关键词： 人工智能   课程思政   生物信息学   教学改革  

摘要： 本文通过阐述人工智能时代对生物信息学课程思政建设的新要求,深入分析课程思政建设中的现状与问题,包括教学内容、教学方法、教师队伍等方面。其次探讨如何将思政元素有机融入生物信息学课程的各个环节,包括在教学目标、课程内容、教学实践以及考核评价体系中的融入策略。最后提出通过多方合作、师资培训等方式促进生物信息学课程思政在人工智能时代的可持续发展,以培养适应时代需求、兼具专业能力和良好思政素养的生物信息学人才。The paper focuses on the new requirements for the ideological and political construction of bioinformatics in the AI era, and then the current situation and problems in the ideological and political construction of the curriculum are deeply analyzed, including teaching content, teaching methods, teachers and other aspects. Secondly, how to integrate ideological and political elements into each link of bioinformatics is discussed, including the teaching objectives, course content, teaching practice and evaluation system. Finally, it is proposed to promote the sustainable development of ideological and political bioinformatics in the AI era through multi-party cooperation and teacher training, so as to cultivate bioinformatics talents who meet the needs of the times with professional ability and excellent ideological and political talents.

关键词： 人工智能   机器学习   数据   血液病   模型   医学实验室  

摘要： 应用医学实验室大数据分析与人工智能(AI)技术,特别是机器学习(ML)方法构建的各种血液病预测模型,越来越多地报道于疾病预警、筛查、诊断的研究中,成为大数据与AI技术在临床实验室的研究热点并展现出应用前景。由于在血液病模型构建与验证方面目前还缺乏标准、指南和规范性文件的指导,模型构建在模型功能、数据准备、筛选与标注、算法选择、模型评价、模型构建后的局部、整体解释和验证等方面还存在不足,限制了模型的临床应用。为此,在学习国内外文献的基础上,回顾我们在AI血液病预测模型构建与验证的实践,提出应关注模型构建的要点与模型的效能,构建出具有临床实际应用价值的血液病相关模型。

关键词： 智能化工工厂   计算机视觉   视频内容分析   人机融合   人工智能  

摘要： 化工企业在生产运营过程中存在各种安全风险,比如:罐区的充装作业、高危化学品的装卸、化工装置的维修等。近年来化工企业为了保障现场安全,装置内部署了较多的监控摄像头,对人员、装置、设备都进行了全方位的监控。随着人工智能以及计算机视觉技术的兴起,视频的智能分析已经成为一种新的安全监控手段,可以让企业的安全人员摆脱枯燥的基于肉眼的图像和视频监控:一方面可以并发监控多路视频提高了人员的监控的效率,降低人力成本;另一方面智能系统不存在人眼疲劳的问题,可以提高监控的精度。提出基于计算机视觉的化工安监系统,阐述了在人机融合的指导思想下,计算机视觉技术如何赋能企业化工安全监控的技术与方案。该文可为AI赋能化工,提升安全生产提供有效的参考。

关键词： 人工智能   媒体领域   发展   可能  

摘要： 随着大数据技术的飞跃、云计算的普及、5G网络的广泛应用以及超级计算机能力的突破,人工智能的发展迎来了真正的转折点,逐步成为引领新兴产业革命的核心力量。在此背景下,人工智能对各行各业的影响成为热议话题,媒体产业亦不例外。具体来看,人工智能将在内容分发上实现精准推送,提升用户体验;在内容生产上,通过自动化创作等工具提高效率与质量;同时,还将深刻改变媒体形态,推动传统媒体与新兴媒体的深度融合。这些变革不仅展现了人工智能的巨大潜力,也为媒体产业的转型升级提供了新的机遇与挑战。本文深入探讨人工智能在媒体领域中的发展现状与未来可能,分析其带来的机遇与挑战,为媒体行业在人工智能时代的发展提供有益的参考。

关键词： DeepSeek   高职教育   测量教学   人工智能   教育改革  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,多种大语言模型在职业教育中的应用逐渐受到关注,而国内创新科技公司深度求索自主开发的AI软件DeepSeek也开始扮演重要角色。以高职测量专业教学为背景,探讨DeepSeek在课堂教学中的技术优势、具体应用场景及实践效果。通过案例分析,验证其在数据处理、仪器认识及操作、个性化学习方案设计三方面的应用效果,提出技术融合的挑战与应对策略。实验表明,DeepSeek能够显著提升测量教学的互动性、实践性和效率,为高职教育数字化转型提供新思路。With the rapid development of artificial intelligence technology, the application of various large language models in vocational education has gradually gained attention. Meanwhile, the AI software platform DeepSeek, independently developed by the innovative tech company DeepSeek in China, has also started to play a significant role. This paper takes surveying teaching in higher vocational education as the background to explore the technical advantages, specific application scenarios, and practical effects of DeepSeek in classroom teaching. Through case analysis, it verifies the application effects of DeepSeek in three aspects: data processing, instrument recognition and operation, and personalized learning plan design, and proposes challenges and coping strategies for technology integration. The research indicates that DeepSeek can significantly enhance the interactivity, practicality, and efficiency of surveying teaching, providing new ideas for the digital transformation of higher vocational education.

