关键词： 人工智能   金融风险管理   机器学习  

摘要： 人工智能技术的快速发展为宏观金融风险管理提供了创新性解决方案。本文系统梳理了人工智能在宏观金融风险管理中的应用现状、作用、挑战及未来研究方向。研究发现,人工智能通过集成机器学习等技术,显著提升风险识别精度与处置效率。然而,技术应用面临数据安全等核心挑战。本文旨在通过对现有文献的总结与分析,为研究者提供前瞻性视角,推动该领域的理论深化与实践创新,为宏观金融风险管理的智能化发展提供有力支持。

关键词： 随机生存森林   Cox回归模型   梯度提升机   代谢综合征   机器学习  

摘要： 目的基于机器学习算法(Machine Learning,ML)构建铁路职工代谢综合征(Metabolic Syndrome,MetS)预测模型并对预测效果进行评价。方法以是否出现代谢综合征为结局变量,以人口学特征和生化指标为预测变量,采用单因素分析筛选出预测指标。将研究对象按7:3的比例随机划分成训练集和测试集,分别采用Cox比例风险回归、随机生存森林(Random Survival Forest,RSF)和梯度提升机(Gradient Boosting Machine,GBM)建立代谢综合征预测模型,采用受试者工作特征曲线下面积(Area under curve,AUC)、一致性指标(C-index)、灵敏度、特异度、准确度、F1分数评估模型性能。借助shiny程序包绘制风险计算器。结果本研究共纳入17087名研究对象,共采集28项指标,单因素分析筛选出22个有统计学意义的指标。在训练集中,Cox、RSF和GBM模型构建的预测模型AUC分别为0.870、0.938和0.891;C-index分别为0.853、0.935和0.843;灵敏度分别为0.612、0.968和0.628;特异度分别为0.933、0.742和0.994;准确度分别为0.678、0.788和0.703;F1分数分别为0.751、0.839和0.749。结论RSF模型在预测铁路员工代谢综合征方面表现优于Cox模型和GBM模型,为早期识别代谢综合征提供了科学依据,并有助于推动一级预防措施的实施。

关键词： 煤炭质量检测   智慧实验室   黑灯实验室   机器人技术   人工智能   大数据分析   智能采制样系统   智能化验系统  

摘要： 煤炭质量检测智慧实验室融合自动化、人工智能、物联网多科学技术,可实现煤质检测流程的高效化、精准化和全流程自动化,有效提高检测数据的准确性和可靠性并为煤炭行业的科学决策提供基础支撑,因而煤炭质量检测智慧实验室建设已成为必然趋势。分析当前煤炭质量检测智慧实验室建设中存在的设备自动化程度低、技术集成难度大、数据安全与管理挑战多、复合型人才短缺等问题,介绍煤炭质量检测智慧实验室的具体建设内容,阐述智慧实验室建设中的核心技术,并探讨煤炭质量检测智慧实验室的应用前景,以期为推动煤炭检测领域的高效化和智慧化发展提供理论支持。引入“黑灯实验室”概念,提出以感知层、传输层、平台层、应用层4个层面构建煤炭质量检测智慧实验室的总体框架,指出智慧实验室具体建设内容主要包括智能采制样系统、智能化验系统、智能物流系统、智能控制系统、实验室信息管理系统5个方面,其核心关键技术包涵自动化检测及控制技术、机器人技术、物联网技术、人工智能与大数据分析等。煤炭质量检测智慧实验室建设目前还处于初步发展阶段,其在提高检测效率与准确性、促进煤炭行业绿色发展、推动产业升级等方面均具有广阔的应用前景。未来应加强产学研合作、加大技术研发投入、加快复合型人才培养以推广煤炭质量检测智慧实验室的建设和示范应用,打造智能化的“黑灯实验室”新范式,驱动煤炭行业数字化转型与高质量发展。

关键词： 科学-技术关联   知识网络   时间序列分析   协同演化   人工智能  

摘要： [目的/意义]战略性新兴产业布局需要部署基础科学研究和技术创新活动的协同,而探测科学-技术关联正是挖掘科技协同的重要途径。[方法/过程]针对科学-技术系统多尺度非线性关联特征,本研究从复杂网络与时间序列相互表征视角出发,构建人工智能领域的科学-技术知识网络,设计“网络-时间序列”等价转换方法,将科技知识网络显化为非线性时间序列,采用知识网络距离、序列同步性指标测量科技协同演化。[结果/结论]本文的研究方法能够挖掘科学-技术系统的非线性动态关联;分析发现人工智能领域科技协同演化关系趋于紧密,且由于科学研究细化和技术分化效应,科学与技术知识结构差异性逐步增强。

