关键词： 工业机器人   精准抓取   人工智能   目标识别  

摘要： 为了提升工业机器人在非结构化环境中执行高精度抓取任务的能力,采用融合图像感知、几何建模与策略优化方法,研究目标识别、位姿估计、路径规划与自适应抓取策略的集成应用机制。以典型工件为对象构建实验平台,通过多维指标评估抓取性能。结果表明,基于人工智能的抓取策略在抓取成功率、姿态稳定性和控制精度方面均显著优于传统基于规程的抓取策略,验证了其在复杂工业场景下的可行性与通用性。

关键词： 人工智能   人机协作   电影潜能   内容创新   技术升级  

摘要： AIGC的迭代发展已经引发文学、绘画、设计、影像等领域的巨大冲击。电影艺术作为科技创新的前沿阵地,目前已被人工智能嵌入到影像生产流程的各个层面,从生成方式到影像呈现方式都已出现颠覆性挑战,探索在人工智能包裹下的电影,在未来如何激活潜能进行突破性发展,坚守以人为本、重视本土文化资源挖掘与创新、对人类情感复杂性和真实性进行深入探讨,或许是人工智能在拓展电影新途径中的核心基点。

关键词： 智能制造技术   专业群   高质量发展  

摘要： 以高质量发展为背景,基于SWOT模型,分析了塔里木职业技术学院智能制造技术专业群内外部环境的优势与劣势、机遇与威胁,找出了提升智能制造技术专业群发展建设的规律,以期为实现南疆兵团高职院校智能制造技术专业群建设高质量发展提供建议与参考。

关键词： 肺肿瘤   腺癌   基因   erbB-1   突变   机器学习   正电子发射断层显像术   体层摄影术   X线计算机   氟脱氧葡萄糖F18  

摘要： 目的基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学特征和临床特征, 构建用于预测肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)野生型、19 del及21 L858R突变型的三分类机器学习模型, 并对其性能进行评估。方法回顾性收集2018年1月至2023年6月在常州市第一人民医院703例肺腺癌患者[男346例, 女357例;年龄(64.3±9.0)岁]数据, 按8∶2比例分为训练集(563例)和测试集(140例)。通过递归特征消除(RFE)选择临床特征;从PET和CT图像中提取影像组学特征, 并使用最小冗余最大相关性(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法筛选最佳特征集。采用随机森林(RF)、logistic回归(LR)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和多层感知器(MLP)构建基模型, 并应用堆叠方法建立CT、PET集成模型。采用Delong检验比较PET/CT联合模型及临床+PET/CT综合模型的AUC差异。结果 703例患者中, EGFR野生型273例, 19 del突变型202例, 21 L858R突变型228例。单一模态中, CT集成模型在训练集和测试集的平均AUC分别为0.893和0.667;PET集成模型为0.692和0.660。PET/CT联合模型在训练集和测试集的AUC分别为0.897和0.672。临床+PET/CT综合模型的AUC进一步提升, 在训练集和测试集分别为0.902和0.721, 尤其在野生型的预测方面优于PET/CT联合模型(测试集AUC:0.784与0.707;Z=3.28, P=0.001)。结论基于^(18)F-FDG PET/CT影像组学和临床特征的三分类模型(即临床+PET/CT综合模型)能够有效预测肺腺癌EGFR突变亚型。

关键词： 心力衰竭   高血压性心力衰竭   机器学习   XGboost   随机森林   列线图  

摘要： 目的探究导致高血压性心力衰竭患者病死风险增加的危险因素,并开发和验证预测模型临床意义。方法从美国重症监护医学信息数据库Ⅳ(medical information mart for intensive care-Ⅳ,MIMIC-Ⅳ)数据库中纳入4270例心力衰竭患者,分别以院内病死、出院后7 d、14 d及30 d内病死为结局,将数据集随机分为两部分,70%的数据用于模型训练,30%用于模型验证。使用机器学习算法筛选危险因素,采用多元Logistic回归分析在训练集中建立预测模型,然后在测试集中进行验证,并评估模型的辨别性、校准和临床有效性,选择性能最佳的模型构建列线图。使用EICU数据库(EICU collaborative research database,EICU)进行外部验证。结果在4270例患者中,院内病死率为14.6%,出院后7 d、14 d及30 d内病死率分别为17.1%、18.6%和21.1%。经过筛选,最终纳入的危险因素为白细胞计数、血小板计数、磷酸盐、碳酸氢根、阴离子间隙、急性生理学评分Ⅲ(acute physiology scoreⅢ,APSⅢ)评分、牛津急性疾病严重程度评分(Oxford acute severity of illness score,OASIS)评分、简明急性生理学评分(simplified acute physiology scoreⅡ,SAPSⅡ)、查尔斯共病指数(charlson comorbidity index,CCI)、体重。四个模型的ROC在训练集中分别为0.817、0.810、0.785、0.796,测试集中为0.828、0.819、0.793、0.801;C指数在训练集中分别为0.817、0.810、0.785、0.796,测试集中为0.828、0.819、0.793、0.801。训练集和测试集在两组中均具有较强的一致性表现,结合模型“全部治疗”比“未治疗”方案有净收益。在EICU数据库中,院内病死模型的ROC和C指数为0.754,具有较强的一致性表现,结合模型“全部治疗”比“未治疗”方案有净收益。结论本研究的列线图能够很好地预测ICU中的高血压性心力衰竭患者的院内及出院后7 d、14 d及30 d的病死情况,有助于临床决策。与心力衰竭院内病死率评分(get with the guidelines-heart failure,GWTG-HF)、CCI评分相比较,院内病死模型、SAPSⅡ、OASIS、APSⅢ、具有更多的临床收益。