关键词： 增材制造   轻合金   机器学习   缺陷   工艺参数   疲劳寿命  

摘要： 增材制造作为一种先进制造技术,被广泛用于航空航天、生物医疗、汽车制造等领域。但是,由于其快速加热和冷却的工艺特征,导致增材制造产品的力学性能和疲劳行为与传统技术制造产品存在显著差异,因此采用常规方法很难准确预测其疲劳寿命。机器学习凭借其高效处理高维物理量之间复杂非线性关系的能力,为预测疲劳寿命开辟了新的途径。本文在综述疲劳寿命预测常用的机器学习模型基础上,以影响疲劳寿命的不同因素作为输入参数,综合分析了机器学习在增材制造轻合金疲劳寿命预测中的应用,阐明了机器学习在精确预测疲劳寿命中所面临的挑战,提出了机器学习预测增材制造疲劳寿命的研究方向,为改善增材制造轻合金疲劳寿命提供了新思路。

关键词： 严重创伤   细胞程序性死亡   机器学习  

摘要： 目的基于机器学习筛选和验证严重创伤早期的细胞程序性死亡(PCD)核心基因,并探讨其生物学机制。方法通过GEO数据库检索符合条件的严重创伤早期(创伤发生后12 h内)基因芯片,对其进行标准化处理,并将其分成训练集和测试集,将训练集作为后续实验的数据集,通过差异分析获得19种PCD相关差异基因。利用蛋白质互作网络分析获取了网络关键基因,随后采用随机森林、最小绝对收缩和选择算子、极端梯度提升、梯度提升机、弹性网络从这些基因中进一步筛选,取交集获得核心基因。绘制训练集和测试集受试者工作特征(ROC)曲线加以验证。结果训练集中共得到416个差异表达程序性死亡基因,通过蛋白互作分析进一步获得10个网络关键基因。使用机器学习算法筛选出4个核心基因STAT3、IL-10、HDAC1、PIK3R1,在训练集和测试集绘制ROC曲线的AUC值均>0.9且差异表达一致。结论阶段性地采用机器学习方法筛选出严重创伤早期与程序性死亡相关的核心基因,探讨了这些基因通过调控细胞程序性死亡途径影响免疫稳态重塑与炎症反应,进而驱动创伤病理进程的潜在机制,但其具体分子机制有待后续实验验证。

关键词： 大数据   人工智能   林业有害生物   精准防治  

摘要： 介绍了林业有害生物的定义、分类、为害程度及发生原因,并强调了其防治的重要性,分析了大数据技术在林业有害生物防治中的应用,包括数据采集与预处理、数据挖掘与分析、预测模型构建及决策支持系统等内容,探讨了人工智能技术在有害生物识别、预测、诊断及智能设备应用中的创新,并详细阐述了精准防治策略的制订与实施效果评估。通过引入大数据与人工智能技术,能显著提高防治精度与效率,降低对森林资源的损害程度,实现有害生物防治的精准化、智能化,为森林资源保护提供有力保障。

关键词： 中药供应链   质量安全   人工智能   区块链  

摘要： 针对中药供应链存在的参与者生命周期长、监管覆盖面差、信息溯源困难等问题,通过分析中药供应链的业务流程和监管特点,结合基于人工智能和大数据等条件下对种植数据、库存与供应、中药饮片质量溯源及科研数据共享等方面的分析,构建了基于区块链技术的中药质量安全溯源系统。该系统结合中医药溯源的实际业务流程,考虑了种植数据的精准记录、库存与供应动态管理、中药饮片质量溯源即时追踪及促进科研数据共享的能力,对区块链中医药质量安全溯源系统的总体结构、数据存储方式、数字签名、共识算法、主要功能等进行分析,初步构建了基于区块链技术的中医药质量安全溯源管理新模式,为中药行业的可持续发展提供了强有力的技术支撑。

关键词： 新型电力系统   继电保护   自动化检测   故障处理   人工智能   自适应保护  

摘要： 随着新型电力系统快速发展,大规模新能源并网、柔性直流输电以及智能电网建设给继电保护系统带来了新的挑战。本文针对传统继电保护系统当面对复杂工况时可靠性不足、故障判断精度低等问题,提出了一种基于人工智能和大数据分析的智能化继电保护自动检测方案。方案建立多维故障特征库,结合深度学习算法对故障进行快速识别与定位,并采用自适应保护策略进行实时响应。试验结果表明,采用本文方案能够提高故障检测准确率,故障响应时间<10 ms,为新型电力系统的安全、稳定运行提供了有力保障。