关键词： 结直肠癌   错配修复系统   影像组学   机器学习   逻辑回归  

摘要： 目的建立基于增强CT影像组学特征与临床特征的联合多种机器学习模型,比较其术前预测结直肠癌(colorectal cancer,CRC)患者错配修复系统(mismatch repair,MMR)分型模型的效能。方法回顾性收集来自河北北方学院附属第一医院120例CRC患者的临床及影像学资料,将其按照7∶3随机分为训练集和验证集。于增强CT门静脉期绘制感兴趣区(region of interest,ROI),并提取影像组学特征选择最优集合。对于临床资料使用统计学方法进行分析。采用受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感性、准确率、特异度及F1评分评估模型的诊断效能,并绘制校准及决策曲线。结果3种算法中根据影像组学特征与临床参数特征相联合所建立的影像组学特征-临床参数特征联合模型(简称影像-临床联合模型)的效能高于其他模型。其中影像-临床联合模型中的逻辑回归算法展现了较高的性能,其验证集逻辑回归算法AUC为0.93(95%CI=0.89~0.96),支持向量机算法的AUC为0.91(95%CI=0.83~0.98),随机森林算法的AUC值为0.91(95%CI=0.73~0.97)。结论应用基于增强CT图像所建立的影像-临床联合模型可以有效鉴别CRC的MMR分型。

关键词： 东北地区   玉米气象产量   机器学习   极端温度事件   极端降水事件  

摘要： 全球气候变化背景下,极端气候事件的频率、强度和持续时间均不断增加、增强,对农业生产带来极大影响。东北三省是中国玉米主产区,也是受气候变化影响最显著的区域,探究极端气候事件对东北三省玉米气象产量的影响对保障粮食安全和经济发展至关重要。本文基于气象观测数据和玉米产量统计数据,构建玉米气象产量机器学习模型,明确历史(1981-2014年)和未来(2031-2060年)极端气候事件对东北玉米气象产量的影响。结果表明:历史时段内,高温和高温干旱灾害对玉米气象产量影响最大,气象产量分别减少13.2%和15.9%。与极端降水事件相比,极端温度事件对玉米气象产量影响更大。未来气候变化情景下,东北三省仍表现为变暖趋势,与SSP1-2.6(低排放)情景相比,SSP5-8.5(高排放)情景下的东北玉米减产幅度更加明显,且未来需更加关注极端降水事件对东北三省玉米气象产量的影响。

关键词： 地勘单位   财务管理转型   财务管理领域   成本控制   人工智能   大数据技术   实践路径   弊端问题  

摘要： 在新形势下,各类新兴技术迅速发展。如人工智能、大数据技术等各类先进技术,已经在财务管理领域得到广泛应用与普及。传统财务管理模式受到了巨大冲击,财务管理智能化已成为新时代发展的必然走向。因此,地勘单位需要进行财务管理转型,来更好地应对新的经济形势与挑战。为切实提高地勘单位的财务管理效率及竞争力,文章首先分析新时期下地勘单位财务管理面临的内外部环境变化,及其财务管理转型意义。其次,探讨地勘单位财务管理转型方面存在的问题与不足。最后,从构建战略型全面预算管理体系、推行成本控制与资金管理、强化内控,以及加强财务信息化建设等维度,详细阐述地勘单位财务管理转型的实践路径,以适应新时代下的发展要求,确保各类弊端问题都能得到有效解决。这为提高新时期下地勘单位财务管理质量及效益,提供了有益参考。

关键词： 机器学习   案例驱动   层次化教学   新工科  

摘要： 针对新工科背景下农林类高校人工智能专业机器学习课程教学中存在的问题,本文从课程特点和学生认知层次出发,分析问题根源,并从案例设计和层次化教学入手,对课程教学内容、教学方法和考核方式进行了改革探索。在课程设计中,结合线上线下教学模式,通过课前预习、课中强化、课后检测以及教赛结合等环节,提升专业教学效果。实践结果表明,该方法有效提升了学生在机器学习实践应用中的创新能力和动手能力。此外,课程通过思政案例贯穿教学,将思政元素有效融入专业课程内容,实现了专业课程与思政教学的融合设计,进一步助力新工科人才培养目标的实现。

