关键词： 创新   DeepSeek   科技先锋   农村女孩   人工智能  

摘要： 2025年春节,一则科技新闻震撼全球:DeepSeek团队在人工智能领域取得重大突破。在这支卓越的团队中,罗福莉的名字格外引人注目。这位来自四川宜宾的农村女孩,用她的成长故事诠释了“创新源于坚持”的真谛。1995年,罗福莉出生在宜宾一个普通工人家庭。

关键词： 大数据   储能系统   智能运维   机器学习  

摘要： 随着新能源技术的快速发展和广泛应用,储能系统在电网中的作用也愈加重要。传统的储能系统运维通常依赖人工经验,存在效率低下、响应滞后和故障诊断不准确等问题。本工作提出了一种基于大数据的储能系统智能运维模式,该模式通过集成多种数据源进行信息采集与监控,实现对海量数据的实时收集和深入分析。结合机器学习和深度学习算法对实时数据和历史数据进行融合分析,系统能够识别故障的规律和模式,进而预测设备性能与健康状态。通过这种智能运维模式,可以有效预判潜在故障并提前采取干预措施,从而提升设备的可靠性和运行效率。

关键词： 健康医学数据平台   人工智能   专病库   健康管理服务   数据治理  

摘要： 目的/意义构建健康医学数据平台,实现数据快速筛选、高效管理和智能化提取,服务临床科研与患者健康管理,促进医疗健康大数据规范化应用。方法/过程基于医院信息系统、临床数据中心等系统,整合提取健康体检数据,进行规范化治理和安全存储,建设标准化健康管理数据库;利用人工智能和大数据技术构建深度学习模型,实现健康医学数据的多维度检索和科研指标自动提取。结果/结论数据平台已汇集31万余名体检患者的健康数据,完成肥胖、酒精代谢、医疗人员职业健康3大专病库构建,可支撑多场景应用,满足临床科研数据采集需求,为个性化健康管理服务奠定基础。

关键词： 课程思政   教学资源库   人工智能  

摘要： 文章探讨了课程思政视域下高职教学资源库的建设与改革问题,首先分析了思想政治教育与教学资源库建设协同的必要性,明确了课程思政与教学资源库建设的内在联系。接着,通过梳理高职院校教学资源库的发展历程和建设策略,总结了实践经验。在此基础上,文章重点探讨了课程思政视域下的高职教学资源库建设新内涵、改革创新的必要性和具体思路。通过明确人才培养目标、构建融合路径、采用人工智能技术以及深化校企合作等措施,实现教学资源库的优化与升级。

关键词： SHAP解释模型   机器学习模型   森林蓄积量  

摘要： 森林蓄积量是反映森林资源丰富程度的关键指标,精确估测森林蓄积量对于森林资源管理至关重要。以江西省林区为研究对象,运用谷歌地球引擎(Google Earth Engine)平台从Landsat 8遥感影像中提取多个植被指数、单波段及组合特征,并结合国家森林资源连续清查的地面实测数据,分析不同影像特征参数在森林蓄积量反演中的贡献率。结果表明:对比多元线性回归、神经网络、随机森林和XGBoost模型估测森林蓄积量的精度,随机森林模型估测精度为93.3%,决定系数(R^(2))为0.9337,均方根误差为2.2323,平均绝对误为2.3395;与BP神经网络模型(R^(2)=0.8219)和XGBoost模型(R^(2)=0.7916)相比,模型拟合度和预测效果更佳,比多元线性回归模型(R^(2)=0.688)处理非线性关系的稳定性和可靠性更高。通过解释特征参数的相对重要性,揭示出平均胸径、郁闭度等特征对森林蓄积量影响显著,且随机森林模型中各因子间存在相互作用。

关键词： 人工智能   数智化   大监督体系   一体化监督  

摘要： 保险业是经营和管理风险的行业,无论从公司治理还是风险防控的角度,对保险公司的有效监督都是至关重要的。数智技术的快速发展,为保险公司的大监督体系构建提供了新的解决思路。数据信息的加速流转,加速了保险组织的平台化管理和高效运行;监督流程的自动化和透明化,弱化了不兼容岗位的底层逻辑;技术的强大响应能力,使排查端口前移,实现动态监督。在数字化智能化技术对监督体系产生深刻影响的背景下,本文进一步提出新技术条件下的大监督体系构建思路、实现路径及建设要点,为行业发展提供参考和借鉴。

关键词： DeepSeek   跨学科教学   初中地理   人工智能   教育数智化  

摘要： DeepSeek作为生成式人工智能工具,为初中地理跨学科主题学习提供了创新路径。本文以“给塔克拉玛干系上‘绿围脖’”为案例,通过任务驱动的教学设计,使用DeepSeek帮助学生在沙漠化问题研究中整合多学科知识,提升解决实际问题的能力。DeepSeek提升了教学效率,助力课堂互动,还显著增强了学生的跨学科思维与创新能力,为跨学科教育提供了新的实践范式。

关键词： 自立自强   应用导向   健康有序发展   人工智能  

摘要： 习近平在主持学习时强调,面对新一代人工智能技术快速演进的新形势,要充分发挥新型举国体制优势,坚持自立自强,突出应用导向,推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。

关键词： 人机交互   领导力   人工智能   决策协同  

摘要： 基于人机交互视角探讨领导者与人工智能(AI)的互动关系以及AI对领导力发展的影响。首先,重点阐述领导者与AI在人机交互下的关系演变,包括命令执行、镜像对称、智能主导、交互共生4个阶段,以及领导者面临的新情境。其次,以决策、共情和创新为维度,探讨领导者与AI在各个维度的角色功能以及两者之间的交互作用。最后,提出实践进路,旨在确保领导者与AI之间的高效交互,包括塑造AI伦理确保算法“向善”、领导者发挥责任主体作用以及数据治理推动组织智能化发展。揭示领导者与AI之间交互作用的动态性,推动人机交互理论发展。同时,分析领导者与AI在决策、共情和创新等维度的交互作用,为领导力变革、角色职能变化和领导力需求等方面的进一步研究奠定基础。

关键词： 地中海贫血   机器学习   GBDT模型   血常规   血红蛋白电泳  

摘要： 目的探讨地中海贫血GBDT预测模型的构建与临床应用价值。方法回顾性收集2019年12月至2025年3月期间3612例地中海贫血受检者临床资料,3343例用于模型构建,269例用于外部独立验证。采用单因素和多因素Logistics回归方差分析筛选变量用于模型构建。使用9种机器学习方法建立地贫诊断模型,并用多种评价指标和评估方法比较预测性能,筛选出最优模型。通过SHAP图对特征的重要性进行排序和可视化解释。结果在9个模型中,GBDT地贫预测模型表现最佳。GBDT在训练集和外部独立验证集的ROC曲线下面积AUC值、灵敏度、特异性分别为0.979、0.915、0.942和0.905、0.793、0.846。结论GBDT模型诊断地贫的准确度和实用性较高,可用于地贫的早期筛查和诊断。