关键词： 事业单位   员工培训   体系构建与优化   人工智能  

摘要： 本文主要结合人工智能的发展,对事业单位员工培训体系的构建及优化进行研究。首先,文章概述了员工培训体系构建的理论基础,并明确了事业单位员工培训体系构建的重要性,接下来文章进一步归纳总结出事业单位员工培训体系构建存在的问题如培训流于形式、内容单一、培训资源投入不足及培训反馈机制不完善等问题,并在文章的结尾针对存在的问题提出基于人工智能的培训优化策略,以期为事业单位员工培训体系的持续改进和发展提供有益的参考。

关键词： 人工智能   伦理问题   道德   治理对策  

摘要： 人工智能（AI）作为培育和发展新质生产力的重要引擎，其快速发展也引发了诸多伦理问题。本文对这些伦理问题进行了系统分析，并提出了相应的治理对策。首先，本文系统梳理了现有文献，明确了AI伦理的内涵，揭示了其研究演进路径与趋势。其次，依据不同AI功能与人机关系，深入剖析了数据获取与利用、算法分类与预测、生产代理与学习顾问、社交与互动四个领域的伦理问题，阐明了其具体表现形式及其后果的产生机制。最后，构建了一个涵盖人机非交互与交互过程，整合用户、企业与社会多元主体的AI伦理问题理论框架，并结合中国文化背景，提出了契合本土实际的治理框架。本文的主要创新点包括：第一，系统揭示了AI伦理问题及其后果；第二，针对中国语境，提出了具有可操作性的本土治理路径；第三，回应了“十五五”期间国家在社会治理创新与可持续发展中的理论需求。通过这些创新，本文不仅为AI发展过程中的伦理挑战提供了新的分析视角，也为我国科技创新与社会治理提供了理论支持与实践指导。

关键词： 人工智能   建筑电气系统   能耗优化   管理  

摘要： 随着时代的进步,建筑物对电力的需求量不断攀升,使得建筑电气系统节能减排显得尤为迫切.准确预测建筑电气系统能耗,对于电气系统的设计规划及日常管理至关重要,是促进建筑节能的关键途径.然而,常规的预测技术往往难以达到所需的精确度.近期,人工智能在能源消耗预测方面已经有了显著的进步,利用深度学习等技术打造高准确度的预测算法成为现实.采用人工智能技术,研究建筑电气系统能耗的智能化预测及优化方案.

关键词： 人工智能   小学语文   个性化作业设计  

摘要： 随着时代的发展,人工智能技术逐渐出现在人们的视野中,并且影响了人们的日常生活.当下,人工智能技术也逐渐渗入教育领域,并得到研究和应用,为小学语文作业设计带来了新的契机.基于此,文章探讨了如何借助人工智能实现个性化作业设计,通过精准学情分析设计分层作业、利用多元智能工具打造特色作业、整合智能资源丰富作业形式以及借助人工智能反馈优化作业评价,旨在提升小学语文作业的趣味性和有效性,促进学生的个性化成长,并且推动语文教育教学的创新发展.

关键词： 人工智能   信息科技   机遇   挑战  

摘要： 伴随《义务教育课程方案和课程标准(2022年版)》的实施,中学信息科技教学内容和目标发生显著变化,信息科技教师在多学科融合教学、激发学生学习兴趣、培养创新能力以及组织项目式教学等方面的作用越发关键。本文通过详细分析这些方面,旨在为中学信息科技教师适应时代需求、提升教学质量提供理论和实践指导。

关键词： 心房颤动   室性心律失常   脉冲电场消融   左心耳封堵   人工智能  

摘要： 2024年,心律失常消融领域取得了多项重要临床研究成果。脉冲电场消融在心房颤动消融方面展现出良好的安全性和有效性,其应用范围正逐步扩展至阵发性室上性心动过速及室性心动过速的消融领域。同时,超低温冷冻消融和立体定向心律失常放射消融等创新技术在难治性室性心动过速的治疗中也得到了积极探索。此外,持续性心房颤动消融、左心耳封堵以及室性心律失常消融等手术策略积累了丰富的高质量临床证据。人工智能技术在优化消融策略方面也展现出巨大潜力。这些进展为心律失常消融治疗提供了新的选择和思路。该文回顾并总结了室上性及室性心律失常消融在技术和策略方面的最新进展。以期为临床实践提供宝贵参考。

