关键词： 新质生产力   新兴数字技术   新兴产业   未来产业   人工智能  

摘要： 新质生产力不仅是当前我国经济增长的新动能,也是高质量发展的助推器。新质生产力产生于技术的革命性突破,而新兴数字技术则成为最重要的手段之一,其通过实现生产力三要素数字化转型、推动生产效率大幅提高、创造新领域新赛道供给、培育新兴产业与未来产业成长、以数实融合引领传统产业优化升级、以低碳转型形成绿色生产力等机制赋能新质生产力。从具体发展路径上看,人工智能、工业机器人、元宇宙、数字内容等代表性新兴数字技术的有效落地,强化了生产要素质量,催生出新需求、新业态、新模式,为新质生产力发展增势蓄能。今后,我国应牢牢把握新兴数字技术对新质生产力的促进作用,加大新兴数字技术领域的创新投入力度,积极培育新兴数字技术领域的创新型人才,完善支撑新兴数字技术发展的现代化产业体系建设,从而加快新质生产力的形成和壮大。

关键词： 人工智能   电厂设备   故障预测   维护  

摘要： 随着工业4.0的推进,数字化电厂作为能源行业的重要转型方向,其智能运维管理成为提升效率和可靠性的关键。 本文综合分析人工智能电厂运维管理的核心要素,包括先进的数据采集技术、实时监控系统、大数据分析以及预测性维护策略。 通过物联网技术,实现对电厂设备的全面感知和数据集成,而云计算和人工智能的应用则进一步优化数据处理和分析流程,提高运维决策的准确性和响应速度。基于深度学习和多源数据融合的故障预测模型,通过具体案例研究,证明了人工智能技术在提升电厂设备运维效率和降低成本方面的显著作用。

关键词： 人工智能   伦理学   审计学  

摘要： 人工智能是一种旨在模仿人类认知技能和判断能力的新兴技术,它为采用者带来竞争优势。因此,四大审计公司都报告了它的用途,以及他们计划在审计计划风险评估、交易测试、分析和准备审计工作文件等领域继续进行这一创新。随着人工智能的使用,人们逐渐意识到也可能会出现意想不到的后果。因此,不仅要探索人工智能的好处,还要调查使用这种新兴技术在审计领域中的伦理影响,从而使其更好地为审计行业服务。

关键词： 火电厂安全   事故预警   人工智能   机器学习   应急处理  

摘要： 本研究针对火电厂事故预警与应急处理需求,探讨了人工智能技术的应用。首先分析了火电厂事故特点及预警需求,接着阐述了人工智能技术在事故预警和应急处理中的应用,包括数据采集处理、故障预测、预警系统构建、事故场景模拟、智能决策支持系统升级及应急资源调度优化等。并且,以某火电厂案例为例,证实了人工智能技术能有效提升安全管理水平,降低事故风险。

关键词： 青少年特发性脊柱侧弯   Cobb角   人工智能   U-net  

摘要： 目的探讨基于人工智能(AI)深度学习技术下改进后的U-net神经网络新模型(新模型法)在青少年特发性脊柱侧弯(AIS)患者Cobb角测量中的应用价值。方法选取46例AIS Lenke 1型患者的全长正、侧位X线片,使用新模型法、Surgimap法、Photoshop法对Cobb角进行测量。比较不同测量方法测得的Cobb角及所用时间。对Surgimap法和Photoshop法的不同组测量者及同一组测量者进行Cobb角测量的一致性检验。绘制Bland-Altman图评估不同方法所测数据的一致性,以进一步验证组内相关系数(ICC)的评价。结果3种测量方法测得的Cobb角比较差异无统计学意义(P>0.05);与使用Surgimap法、Photoshop法相比,新模型法测得Cobb角用时最短,差异均有统计学意义(P<0.05)。Surgimap法和Photoshop法的不同组测量者及同一组测量者进行Cobb角测量的可信度高、重复性好、一致性极好。3种测量方法中不同测量者测量的Cobb角及选择的上、下端椎均有轻度差异,但总体一致性良好。结论基于AI深度学习技术下改进后的U-net神经网络新模型对AIS患者的Cobb角进行测量,具有可靠性高、速度快的优势,且准确度能达到高年资骨科医师测量的水平。