关键词： 机器学习   直线加速器   束流调制技术  

摘要： 本文研究了基于机器学习的直线加速器束流调制技术。通过构建和优化机器学习模型,实现了对束流位置的精确预测和动态调制。实验结果表明,该技术显著提高了束流的稳定性和一致性,减少了束流负载效应,提升了加速器的整体性能。研究涵盖了实验平台搭建、数据收集、模型训练、策略制定与实施等多个环节,并通过详细的数据分析验证了技术的有效性。

关键词： 智慧设计   人工智能   更新过程   大数据   智慧监管   绿色化技术   新一代信息技术   深度交流  

摘要： 第十二届RIM技术国际交流会将于2025年6月11日-13日在横琴和中国澳门隆重召开。本届会议以“数智建造助力城市高质量发展”为主题,将对国内外城市建设与更新过程中,采用数字化、智能化、绿色化技术推进城市建设与管理高质量发展进行交流。同时,对BIM与大数据、物联网和人工智能等新一代信息技术在智慧设计、智能建造、智慧运维和智慧监管中的应用进行深度交流,并同期举办相关展览。

关键词： 云平台   智能仓储   人工智能   自动化设备   仓储优化  

摘要： 基于云平台的智能仓储管理系统集成了云计算、物联网、大数据分析和人工智能等先进技术,旨在实现仓储作业的高效化、精准化和智能化管理。以云平台为核心,系统构建了涵盖数据采集、实时监控、智能调度、预测分析和资源优化的全流程管理架构。通过部署传感器网络,可以实现对仓库环境、库存状态和设备运行的实时感知;利用智能算法,能够优化仓储布局与作业调度,提高作业效率和资源利用率;基于大数据分析,可以对库存需求进行预测并支持企业决策。

关键词： 跨境电商   全产业链   贸易模式   航空货运   差异化发展   海运货物   双轮驱动   人工智能  

摘要： 在全球经济与贸易周期性复苏叠加跨境电商需求旺盛的双轮驱动下,2024年全球航空货运市场实现蓬勃发展。航空货运市场在高速增长中呈现出货运枢纽差异化发展、货运运力与货运需求动态调整、企业重组并购浪潮催生新型竞合关系,以及人工智能与物联网技术的深度应用加速全产业链智慧化转型进程等特点。这些变革性趋势正在重塑全球航空货运的价值链与生态格局。全球航空货运呈现快速增长态势2024年地缘政治的不稳定性,持续的贸易紧张局势以及不断变化的全球贸易模式进一步扰乱了供应链。但是受益于跨境电商的迅猛增长,红海危机以及港口罢工等促使部分海运货物转为空运等因素影响,2024年全球的航空货运实现了快速发展。

关键词： 垃圾焚烧   大数据   机器学习   智能燃烧控制  

摘要： 针对我国生活垃圾处理设施垃圾焚烧炉排炉系统智能控制应用难题,本文提出了一种基于“大数据+机器学习+工艺机理模型”的垃圾焚烧智慧控制技术解决方案,通过融合工业大数据、工艺机理模型与机器学习算法,针对垃圾焚烧核心设施焚烧炉,形成智能燃烧控制技术与系统,实现精准高效的智能化控制。介绍了智能燃烧控制系统的功能和控制回路,并将智能燃烧控制系统应用于某垃圾焚烧厂400 t/d垃圾炉排炉中。生产实践证明,系统上线后无需人工干预的投用率可达96.53%,氧含量由6.8%降到5.6%,炉温由911.9℃上升至977.4℃,主蒸汽流量由28.1 t/h提高至32.8 t/h。与人工控制相比,系统投用后的主要控制指标运行数据标准差可降低10%以上,显著提升了炉排炉运行稳定性。智能燃烧控制系统不仅可使运行指标满足环保与安全生产要求,还可实现各主要参数的稳定控制。本技术解决方案可为垃圾处理行业可持续发展提供有力技术支持与保障。

关键词： 产业竞争力   市场拓展   案例分析法   大数据分析   人工智能   实践路径   文献分析法   市场潜力  

摘要： 现分析国产动漫衍生品的多领域应用及未来发展路径,探索如何通过虚拟与实体产品的融合、大数据与人工智能的赋能、本土文化与潮流的结合、政策支持与全球市场拓展等策略,提升产业竞争力与市场拓展能力。采用案例分析法与文献分析法,对国内外动漫企业的实践路径进行深度剖析,并结合大数据分析,揭示个性化营销与数字藏品的市场潜力。