关键词： 机器学习   天体化学   星际介质   人工智能  

摘要： 天体化学作为天文学与化学的交叉学科,旨在研究宇宙中分子的特性与分布.近年来,机器学习技术在天体化学领域的应用取得了显著进展,尤其在提高光谱分析的精度和效率、识别与表征星际物质中的分子方面表现突出.深度学习方法能够从复杂的观测数据中提取关键信息,预测天体物理环境中的化学参数与反应路径,从而为研究分子在不同星际条件下的形成与演化过程提供重要工具.本文回顾了机器学习在天体化学研究中的重要应用,重点介绍了几项创新进展,包括基于机器学习算法的新方法提出和传统模型的优化.这些研究深化了对宇宙分子组成的理解,为探索天体化学中的未解之谜提供了新的视角.

关键词： 智能制造   机械设计技术   应用现状  

摘要： 随着科技的飞速发展,智能制造已成为现代制造业的重要趋势.在机械设计技术领域,智能制造的应用不仅提高了设计效率和质量,还有力推动了制造业的转型升级.基于此,文章分析了智能制造在机械设计技术中的应用现状,以及应用过程中存在的问题,并探讨了智能制造在机械设计技术中的应用策略,包括建立健全技术标准和规范体系、加强复合型人才培养、强化数据安全与隐私保护等,旨在推动智能制造与机械设计技术的深度融合,助力机械设计行业实现智能化升级,提升制造业的整体竞争力.

关键词： 原油收益率预测   分析师评论文本   自然语言处理   情感分析   机器学习  

摘要： 随着信息技术的迅速发展和广泛应用,财经新闻、投资者评论和社交媒体情感等文本数据被广泛用于国际油价预测.然而,现有研究常常忽视分析师评论文本情绪对原油价格的影响.为此,本文收集2009～2023年分析师对国际原油市场的评论数据,构建分析师情绪指标,设计多源异构数据与原油收益率预测框架,并运用机器学习算法探究分析师情绪是否能够提高国际原油收益率预测性能.实证结果显示,分析师评论文本蕴含了重要的原油市场预测信息,在引入分析师评论文本情绪指标后,各种模型对原油收益率的预测性能显著提升;特别是,深度学习类算法表现出更优异的预测性能,其中LSTM模型的预测效果最为突出;此外,分析师评论文本内容比评论标题包含更多原油市场预测信息,且评论文本总情绪相较于情绪极值、均值和分歧更能反映出原油市场预测信息.

关键词： 人工智能   胃癌   治疗   预后   精准医疗  

摘要： 胃癌是中国高发恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率长期居高不下。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为胃癌的精准治疗和预后评估提供了新的技术手段。该文系统综述了AI在胃癌手术治疗、新辅助/辅助化疗、免疫治疗、靶向治疗及药物研发等领域的研究进展，同时探讨了其在患者生存期预测、术后复发风险及并发症预测等预后评估中的重要价值。尽管面临数据质量不足、模型可解释性差、数据隐私和伦理安全等挑战，AI有望在胃癌的精准医疗和个体化管理中发挥更大的作用。

关键词： 2025年全国两会   人工智能   主流媒体  

摘要： 在2025年全国两会宣传报道中,主流媒体对新技术运用的广度深度进一步提高,利用人工智能大模型、人形机器人等新技术成果,显著提升了新闻生产效率并创新了报道呈现方式.

关键词： 人工智能   教学组织   教学效果资源优化  

摘要： 课程是人才培养的核心要素,人工智能是新质生产力的重要引擎,以“金课”为抓手、人工智能为引擎,带动“金师”“金地”和“金教材”建设,是高职院校深化现代职教体系建设改革、加强新双高“五金”建设的重要途径。本文主要探讨人工智能(AI)在教学中的应用,以“电梯结构与传动”课程为例,分别对人工智能在课堂教学、个性化辅助学习、教学评价、教学资源优化等方面进行研究分析。人工智能在教学中与传统教学方法互相融合和补充,能够极大提高教学效果。

关键词： 党内巡视   人工智能   党内监督   廉政建设  

摘要： 传统党内巡视面临信息不对称、人力资源有限、巡视效率低下等问题。AI的精准画像功能可以提高数据分析效率、精准识别问题线索、优化党内巡视工作流程，进而提高巡视工作的智能化、精准化和规范化水平。党内巡视借助AI技术的五维动态廉政画像系统，通过融合党性修养、权力轨迹、政绩表现、经济审计及社交网络数据构建干部立体监督模型，实现从履历审查向实时行为监测的范式革新。建构跨部门数据中台驱动的闭环治理链，通过智能监督平台打通纪检、组织、审计系统的数据壁垒，有效预警化解风险，提升党内巡视质效。基于AI精准画像功能，党内巡视风险预警形成了“算法预警—交叉验证—分类处置—效能评估”的全周期闭环，助推党内监督从“人工抽检”到“全景监测”、从“事后追责”到“事前阻断”的治理跃迁，为推进全面从严治党提供新思路与新方法。

关键词： 光伏组件   组件故障   发光成像   红外成像   故障检测   人工智能  

摘要： 光伏系统的性能和可靠性对其广泛应用至关重要，而高效的故障检测技术是保障其长期稳定运行的核心环节。系统综述了光伏组件的常见故障类型，包括电气退化和不匹配、光学退化及非分类故障，分析了故障的成因及其对系统性能的影响。此外，总结了传统检测方法（如I-V曲线、红外热成像、电致发光等）及基于人工智能的新兴方法（如深度学习与传感器数据分析）。通过比较各方法的优缺点，指出传统方法在检测精度、实时性及复杂环境适应性上的局限性，并强调多模态数据融合和智能化分析技术的重要性。最后，展望了未来光伏组件故障检测的发展方向，包括数据质量提升、模型轻量化与自动化检测的结合，以进一步提高光伏系统的运行效率和可靠性。

关键词： 分类信度   分类一致性   决策规则   认知诊断   机器学习  

摘要： 心理测验、教育测验和医学测验广泛应用于测试者分类,而内部一致性和α等信度系数并不能直接评价分类信度,如何评估标准参照测验的分类信度,成为研究者和实践者关注的重要问题。本研究从分类一致性方法视角,探究单次施测测验的分类一致性估计模式,分析各类代表性方法发展脉络及其核心思想,结合各方法相关软件包与程序,分析人格测验、学业测验、诊断测验等真实数据。结合理论分析与数据分析,总结各类方法的优劣与影响因素,提出选用各类方法的建议,讨论分类一致性区间估计等问题,推动分类测验的分类一致性的研究、应用与报告。

关键词： 人工智能   交通运输   高质量发展   交通强国   公共政策  

摘要： 在全球科技革命和产业变革中，人工智能（AI）正重塑交通运输领域，引领数字化新潮流，成为推动我国交通运输高质量发展的关键。人工智能通过优化供需匹配，降低物流成本，拓展效益范围，催生新交通运输业态，为行业高质量发展提供赋能。面对新旧矛盾和全球挑战，文章分析人工智能在交通运输中的技术应用、场景创新及治理变革，提出发展建议，明确人工智能赋能交通运输的实施路径，推动行业转型升级。包括构建理论基础，指导实践创新，加速技术与产业融合，提高运输效率和安全性，培养高素质人才，为构建现代综合交通体系提供参考。