关键词： 人工智能   人力资源管理   决策支持系统   系统架构   实施策略  

摘要： 针对企业人力资源管理决策的数字化转型诉求,本研究依托人力资源管理与决策支持系统理论,搭建人工智能驱动的人力资源决策支持体系,研究提出层级化技术架构,整合机器学习、自然语言处理及大数据分析技术,达成员工离职倾向预判、人力资源需求剖析等核心效能。体系架构包含数据层、技术层、功能层与应用层,借助三级数据核验、多维度分析模型及智能决策引擎,增强决策科学性。融合结构化实施流程与数据治理、人才培育、制度构建的保障举措,确保体系落地,实践显示,该体系能有效削减人力成本、优化资源配置,为企业人力资源管理智能化转型供给理论与实践借鉴。

关键词： Reynolds平均   湍流封闭   机器学习   数据增强   神经网络  

摘要： Guo等[1]提出对训练算例实施异步迭代下的隐式处理Reynolds平均Navier-Stokes方程（Reynolds-averaged Navier-Stokes equations,RANS）计算[2],并从生成的一系列中间迭代步流场中进行筛选,得到多组从第n步到第n+1步流场之间的多步映射,用于模型训练以实现数据增强。在此基础上,对训练算例实施隐式处理RANS计算,得到一系列收敛场而非中间场,并设计筛选算法处理生成的收敛场,进而扩大训练集以实现数据增强。以不同几何形状和不同Reynolds数下的二维周期丘陵流动作为训练-预测算例,通过改变训练-预测算例的选择进行多组测试。测试结果表明,与原始RANS模型、原始张量基神经网络（tensor basis neural network,TBNN）模型以及Guo等[1]的模型相比,数据增强后的训练模型在结果上有明显改进。

关键词： 计算机技术   复杂地质   油气井试气   数值模拟   机器学习  

摘要： 计算机技术在复杂地质油气井试气测试中的应用为提高勘探效率和降低风险提供了新的方法。本文探讨了如何通过集成先进的计算模型与地质数据分析,优化试气流程并提升对复杂地质条件下油气藏的认识。首先分析了当前试气过程中遇到的主要挑战,包括数据处理的复杂性和精确度要求。然后介绍了几种关键的计算机技术及其在解决这些问题上的应用,如数值模拟、机器学习算法等,并讨论了这些技术在实际操作中的实施策略。通过合理利用这些技术可以显著提高试气工作的准确性和效率,为后续开发提供科学依据。

关键词： 人工智能   医疗影像诊断   深度学习   数据隐私   算法偏差  

摘要： 人工智能(AI)技术在医疗影像诊断中的应用正在革新传统医学诊断模式,通过深度学习等先进技术提高疾病检测的准确性和效率。本研究探讨了AI在识别不同医学影像资料上的应用现状及其对提升诊断效能的影响,并分析了现有挑战如数据隐私保护、算法偏差等问题。尽管面临诸多障碍,AI技术的发展为个性化医疗和精准诊断提供了新的可能。未来的研究应聚焦于如何更好地整合AI工具到临床实践中,同时解决相关伦理和技术问题,以促进医疗服务的进一步提升。

关键词： 大型底栖动物   生物指数   海洋生态系统健康评估   环境DNA   机器学习  

摘要： 海洋底栖生态系统作为维持海洋生态平衡的重要基础，其健康状态评估依赖于底栖生物群落的长期动态监测。系统综述了基于大型底栖动物构建的一系列生物指数的发展历程与应用现状，并展望了海洋生态系统健康评估的未来发展方向。传统生物指数主要包括生物多样性指数(Shannon-Wiener、Pielou指数等)、功能群分析指数(摄食均匀度指数)及基于耐污/敏感物种比例的指数(AMBI、M-AMBI、BENTIX等)，这些方法通过量化群落结构与功能对环境压力的响应，推动了生态系统健康评估从定性到定量的转变。然而，传统方法受限于形态学鉴定的繁琐程序、单一指标的局限性以及区域适用性差异。近年来，环境DNA (Environmental DNA， eDNA)技术通过高通量测序快速获取生物多样性信息，弥补了传统方法的不足，并衍生出gAMBI等新型指数，验证了其与形态学方法的互补性；人工智能(Artificial Intelligence， AI)技术如机器学习算法(随机森林、卷积神经网络等)与统计学分析的整合，提升了生态系统评估模型对非线性关系和多压力源的解析能力；同时，自动化的智能图像识别技术为生物的准确快速识别并进行监测提供了可能。未来研究需通过综合跨学科技术，整合多维度数据，构建更具普适性和动态响应能力的评估体系，以应对全球气候变化与人类活动对海洋生态系统的潜在影响。

