关键词： 钢管混凝土柱   抗扭强度   非线性机理   机器学习   K折交叉验证  

摘要： 圆截面钢管混凝土柱因其高承载力和良好的稳定性与延性,在实际工程中得到了广泛应用。然而,在风和地震等偏心荷载的作用下,这些柱子通常处于受扭状态。震后勘察显示,扭转破坏对构件的损害更加严重。由于扭转机理的复杂性,建立钢管混凝土柱扭转强度预测理论公式的难度较大。因此,本研究旨在利用机器学习技术预测钢管混凝土柱的抗扭强度。首先,进行了全面的文献综述,构建了一个用于评估抗扭强度的数据库。选取钢管厚度、混凝土强度和截面尺寸等参数作为模型输入,并采用十种不同的机器学习算法建立钢管混凝土柱扭转强度的预测模型。通过网格搜索和十折交叉验证调整模型的超参数,比较了不同机器学习模型预测的准确性。结果表明,XGBoost模型取得了最佳的预测效果,R2值为0.86、RMSE值为11.21kN、MAE值为4.98kN。

关键词： 中小学生   近视   影响因素   机器学习   预测模型  

摘要： 目的:筛选分析中小学生近视影响因素并建立预测模型,为儿童青少年的近视防控措施提供思路。方法:于2023-09以学校为单位,采用分层整群抽样的方式抽取青岛市城区2所小学、2所初中、2所高中及1所职高中小学生1759人,开展近视筛查和影响因素问卷调查。筛查和判定依据主要按照《标准对数视力表》(GB/T11533-2011)、《儿童青少年近视筛查规范》进行。基于机器学习算法LASSO联合XGBoost对近视影响因素分析及预测模型开发,以交互式Nomogram实现可视化。采用R统计软件版本4.3.3进行统计分析。结果:青岛市城区中小学生生筛查性近视率为70.61%(1242人)。筛选的最佳预测变量分别为年级、性别、父母是否近视、每天室内静坐时间、读写时眼睛距离书本超过一尺、每天的睡眠时间、看电视/玩电视游戏时眼睛距离电视显示屏的距离超过3 m、课间活动场所、补习班共多长时间、近距离用眼时多长时间休息一次眼睛、每天用电脑的时间、平均每天放学后做作业时间等12项影响因素。预测模型训练集、测试集的AUC分别为0.770(95%CI:0.751-0.789)、0.732(95%CI:0.714-0.750)。结论:开发和验证了一个基于机器学习筛选近视影响因素的中小学生近视发病风险的预测模型,并实现了可视化。

关键词： 机器学习   云图分割   神经网络   迁移学习   轻量级模型  

摘要： 云的变化复杂多样,在天气预测、灾难预警中发挥着重大作用,影响着人们的日常生活。对云的观测主要通过雷达、遥感卫星和全天空成像仪,记录的云图分为雷达云图、卫星云图和地基云图,三者都是云观测中不可或缺的部分。随着机器学习在多领域的发展,逐渐被运用到云图分割中去并取得了很大的进步。通过广泛调研相关领域的文献和成果,将机器学习的云图分割分为基于神经网络的云图分割方法、基于迁移学习的云图分割方法和基于轻量级模型的云图分割方法这3种类型,对每种类型中近几年提出的方法进行了对比,并进一步总结了云图分割中面对不同问题的改进方法,给出了几个改进方案供参考。

关键词： 人工智能   科技劳动   模式创新  

摘要： 科技劳动作为推动国民经济发展、提升国际竞争力的重要力量,我国采取了一系列措施来保障科技劳动者权益,增强科技劳动效益。本文系统阐述了传统科技劳动的特征和人工智能技术对传统型科技劳动产生的巨大影响。基于人工智能技术的数据处理能力、自动化执行和智能决策等优势,从科技劳动的工作流程、协作和服务等三个维度,创新性地构建自动化与智能化的科技劳动工作模式、分布式科技劳动协作模式和个性化与定制化的科技劳动服务模式,以期提高科技劳动的效率,提升员工的工作满意度和企业的核心竞争力。

