关键词： 人工智能   民生改善   台湾地区   产业外移   经济综述   预期   岛内经济  

摘要： 2024年,在全球人工智能投资大增等市场因素带动下,台湾地区受惠于外销订单增长,岛内经济增长好于预期。但对美经济依赖加深、核心产业外移、民生改善不彰等问题突出,赖清德当局能否妥善处理仍有待观察。

关键词： 人工智能   民事主体   民事客体  

摘要： 伴随着ChatGPT等人工智能技术的深入发展,人工智能与人类的日常生活开始深度互嵌,社会形态与结构都在进行重塑,由此也引起了一系列法律问题需要进一步厘清。面对人工智能的深度参与并逐步担负起一定的社会职能,探讨是否应赋予其人工智能民事主体资格有助于解决现实的法律困境。本文分析了目前确认人工智能法律主体资格尚存在缺乏独立意志与意识能力、缺乏理性基础、不具有民事权利能力的现实困境。由此针对性地探讨了人工智能诞生意识的可能性、“人机融合”技术的发展前景,以及未来超人工智能时代可能存在的形态,从而证成赋予人工智能民事主体资格的法律图景。

关键词： 中国计算机学会   人工智能   模式识别   CCF   云南大学  

摘要： 中国计算机学会人工智能会议(CCFAI,CCF Conference on Artificial Intelligence)是由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会承办的人工智能领域盛会.2025年中国计算机学会人工智能会议(CCFAI2025)将于2025年7月31日~2025年8月3日在云南省昆明市举行.本次会议由中国计算机学会主办,中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会、云南大学承办.

关键词： 第四次工业革命   战略性资产   实体经济发展   乘数效应   要素市场化   数据价值   人工智能   工业互联网  

摘要： 当前,在大数据、人工智能、工业互联网为代表的第四次工业革命浪潮下,数据在企业生产行为中所展现出来的要素驱动力量更加明显,正对经济行为和经济增长产生越来越大的影响。如美国的“国家制造业创新网络”战略、德国的“工业4.0”战略、英国的“制造2050”计划、日本的“工业重生”战略等,这些举措都提到了构建大数据驱动的工业新生态,凸显了数据要素推动实体经济发展的迫切性和战略性。2020年4月,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》公布,首次将数据纳入生产要素范围,提出数据要素正在成为企业进行决策、生产、营销、交易、配送、服务等商务活动所必不可少的投入品和重要的战略性资产。

关键词： 机器学习   鲁棒性   差分隐私   低频噪声  

摘要： 机器学习模型由于其预测和分类的高精度和各种应用场景的普适性,在图像处理、自动驾驶、自然语言处理等领域得到广泛应用。但机器学习模型容易遭受对抗样本攻击,在遭受对抗样本攻击时,预测和分类的精度会大幅下降。目前,数据增强方法通过改变或者扰动原始图像的方式,使得机器学习模型具有更强的泛化能力,在保护隐私的同时,能够增强其抵御对抗样本攻击的鲁棒性,是当前机器学习模型鲁棒性增强的主流方法之一。但基于差分隐私的鲁棒性增强方法面临加入的高频噪声容易被滤除,导致鲁棒性增强效果下降的问题。针对这一问题,结合信号处理的知识,本文从频域角度阐述差分隐私能够增强机器学习模型鲁棒性的原理,从理论上证明其有效性。设计了一种高频噪声滤波器HFNF,能够将差分隐私加入的高频高斯噪声滤除,使得差分隐私的鲁棒性增强效果下降,从理论上分析差分隐私鲁棒性增强方法存在缺陷的原因。提出了一种普适的融合低频信息的差分隐私鲁棒性增强算法LFDP,通过对图像不同频域部分加入生成的高低频噪声,即使存在高频噪声滤波攻击,仍然能够保证模型的鲁棒性,弥补了差分隐私原有高频高斯噪声的不足。从理论上分析并给出所提出方案的鲁棒性和误差边界,并在实际的数据集中进行测试。实验结果表明,与直接加入高频噪声的差分隐私鲁棒性增强方法相比,LFDP在不增大噪声尺度的同时能够起到更好的鲁棒性增强效果。