关键词： 人工智能   个性化激励   员工行为特征   数据保护  

摘要： 本研究旨在探索基于人工智能个性化员工激励方案的设计,并结合互联网企业进行实例分析。本文在对互联网企业中员工的行为特征进行分析的基础上,综合运用人工智能确定员工的个性特征,工作习惯以及激励需求等,并运用激励理论设计个性化的激励方案。

关键词： 人工智能   环境监测   数据处理   预警功能   多维度应用  

摘要： 近几年来,随着我国经济的飞速发展,人们的生活水平发生翻天覆地的改变,但也给人类的生存与发展带来了较大冲击。一系列问题,如生态平衡失衡、温室效应、汽车尾气、臭氧空洞等,都是人们所面临的一个严峻挑战。因此,应该关注和有效地保护生态环境。通过对环境中存在的各类问题进行研究,得出详细的分析报告及检测成果,从而更好地维护我国的生态环境,这也是当前社会热议课题之一。

关键词： 胃癌   结直肠癌   人工智能   数字化技术  

摘要： 自进入数字化时代以来，3D打印、三维重建、三维可视化等各项数字化技术在医学领域中被不断应用，其相互结合促进了医学的发展进步，尤其是外科领域。人工智能（artificial intelligence，AI）兴起后，数字化技术及精准医疗在外科领域得到进一步的发展和运用，从术前精准定位病灶，到术中实现实时导航，再到术后建立预测模型，为实现精准医疗带来了新方法，促使外科手术全面向个性化、精准化、智能化转型。本文就数字化技术在胃肠肿瘤疾病中的应用进展进行综述，涵盖术前规划、术中导航、术后恢复等重要环节，梳理了数字化技术的发展脉络，对胃肠肿瘤外科手术的发展及临床意义进行深入总结，并对数字医疗在该领域的未来发展方向进行展望。

关键词： 精准医疗   诊断算法   机器学习   个性化治疗   数据整合  

摘要： 精准医疗旨在通过个体化差异提供定制化的治疗方案,而诊断算法则是实现这一目标的核心工具。本文探讨了面向精准医疗的诊断算法设计及其应用,强调了其在提高疾病诊断准确性、促进个性化治疗方面的重要性。首先分析了当前诊断算法面临的挑战,包括数据质量、算法透明度和临床适用性等问题。随后提出了一种基于机器学习的新型诊断算法框架,该框架能够整合多源异构数据,以提升诊断效率和精确度。还讨论了此算法在不同医疗场景中的应用案例,并对其实际效果进行了评估。所提出的诊断算法不仅能显著改善疾病的早期检测率,而且有助于制定更加有效的个性化治疗策略。

关键词： 人工智能   数据分析技术   智能康养系统  

摘要： 本研究基于全球人口老龄化趋势的加剧,针对老龄化社会中传统康养模式的局限,开发一套集成数据采集、分析、挖掘及个性化服务的智能康养系统。该系统通过监测老年人的生理和行为数据,可提供智能化和精准化的康养服务,提高服务效率,减少医疗资源浪费,并满足老年人的多样化需求。研究深入探讨人工智能和数据分析技术在智能穿戴、远程医疗和健康管理中的应用,系统设计考虑功能和性能需求,构建多层次架构,并通过案例验证其可行性和有效性。旨在为智能康养系统的发展提供技术支撑和理论参考,为老年人的健康管理提供新方向。