关键词： 军用作战飞机   体系对抗   人工智能   云协同   关键技术  

摘要： 军用作战飞机作为重要的航空武器,与国家的战略及安全息息相关,其发展一直备受世界各国的关注。在梳理军用作战飞机的发展历程的基础上,分析了信息化、网络化条件下军用作战飞机发展需求,给出了未来战争中体系对抗、人工智能、云协同等对作战飞机发展的推动。分别从飞机总体设计、隐身与反隐身、机载武器、航空电子系统等方面,讨论了作战飞机发展的关键技术,探讨了未来作战飞机的发展方向,为新一代作战飞机的设计和研制提供借鉴和参考。

关键词： 人工智能   智能驾驶   技术应用  

摘要： 近年来,人工智能技术发展迅猛,如自然语言处理、语音识别、图像处理等,对人们的生活产生了巨大影响,尤其是在智能驾驶中,人工智能技术提高了汽车行驶安全性与效率。为了更好地探究人工智能技术的功能效用,首先分析了智能驾驶控制技术特点与优劣势,然后从环境感知、智能控制、规划决策等方面探讨了人工智能技术的具体运用。

关键词： 人工智能   本科教学   营养学   教学创新   个性化学习  

摘要： 人工智能(AI)技术推动着教学的深刻变革。AI技术在本科生教学中的应用,将打破传统以教师为中心的教学方式,为教学创新带来新的机遇与挑战。该研究系统探讨AI技术在本科营养学教学中的应用现状,重点分析个性化学习、智能教学平台、增强现实和虚拟现实技术等新兴技术在高校教学中的应用,揭示其在智能辅导、课堂管理及丰富学习资源等方面显著提升教学质量与学生学习成效的优势。基于AI在本科营养学教学应用所面临的诸如教师AI技术素养不足、评估与反馈机制不完善等挑战,该文提出在本科营养学教学中包括个性化学习与教学决策构建、AI技术支持的互动学习模式,以及开发AI辅助的智能教学平台等创新应用路径。

关键词： 肝纤维化   人工智能   影像组学   深度学习   定量评估  

摘要： 肝纤维化是各种慢性肝病进展为肝硬化、肝癌的必经环节,因此早期诊断肝纤维化具有重要的临床意义。超声是诊断肝纤维化的首选方法,已被用作肝活检的补充方法,但其在诊断肝纤维化方面存在较大的主观性,且缺乏统一的量化标准。近年来,人工智能(AI)已被开发并集成到超声中,弥补了传统超声的人工误差,尤其是影像组学和深度学习,能够从大量的超声图像中提取更多反映疾病信息的特征。其中,基于灰阶超声、弹性成像的AI技术已取得了良好的分期性能,同时也面临一些挑战。因此,本文就超声AI技术在肝纤维化分期中的应用和当下面临的客观挑战进行综述。

关键词： 大数据分析   通信网络   流量预测   资源管理   机器学习   智能调度  

摘要： 通信网络流量的精准预测与高效管理对于现代通信系统的稳定运行至关重要。随着5G技术的广泛应用与物联网设备的爆发式增长,网络流量呈现出复杂多变的特性。大数据分析技术为解决这一挑战提供了新思路。通过对历史流量数据进行挖掘分析,结合机器学习算法建立预测模型,能够实现对网络流量的准确预测。基于预测结果进行网络资源的智能调度与优化分配,有效提升了网络性能与用户体验。

关键词： BDC系统   路由优化   远程监控   智能制造   成本效益  

摘要： 传统BDC系统普遍存在排产效率低、人工依赖度高、安全隐患突出等问题。本文以某汽车基地车身车间补焊BDC路由优化及远程排车改造为研究对象,通过引入智能路由算法与远程监控技术,实现了生产调度的自动化与可视化。改造后,排车效率提升至98%,年节约成本29.7万元,安全事故率降低100%。本案例为汽车制造业的智能化升级提供了可复制的技术路径,具有显著的行业推广价值。

