关键词： 胃肠道间质瘤   体层摄影术，X线计算机   核分裂象计数   机器学习  

摘要： 目的:开发并验证基于机器学习的影像组学模型，使用术前CT图像对胃肠道间质瘤（GIST）患者的核分裂象计数（MI）进行个体化预测。方法:本研究为病例对照研究。回顾性收集2013年1月至2018年6月2个独立医疗中心青岛大学附属医院（中心1）和山东第一医科大学附属省立医院（中心2）的经病理证实的GIST患者资料，共348例，采用简单随机抽样方法将来自中心1的患者按照7∶3的比例分为训练集（176例）和内部验证集（75例），来自中心2的患者作为独立外部验证集（97例）。主要终点指标为MI，分为高MI组（145例）和低MI组（203例）。从术前增强CT的门静脉期图像中提取影像组学特征，并运用5种机器学习算法构建MI预测模型，分别为逻辑回归、支持向量机、随机森林、决策树和极限梯度提升（XGBoost）。通过受试者操作特征曲线确定最优模型。基于最优模型与logistic回归筛选出的独立临床因素建立个体化预测模型，并应用SHAP算法可视化特征的重要性。对患者进行随诊，采用Kaplan-Meier曲线和log-rank检验评估模型预测的高MI和低MI患者之间的无复发生存期（RFS）的差异。结果:在建立的5种机器学习模型中，XGBoost模型显示了最优性能，其在训练集、内部验证集和外部验证集中曲线下面积（AUC）分别为0.809（95% CI 0.738~0.872）、0.693（95% CI 0.571~0.809）、0.718（95% CI 0.605~0.822）。基于XGBoost模型结合独立临床因素（肿瘤位置和肿瘤大小）构建个体化预测模型。个体化预测模型在训练集、内部验证集和外部验证集中的AUC分别为0.843（95% CI 0.785~0.899）、0.791（95% CI 0.680~0.894）和0.777（95% CI 0.678~0.861）。SHAP分析结果显示影像组学特征贡献最为明显。在训练集和内部验证集中，预测为高MI组患者的RFS低于低MI组的RFS，差异有统计学意义（ χ2=14.58、9.52， P均<0.001），在外部验证集中RFS差异无统计学意义（ χ2=6.18， P=0.080）。 结论:基于术前CT门静脉图像中提取的影像组学最优XGBoost模型结合临床因素构建个体化预测模型，可以有效预测GIST患者MI。

关键词： 智慧城市建设   智能财物管理系统   物联网   区块链   人工智能  

摘要： 智慧城市建设要求公共财物管理全面数字化,以提升城市治理效率.传统管理模式存在信息孤岛、监管滞后等问题,难以满足现代化需求.本文基于国家政策及深圳、北京等地实践,提出智能财物管理系统的创新架构,融合物联网、区块链及人工智能技术,实现公共财物的全生命周期管理,优化数据流转与跨部门协作效率,助力城市治理现代化与数字经济发展.实践案例表明,该系统可显著提升管理透明度、缩短财物处置周期,并推动公共数据资产化进程.

关键词： 机器学习   网络流量预测   安全防御  

摘要： 在现代网络的复杂语境中,流量的动态演变与潜在威胁的隐秘交织,不断挑战传统管理方式的边界.一种更为精妙的视角转向数据,依托细致的建模和灵动的响应,试图在安全与效率之间寻求和谐之道.本文深入探究网络流量的内在规律,采用多变量特征提取与时间序列分析,勾勒出流量变化的潜在脉络,旨在为精准的网络管理提供理论支撑.与此同时,对异常检测与动态防御的细致研究,以优化算法为桥梁,构建出数据驱动与策略适应的双向联动.在流量预测与安全防御的交汇处,本文提出协同优化框架,暗合理论与实践的融合之道.实验数据证明,其在预测精度、响应效率与资源调控上的卓越表现,成为未来网络安全新路径的有力注脚.