关键词： 机器学习   深度学习   神经网络   教学改革   改进措施  

摘要： 本文主要基于调查问卷,讨论机器学习课程目前存在的问题和针对这些问题的改进措施。存在的问题包括:深度学习系统的分析和设计能力不足,机器学习有关的可视化技术训练不足,课程难度较大,学生对深度学习和神经网络不感兴趣。改进措施包括:加强实践教学环节、增加可视化技术相关教学内容、以更通俗易懂的方式解释复杂概念、增加实际应用案例等。通过这些措施的改进,能够有效的提升机器学习课程的教学质量。This article mainly discusses the current problems in the machine learning curriculum and the improvement measures for these problems based on a questionnaire survey. The problems include: insufficient analysis and design capabilities of deep learning systems, insufficient training in visuali-zation techniques related to machine learning, difficulty in the curriculum, and students’ lack of interest in deep learning and neural networks. The improvement measures include: strengthening practical teaching links, adding teaching content related to visualization techniques, explaining complex concepts in a more understandable way, and adding practical application cases. Through these measures, the teaching quality of the machine learning curriculum can be effectively improved.

关键词： 上海市普陀区   创新实践   上海电气集团   竞争力提升   智能制造   质量可靠性   智能工厂   绿色制造  

摘要： 上海施耐德工业控制有限公司(简称上海普陀工厂),是施耐德电气集团和上海电气集团股份有限公司共同投资组建的中法合资公司,1996年成立于上海市普陀区。凭借绿色制造先进典范以及在智能制造的创新实践,荣膺国家“绿色工厂示范”“上海市零碳标杆工厂”“上海市智能工厂”称号,2024年获得“上海市政府质量金奖”和世界经济论坛云“端到端灯塔工厂”荣誉。

关键词： 金属制品行业   企业管理模式   数字化转型   业务流程再造   人工智能   大数据   工业互联网   融合路径  

摘要： 随着数字技术的迅猛发展,金属制品行业正经历深刻的转型变革。工业互联网、人工智能和大数据等新兴技术的广泛应用,正在重塑传统金属制品企业的生产和管理模式。然而,在转型过程中,企业普遍面临数字化基础薄弱、管理创新滞后、数据安全风险等挑战,这严重制约了企业的高质量发展。本文旨在探索数字技术与管理创新的深度融合路径。通过分析数字化转型对企业管理模式的影响,研究企业如何构建智能化生产管理体系、优化业务流程再造、推进组织变革,以期为金属制品企业实现数字化转型提供理论指导和实践参考。

关键词： 天然地震   爆破   诱发地震   火山地震   地震分类   人工智能  

摘要： 各类地震的正确分类对区域地震危险性评估,降低天然地震或人工地震灾害等方面的工作具有重要意义.多年来,许多科技人员对此进行了大量研究.本文较为系统地总结了国内外目前对天然地震和人工地震各类型事件分类特征及难点的主要认识,以及人工智能在地震分类研究中的应用现状.结果表明:(1)爆破地震与构造地震的分类已取得较快进展;(2)火山地震与滑坡事件的识别分类普遍存在数据集样本数量过少和数据不平衡的问题;(3)诱发地震的识别仍是分类研究中较为困难和存在争议的课题;(4)人工智能方法以高准确率、高效率和未来自动化的可能性成为目前主流的地震分类方法.结合人工智能技术在地震分类中的应用现状,本文讨论并提出人工智能地震分类的趋势与相应建议.

关键词： 人工智能   合乎道德设计   出于道德设计   道德根基  

摘要： 人工智能道德设计是机器伦理学研究的核心议题,该议题可基于道德归属视角,划分为两种研究路径:“合乎道德设计”和“出于道德设计”.其中,前者以嵌入人类道德原则或道德规范等为目标,然而它所产生的终究是“属人”的道德,同时还会陷入本体论困境、认识论困境和价值论困境之中.后者以嵌入道德根基为目标,它能促进“属AI”的道德生成.二者相比,“出于道德设计”更具优势.在实践上,它能超越合乎道德设计所面临的三重困境,并与“合乎道德设计”形成内生道德与外入道德的互补,共同预防AI不道德行为的发生.在理论上,它能推动道德哲学研究,促进人在道德层面的自我体认,增强对道德规范性来源的把握,进而指引并预测人工智能的发展.

关键词： 人工智能   计算机模拟   执行动作   人脑思维   核心本质   人的智能   AI   解决问题  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能专指由人类制造的系统所表现出来的智能,其核心本质是人类训练计算机能够像人一样进行决策和学习,通过计算机模拟人脑思维过程并赋予机器执行动作、解决问题以达成目标。