca、低血清25羟维生素D、低股骨颈T值为独立危险因素,其中低甘油三酯、低血清25羟维生素D危险因素以往报道较少。基于3种机器学习方法构建的列线图预测模型有较好便捷性、准确性,可帮助临床医生识别骨质疏松性骨折高危患者,有益实施早期干预。