关键词： 新质生产力   新质编辑力   科技期刊   人机智能协作体   人工智能   大数据  

摘要： 在新质生产力加速演进的背景下,科技期刊的编辑流程正由传统范式向智能协同的新型模式转型。本文旨在提出契合新时代需求的“新质编辑力”理论模型,推动建立“人机智能协作体”机制,探索科技期刊编辑力重塑的实现路径,助力人机共融的智能出版体系的构建,赋能科技期刊高质量发展。文章系统分析了人机智能协作体相较传统人机交互系统的关键特征,梳理了支撑新质编辑力构建的核心技术体系,并从实践层面总结出科技期刊编辑需具备的五项核心素养:技术运用能力、问题提出能力、批判验证能力、跨域协作能力与学术诚信意识。

关键词： 智能制造   数字孪生   融合应用   制造业  

摘要： 智能制造与数字孪生技术作为现代工业发展的重要驱动力,正深刻改变着制造业的面貌。智能制造融合了物联网、大数据、云计算等先进技术,实现了生产过程的自动化、智能化和柔性化,显著提高了生产效率和质量;而数字孪生技术则通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射,为产品设计、生产优化、故障预测等提供了强大的数据支持。综述了智能制造与数字孪生技术在制造业中的应用情况,深入探讨了其如何共同推动制造业朝更高效、更灵活和更具可持续性的方向迈进,展示了这些技术在提升产品质量、缩短研发周期、降低运营成本等方面的显著成效,为制造业的转型升级提供了宝贵的参考与启示。

关键词： 会计   数智化   智慧财务   人工智能  

摘要： 会计数智化转型在当前的财务管理领域中引起了广泛关注。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,如何将数智化技术与高校财务工作相结合,成为财务人员急需思考的问题。然而,在这一过程中面临诸多挑战,如信息孤岛问题、复合型财务人才的短缺,限制了财务数智化转型的深入推进。针对这些问题,文章提出了加快人才培养、完善数据机制、转型成本管理、推动组织变革管理等建议。

关键词： 网络钓鱼网站   机器学习   算法  

摘要： 随着互联网信息技术的革新,网络业务流量爆炸式增长。网络流量越来越复杂和多样化,伴随着大量新兴网络应用,这些应用带来庞大的网络流量,对网络基础设施以及网络安全方面带来严峻挑战。基于机器学习,提出一种最优适应算法构建的网络流量智能分类模型。实验结果表明,根据最优适应评估指标进行评估分数自动选出随机森林算法,该算法在分类网络流量的准确率达到99.96%。本方案通过机器学习算法,提升了网络流量分类的智能化,为网络智能管理提供参考。

关键词： 老年人   深静脉血栓   影像学诊断   分子影像   人工智能  

摘要： 在全球人口老龄化背景下,老年人群深静脉血栓(DVT)的发病率逐年增加,早期诊断难度较大且容易引发致命的肺栓塞(PE)。近年来,影像诊断技术已从传统的侵入性静脉造影逐渐向更安全、更便捷的超声检查、CT静脉造影(CTV)以及MRI等无创方式转变。超声因其快速、经济且可床旁操作,成为初步筛查DVT的重要手段;CTV则适用于深部复杂病例并可实现DVT与PE的一站式评估;MRI则因其卓越的软组织对比度,在深部静脉病变的诊断和血栓特征评估中具有明显优势。此外,分子影像和人工智能等新兴技术的探索不断取得进展,未来有望广泛应用于老年人群DVT的临床诊疗中。