关键词： 共同性外斜视   早期复发   Nomogram预测模型   机器学习  

摘要： 目的分析共同性外斜视术后早期复发的相关风险因素,建立Nomogram预测模型。方法回顾性分析我院2015年10月至2021年10月收治的243例(486眼)共同性外斜视患者,按7:3的比例将其分为训练集(n=170)、验证集(n=73)。利用Lasso回归、Boruta算法、随机森林算法筛选共同性外斜视术后早期复发的风险变量。通过Spearman相关性分析及膨胀因子(VIF)评估变量之间的共线性,利用多因素Cox回归建立Nomogram预测模型。对该模型在术后6个月、18个月、24个月的受试者工作曲线、校准曲线、临床决策曲线进行效能评价。结果通过3种机器学习方法:Lasso回归、Boruta算法、随机森林算法,在训练集及验证集的22个风险变量中筛选出6个可能导致斜视术后早期复发的重要变量:斜视类型、发病年龄、术前斜视度数、右眼最佳矫正视力(BCVA)、左眼BCVA、手术方式,6个变量之间不存在共线性(r<0.6,VIF<5)。多因素Cox回归发现,斜视类型(间歇性外斜视)、术前斜视度数、右眼BCVA、左眼BCVA、手术方式(单侧外直肌后徙术)是共同性外斜视术后早期复发的风险因素,并构建Nomogram预测模型。受试者工作曲线、校准曲线及临床决策曲线提示该预测模型具有较好的准确度、一致性及临床适用度。结论Nomogram预测模型能较好预测共同性外斜视患者术后的早期复发风险,为眼科医生对患者进行早期干预提供参考。

关键词： 首席执行官   人工智能   严峻考验   AI   开源   面临威胁   二次开发   马克·扎克伯格  

摘要： 长期以来,Meta Platforms Inc.首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)不遗余力地推行开源人工智能软件战略,允许其他公司访问并基于其技术开展二次开发。他声称,以美国模型作为各种新产品的基石,是确保美国在AI领域力压中国、维持主导地位的关键。然而,中国先进AI模型DeepSeek的异军突起,对扎克伯格的这一战略构成了严峻考验,也让美国本土的技术优势面临威胁。

关键词： 信息服务平台   价格市场化   央企   电子商城   商品条码   大数据   人工智能   价格监测  

摘要： 通过引入人工智能、大数据比价工具等先进技术和工具,实现电子商城与中国商品信息服务平台的互联互通。基于中国商品信息服务平台构建国央企电子商城标准商品池,并借助大数据进行价格监测,成为实现电子商城商品规范化、价格市场化的关键措施。

关键词： 组合结构   超高性能混凝土   栓钉   抗剪承载力   机器学习  

摘要： 组合结构良好的界面抗剪性能是充分发挥钢和超高性能混凝土(UHPC)材料性能的关键。为研究钢-UHPC组合结构栓钉剪力连接件抗剪性能,建立了UHPC中包含263个栓钉的推出试验数据库,进行了特征相关性分析,并分析了主要参数影响规律。基于机器学习算法训练并生成了10个栓钉抗剪承载力预测模型,通过8次随机抽样训练验证模型稳定性。采用确定系数(R^(2))、平均平方对数误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等指标来评估预测精度,并与3种传统计算方法进行了比较。结果表明,UHPC抗压强度小于150 MPa的试验样本占比高达64.6%,而栓钉直径小于19 mm的试验样本占比达到73%,缺乏更高强度UHPC和大直径栓钉试验数据。传统公式预测精度低于机器学习模型预测精度。随机森林模型预测精度最高,R^(2)为0.98,MAE与RMSE分别为3.9和6.4;与传统模型最高精度相比,R^(2)提高了216%,MAE与RMSE分别降低了93%与90%,表明机器学习模型可大幅提升预测精度,为栓钉抗剪承载力计算提供了新的思路。

关键词： 种植体周炎   代谢综合征   机器学习   生物信息学   免疫浸润分析  

摘要： 目的本研究旨在揭示代谢综合征(metabolic syndrome,MetS)与种植体周炎(peri-implantitis,PI)之间潜在共同生物标志物及相关免疫细胞浸润,并构建PI诊断模型。方法从GEO数据库下载MetS与PI的转录组数据,利用加权基因共表达网络分析和差异表达分析筛选出两疾病的共同致病基因,对其类别进行界定并进行富集分析。利用LASSO和Boruta算法筛选枢纽基因后构建PI诊断模型。利用Pearson相关性分析枢纽基因与牙周和种植体周探诊深度的相关性。利用CIBERSORT软件对MetS和PI样本进行免疫浸润分析,并探讨枢纽基因与免疫细胞浸润的关系。结果共筛选出81个共同致病基因,其中糖尿病和骨质疏松症相关基因占比较高,主要富集在与趋化因子及其受体相关的信号通路中。最终确定2个枢纽基因(BATF和CD79B)并构建了诊断模型(AUC=0.932)。免疫浸润分析显示两疾病疾病组和健康组间的免疫细胞浸润水平存在明显差别,且枢纽基因与不同免疫细胞群体之间存在显著相关性。结论BATF和CD79B是MetS和PI的潜在共同生物标志物且与宿主免疫过程间存在密切联系,基于此构建的诊断模型可为MetS患者在PI的预防和早期诊断上提供帮助。