关键词： 急性肾损伤   心力衰竭   机器学习   预测模型   MIMIC  

摘要： 目的开发一种可解释的机器学习模型,以提高心力衰竭(heart failure,HF)合并急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)患者短期死亡率的早期预测准确性。方法本回顾性队列研究利用了基于电子病历的公开大型数据库重症医学信息数据库MIMIC-Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,版本2.0)。提取了患者入住ICU最初24 h的数据,并将其分为训练集(80%)和验证集(20%)。利用沙普利可加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)方法解释极端梯度提升(XGBoost)模型的工作原理,并识别关键的预后因素。使用曲线下面积(area under the curve,AUC)指标评估XGBoost模型的预测能力,并与3种其他机器学习模型进行比较,其解释性通过SHAP方法得到增强。结果研究包括8028名合并AKI的HF患者。XGBoost模型的表现优于其他模型,达到了0.93的AUC〔95%置信区间(confidence interval,CI)0.78~0.94,准确度=0.89〕,而神经网络的表现最差(AUC=0.79,95%CI 0.77~0.82,准确度=0.82)。决策曲线分析显示XGBoost模型在9%至80%的阈值概率内具有更高的净收益。SHAP分析识别了前20个预测因素,年龄以及格拉斯哥昏迷评分被识别为重要的因素,SHAP平均值分别为1.29和1.24。结论本研究开发的可解释模型提高了预测ICU内HF患者并发AKI的死亡风险的能力。这个模型不仅有助于制定有效的治疗计划,还能优化资源分配。

关键词： 糖尿病肾病   人工智能   文献计量   CiteSpace   可视化分析  

摘要： 目的 对人工智能应用于糖尿病肾病的文献进行可视化分析,分析当前的研究现状和热点,为糖尿病肾病领域相关研究人员提供方向和参考。方法 数据来源于Web of Science的核心合集SCIE数据库,使用Citespace软件对纳入文献的年度发文量、核心作者和机构、关键词、高被引文献等进行可视化分析,更直观地明确糖尿病肾病的研究热点。结果 共纳入文献136篇,共有39位核心作者,发文量共计85篇,占总发文量的62.5%,形成领域核心作者群;共有50所核心机构,发文量共计119篇,占总发文量的87.5%,形成领域核心机构群;对关键词聚类和突现分析,我们发现该领域的研究热点是基于机器学习和生物信息学方法研究糖尿病肾病。结论 生物信息学和机器学习等人工智能技术近年来被广泛应用于糖尿病肾病研究中。

关键词： 供应链解决方案   埃森哲   优化供应链   人工智能   仓库  

摘要： 利用英伟达Omniverse和Mega,凯傲将能够提供仓库的数字孪生,使设施运营商能够设计出最高效、最安全的仓库配置,而无需中断运营进行测试。2025年1月7日,供应链解决方案公司凯傲集团(KION Group,ETR:KGX)与埃森哲(Accenture,NYSE:ACN)携手,借助英伟达(NVIDIA,NASDAQ:NVDA)先进的人工智能与模拟技术优化供应链。

关键词： 人工智能   人形机器人   智能机器人   智能家居产品   自动驾驶汽车   AI   具身   和谐相处  

摘要： 当人工智能嵌入人形机器人时,它就变成了具身智能机器人;当人工智能嵌入汽车时,它就变成了自动驾驶汽车;当人工智能嵌入家居设备时,它就变成了智能家居产品。可以说,人工智能在嵌入实体的同时,也嵌入了我们的生活,影响着我们生活的方方面面。相信在不久的将来,我们的世界就会变成人类与机器和谐相处的世界。本期荐读,让我们共同走近具身智能。

关键词： 人工智能   数字化   知识建构   教学改革  

摘要： 人工智能技术发展为高职院校教学方式改革创新提供了技术手段支持。在知识建构视域下,人工智能赋能高职院校教学方式改革创新,理论逻辑起点是知识论视域下的人工智能的三维依存,技术逻辑起点是数字化转型赋能职业教育的技术优势,实践逻辑起点是现代化职业教育体系建构的实践要求,时代逻辑起点是新质生产力前瞻性人才培养的时代诉求。但是当前,存在四个方面现实境遇争夺:“以学生为中心”与“以技术为中心”的认知争夺、“数智化教学”与“学徒式教学”的形式争夺、“数字化虚拟教师”与“现实类权威教师”的角色争夺、“区域化聚集”与“普遍化发展”的资源争夺。知识论视域下,建构“四维协同一体化”教学方式改革创新模式,其实施路径:一是“以知技素养”为核心,突出建设技能型、学习型社会为导向,聚焦未来数字化时代就业知技能力培养;二是兼顾“经师”“人师”和“智师”,发挥“人―机―智”互补功效,畅通师生教育情感链接和通道;三是利用好智慧教学平台,发挥中国式学徒制教学优势,将技术赋能转化为智慧赋能;四是加强顶层设计,统筹资金投入,拓展“校企+政企”的产教融合模式,优化校内外两类资源。