关键词： 酰胺质子转移成像   人工智能   化学交换饱和转移   磁共振成像   乳腺癌  

摘要： 酰胺质子转移加权(APTw)成像作为一种独特的化学交换饱和转移成像技术,通过检测自由水信号的衰减,能够间接地定量分析组织中的可移动蛋白质和多肽中的酰胺质子含量及其pH值变化,进而揭示组织内部的代谢状态,为乳腺癌的诊断和治疗监测提供丰富的分子水平信息。近年来,随着人工智能技术的发展,APTw成像与人工智能融合技术在乳腺癌诊断中的应用日益受到关注。本文重点综述了APTw成像与人工智能融合技术在乳腺癌良恶性鉴别、组织学分级、生物学标志物相关性分析以及新辅助化疗疗效评估等方面的应用进展,并探讨该技术在实际应用中所面临的挑战和局限性。

关键词： 气管插管   术后咽喉疼痛   机器学习   随机森林   风险预测模型  

摘要： 目的 利用机器学习构建术后咽喉疼痛(POST)的风险预测模型。方法 回顾性收集2022年9月至2023年6月行全身麻醉气管插管成年患者757例,男327例,女430例,年龄≥18岁,ASAⅠ—Ⅲ级。根据术后24 h内是否发生POST将患者分为两组:POST组(P组)和无POST组(NP组)。收集患者术前、术中以及术后随访信息,将数据集随机划分成80%的训练集与20%的测试集,采用20折交叉验证以及网格搜索的方式在训练集上进行模型开发,测试集用于内部验证,分别建立逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、自适应提升算法(AdaBoost)和极端梯度提升算法(XGBoost)等4种机器学习模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、准确性、敏感性、特异性、精确率-召回率曲线(PRC)下面积(AUPRC)、Brier分数评估模型的性能。采用夏普利加法解释(SHAP)对最佳性能的模型进行解释分析。结果 有221例(29.1%)患者发生POST。LR、RF、AdaBoost和XGBoost 4种机器学习模型的AUC分别为0.89(95%CI 0.87~0.90)、0.90(95%CI 0.87~0.91)、0.86(95%CI 0.81~0.89)和0.88(95%CI 0.86~0.91)。RF模型在测试集中表现最优,ROC曲线准确性84.0%,敏感性77.0%,特异性86.0%,Brier分数0.13,AUPRC 0.81,AUC 0.90。SHAP模型解释分析结果显示,拔管时导管套囊带血迹该变量对RF的贡献度最大,其余依次为留置气管导管时间、术中输液量、性别、年龄、气管插管次数>1次、ASA分级、留置胃管。结论 本研究基于LR、RF、AdaBoost和XGBoost算法构建4种POST风险预测模型,其中RF性能最佳。

关键词： 结构健康监测   斜拉桥   温致挠度   机器学习   N-LSTM模型  

摘要： 斜拉桥的主梁挠度反映着结构的刚度状态,为精确识别异常挠度,需获得表征主梁正常服役状态的挠度基准值,因此需建立温度与温致挠度的非线性相关关系的回归模型,将温度数据输入该模型后得到的温致挠度预测值即可作为基准值。传统线性回归模型描述非线性关系的性能较差,因此需尝试利用不同的机器学习技术进行建模,以改善挠度的预测精度。经测试,嵌套长短时记忆网络(Nested Long Short-Term Memory,N-LSTM)模型的精度表现最优,均方误差仅为20.81 mm ^(2),以N-LSTM预测值为基准,结合t检验,能识别6%的异常挠度变化,有助于及早发现主梁异常。

关键词： 机器学习   多源数据融合   智能诊断   特征工程   随机森林  

摘要： 船舶机舱动力系统运行状态参数种类繁多,挖掘有效信息,实现性能诊断和评价一直是该领域研究的关键问题;机器学习方法是解决该问题的有效工具,本文以某公务船舶主机为研究对象,提出了一种基于机器学习的多源数据融合智能诊断方法,基于主机振动、瞬时转速、润滑油状态、排温以及各类热工参数等多种数据源,通过数据预处理和特征工程,提取关键特征,并利用机器学习算法进行融合训练,实现对机舱故障的智能诊断。