关键词： 公路数字化转型   智慧公路   数字新基建   人工智能   大模型   感知智能   认知智能  

摘要： 数字化转型背景下,公路建设正在由传统基建向数字新基建发展,AI大模型可有效推动数字新基建从感知智能向认知智能跨越,赋能智慧公路高质量发展。首先,分析公路数字化转型面临的挑战,在此基础上,对AI大模型在公路数字化转型中的应用情况、发展历程进行了梳理。然后,围绕交通流预测、交通事件检测、自动驾驶、交通状态监测等智慧公路典型应用场景,综述了AI大模型的研究进展,并给出了智慧公路典型应用场景AI大模型参考框架。最后,从技术创新、数据治理、人才培养、政策法规、产业发展等方面就AI大模型在智慧公路中的应用发展提出建议。

关键词： 卒中   复发   预测模型   建模方法   机器学习   深度学习  

摘要： 卒中复发风险预测是卒中二级预防的核心环节,建模方法的选择直接影响预测模型的性能与临床适用性。本文系统讨论了国内外缺血性卒中复发风险预测模型的常见建模方法及其研究进展,包括Logistic回归、Cox比例风险回归等传统统计模型及决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost、LightGBM等机器学习模型和BP神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等深度学习模型。重点分析各优势、局限性及适用场景,提出模型优化策略,探讨在临床决策支持系统中的整合路径。提出未来研究需融合多模态数据与轻量化设计协同优化模型效能,通过跨学科协作以平衡预测性能、临床适用性与转化成本之间的关系,以期为构建高效、实用的卒中复发预测模型提供思路。

关键词： 智能制造   多机器人技术   调度控制   智能算法   信息技术  

摘要： 现阶段,多机器人调度系统在智能制造领域的应用日益广泛,显著提升了制造企业的生产效率和产品质量,同时有效降低了劳动力成本。然而,该系统涉及多个技术领域,复杂性高,研究和实际应用均具有较大难度。为此,该文围绕多机器人调度系统,根据其应用形式进行分类,并对当前研究现状进行了系统梳理与分析。在此基础上,深入探讨了多机器人系统中涉及的关键技术,最后对存在的问题与未来的发展趋势进行了总结与展望。研究成果可为多机器人调度系统在智能制造领域的应用提供有益参考。

关键词： 人工智能   高速公路   收费系统   智能化升级  

摘要： 全球科技发展日新月异、迅猛推进,人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的关键驱动要素,正深度重塑着人们生产与生活的方式。在交通运输范畴,智能化与自动化已然成为未来发展趋势。高速公路收费系统作为交通基础设施里的关键一环,对其进行智能化升级,是契合时代发展趋势、增强交通服务效能的重要手段。

关键词： 人工智能   辅助量刑   量刑规律   算法规制  

摘要： 近年来,以算法、算力和大数据为基础的新一轮人工智能浪潮的兴起为建构更加完善的人工智能量刑系统带来了新契机。人工智能辅助量刑不但能够提升量刑的客观性、高效性、精准性,而且还能够优化量刑的犯罪预防效果。然而,人工智能辅助量刑系统还处于技术探索阶段,面临着一系列技术、法治和伦理上的异化风险等问题。对此,应当明确人工智能辅助量刑的案件适用范围,将轻罪案件交由人工智能辅助量刑系统处理,而复杂的、疑难的、新型的案件由法官量刑。针对人工智能相关算法决策引发的一系列问题,设立算法审查委员会对量刑的算法系统展开审查;建立完善的案例筛选和公开制度;应用相关技术手段,以技术治理技术,有效地提升人工智能量刑算法的公正性和可靠性。保障当事人的诉讼权利,赋予当事人知情权、选择权、算法解释权;发挥审级制度的纠偏作用;为当事人提供专业援助,充分保障当事人的诉讼权利。人工智能辅助量刑导致的偏误,其主要责任法院承担,从而提升担责机制的合理性。

关键词： 人工智能   动物疾病诊断   个性化治疗   大数据  

摘要： 传统动物疾病诊断和治疗依赖兽医经验,存在误诊率高、诊断周期长、个性化治疗不足等问题。AI通过深度学习、大数据分析和智能诊疗系统,提高诊断准确率,优化个性化治疗方案,并提升医疗效率。本研究探讨AI在动物疾病诊断中的应用,包括影像识别、数据预测及精准用药等,并分析其在宠物医疗和畜牧业中的实践案例,为动物医学智能化发展提供参考。