关键词： 人工智能   美国人工智能战略   人工智能治理   技术优势   制度扩散  

摘要： 在全球技术竞争加剧与地缘政治秩序重塑加速叠加的背景下,美国人工智能战略逐步形成技术、安全、经济与价值观等多维目标交织的复合型全球战略体系。通过政策机制设计、多中心治理、创新生态建设与前沿技术布局,美国搭建了支撑技术优势与全球规则塑造的综合性战略框架,并通过制度规范化与战略安全化双轨并进,试图强化其在全球人工智能治理中的优势地位。与此同时,内部技术创新与伦理监管之间的制度张力、党派分歧导致的战略中断风险,以及国际盟友间的立场分歧,是美国人工智能战略推进面临的主要挑战。技术生态的全面统筹、制度监管体系的整合与深化、以安全竞争为导向的全球治理规则塑造,将成为未来美国人工智能战略的关注重点。

关键词： 小学科学   人工智能   融通式教学  

摘要： 《教育部等十八部门关于加强新时代中小学科学教育工作的意见》和教育部办公厅发布的《关于加强中小学人工智能教育的通知》强调,在教育“双减”中做好科学教育加法,引导学生广泛参与探究实践;科学与人工智能教育相吻合,将培养科学精神、提升科学素质、引导孩子编织当科学家的梦想,落实到中小学教育全过程。本文探讨了“备—教—学—评”一致性背景下的小学科学与人工智能融通式教学。

关键词： 人工智能   跨学科   教师专业发展  

摘要： 随着《义务教育课程方案(2022年版)》对跨学科主题学习的明确要求,教师需要突破传统单一学科教学模式,转向综合性、实践性更强的教学方式。然而教师面临着知识储备不足、教学设计复杂等挑战,AIGC在资源生成、教学设计优化、课堂动态支持、数据驱动反思中作用显著,能有效提升教师跨学科教学能力。本文以杭州市文海第二实验学校跨学科校本研修为例,探讨AIGC如何支持教师专业能力提升,丰富了技术赋能教育的理论框架,为“AIGC+教师发展”提供实践参考。

关键词： 直肠癌   淋巴结   磁共振成像   特征提取   机器学习  

摘要： 目的本研究旨在探讨MRI影像组学在直肠癌患者区域淋巴结良恶性鉴别中的应用价值,通过提取和分析MRI影像特征,构建有效的预测模型,以辅助术前直肠癌区域淋巴结转移状态的评估。方法回顾性分析200例经手术病理确诊为直肠癌且区域淋巴结病理诊断结果明确的患者资料,根据淋巴结转移状态将淋巴结阴性归为第1组,将淋巴结阳性归为第2组。比较两组间性别和年龄差异。采用特征提取软件提取淋巴结最大层面的影像特征参数并保留两组间差异明显的影像组学特征,后筛选最佳影像组学特征构建预测模型。将所有数据按7∶3比例分为训练集和验证集,采用7种机器学习算法对训练集和验证集进行分析,获得预测模型预测直肠癌患者区域淋巴结良恶性的受试者操作特征(ROC)曲线及相应的曲线下面积(AUC)、特异度、灵敏度及准确度,并以机器学习模型在验证集上的准确度筛选最佳预测模型。结果第1组100例,第2组100例,两组间性别及年龄差异均无统计学意义(χ^(2)=0.09、t=1.18,P=0.772、P=0.264)。共提取病灶三维纹理特征参数286个,其中两组间差异明显的影像组学特征共87个,最终保留8个最佳影像组学特征以构建预测模型。支持向量机(SVM)在验证集中具有最高的准确度,该预测模型预测验证集淋巴结转移状态的AUC为0.782,其准确度、特异度、灵敏度分别为0.746、0.788、0.700。结论MRI影像组学模型能够有效预测直肠癌患者区域淋巴结的转移状态。