关键词： 大数据   机器学习   二元分类   数据分析  

摘要： 大数据又称为巨量资料,这种数据的规模量巨大到在短时间内无法通过普通常规的方法进行捕捉、管理和处理.大数据的兴起意味着数据科学的发展与进步,通过设计监督式二元分类机器学习模型,本研究可以对大数据进行分析,从而通过模型对未来的发展趋势进行预测.本文以Kaggle竞赛平台上Titanic号上乘客存活率预测为实例,进行监督式二元分类机器学习模型的设计与实现.

关键词： 人工智能   WTO案例库   教学创新  

摘要： 在全球贸易深度融合的背景下,国际贸易争端案件愈演愈烈,亟须培养具有一定专业性的高端商务法律人才.传统案例教学存在着资料陈旧、信息不全和阅读难度大等问题.文章提出构建一个基于人工智能开发的"WTO案例知识库"平台,目的是融合法律和经贸等多个领域知识,让用户能进行跨学科、跨国别、跨时空的案例搜索和研究学习.该平台采用"数据层、算法层、应用层"三层架构模型,支持智能检索、定制化信息提取、可视化报告生成和知识图谱关联等功能,旨在突破传统案例教学的局限性,全面提升教学效率和质量,为培养具有国际视野和实践能力的复合型人才提供技术支持.

关键词： 人工智能   发电厂   能效优化   故障预警  

摘要： 人工智能技术快速发展,已广泛应用于各行业,发电系统的能效优化是其中之一.发电厂作为能源供给的核心,其运行效率直接影响整体用能效率.传统电厂能效优化主要依赖人工经验与定期维修,效率低且难以应对复杂多变的运行环境.将人工智能技术引入发电系统能效优化研究中,通过对设备运行数据的实时监测与分析,可预测设备健康状态,提前发现故障隐患,实现针对性维修,降低维修成本并提高电厂整体运行效率,具有重要意义.

关键词： 5G通信网络   人工智能   云计算   区块链  

摘要： 电子信息工程领域的现代化技术研究在不断推动信息社会的发展和进步.本文探讨了电子信息工程领域的一系列关键技术的应用,如5G通信网络与物联网连接、人工智能与机器学习在数据分析中的应用、云计算与分布式存储解决方案、区块链技术在数据安全与交易领域的应用.这些技术及应用推动了数字化时代的发展,为未来的科技创新和社会进步提供了强大的支持.

关键词： 电气自动化   电力系统   大数据   人工智能   物联网   边缘计算  

摘要： 电气自动化技术是提升电力系统安全、可靠、经济、绿色运行的关键支撑.本文系统分析了电气自动化技术在变电站、输电线路、配电网、用电管理等领域的应用现状,重点阐述了基于大数据、人工智能、物联网与边缘计算等前沿技术的创新应用.通过实证分析,揭示了电气自动化技术在提高电力系统安全稳定性、供电可靠性、降低运行成本、促进绿色低碳发展等方面的显著效益.同时,提出了在标准规范、网络安全、人才培养等方面亟须完善的对策建议,以促进电气自动化技术的深度应用与创新发展,加快建设安全可靠、绿色低碳、高效智能的现代电力系统.

关键词： 人工智能   优势   信息处理   应用  

摘要： 随着科学技术的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)作为模拟人类智能的先进技术,已在信息处理工作中展现出显著优势.本文旨在探讨人工智能的优势及其在信息处理领域的应用,以期为相关领域的发展提供参考.

关键词： 化工安全   消防安全   教学改革   人工智能   思政教育  

摘要： 文章聚焦化学工程与工艺专业本科生实验室安全教程中"消防安全知识及设施使用技术"章节的教学改革,深入剖析传统教学在理论、实践及教学方法上的不足,提出涵盖课堂理论教学创新、实践教学环节优化、人工智能技术应用和思政元素融入的综合改革策略.通过具体案例分析验证改革的必要性与可行性,并从多维度评估教学改革效果.研究表明,改革有效提升了学生对化工消防安全知识的掌握和实践能力,培养了综合素养,但仍需持续完善,以适应化工专业人才培养需求,为化工行业安全可持续发展提供人才支撑.