关键词： 非开挖修复   智能化检测   市政排水管道   机器学习   可持续运维  

摘要： 城市化进程中,传统市政排水管道老化严重、排水能力差等问题日益凸显,严重阻碍着城市运行及居民生活品质,非开挖修复技术凭借低干扰、高效率的特点成为排水管道更新改造的关键技术手段,本文在总结现有主流非开挖修复工艺(原位固化法、螺旋缠绕法、穿插法)的基础上,对非开挖修复流程中导流与清淤、修复材料选择与工艺适配等环节进行了深入剖析。针对智能化技术于管道检测、缺陷评价、修缮决定、运作监管这些环节的深度整合状况,论述了智能传感器、CCTV检测、机器学习算法以及虚拟实际之类的前沿科学技术的工程运用机制,指出了推动智能化非开挖修复技术的方向。

关键词： 数缘政治   制数权   人工智能   数据资源   数字霸权  

摘要： 随着数字技术的快速发展,数字空间与实体空间进一步融合,国家间的数字实力博弈推动世界政治逐步从地缘政治时代向数缘政治时代演进。数字科技塑造了数缘政治,但数字科技发展水平的差异导致各国际行为体的数字实力存在强弱之分,在数字治理和秩序构建的过程中扮演着不同的角色。跨境数据流动使数据具有战略资源属性,全球数字化浪潮使国际权力博弈的场域从地理空间转向数字空间,博弈模式从具象化的物质控制权之争向虚拟化的数字控制权之争转变。制数权是一种与数字科技共存共生的新型国家权力,也是一个主权国家能够在数字空间得以生存和壮大的根本保障,更是数字时代国际政治格局演变的新型动因要素。大国间的制数权博弈与小国的技术依附并存,成为数字时代全球权力格局的新常态。国际制数权博弈不仅是事关产业升级和数字经济发展的国际安全问题,更是人工智能时代国际政治经济体系话语权归属的国际战略问题。人工智能作为数字时代的里程碑技术,极大改变了国家间竞争的范式与领域,同时也推动国际制数权博弈从数据资源控制向算力竞争的方向发展。未来的国际制数权博弈将主要在既有制数权强势国家与制数权新兴国家之间展开。

关键词： 多模态智能交互技术   大学英语教学   人工智能   个性化学习   课堂互动  

摘要： 近年来,多模态智能交互技术在教育领域的应用日益广泛。在大学英语教学中,传统教学方式往往面临学生参与度不足、学习效果难以显著提升的问题,而多模态智能交互技术的引入为解决这些挑战提供了可能。本文探讨了多模态智能交互技术在大学英语教学中的应用与成效,以推动多模态智能交互技术在大学英语教学中的深入实施。

关键词： 人工智能   数学   跨学科   创新思维  

摘要： 随着人工智能技术的广泛应用,创新人才不仅需要扎实的学科知识,更要具备跨学科思维能力。数学作为科学之基,与信息科技中的人工智能存在诸多交叉点,跨学科教学对激发学生创新思维意义重大。基于AI学科交叉赋能与创新人才培养的关键点,探讨人工智能+数学的跨学科创新思维融通培养,以“AI+数学:分形之美与递归之妙”的单元设计为切入点,解构深度学习教学实践模型在AI跨学科教学中的应用,并聚焦“从有趣的分形几何看AI前沿”的课时教学实践,旨在为培养适应时代需求的创新人才提供数学跨学科教学的新路径。

关键词： 人工智能   教学资源设计   数字媒体艺术  

摘要： DeepSeek的横空出世和《哪吒之魔童闹海》动画电影在全球的火爆上映,掀起了社会对具备人工智能应用能力数字媒体艺术人才需求的浪潮。本研究聚焦人工智能驱动下的数字媒体艺术专业教学资源创新设计,针对传统教学模式存在的资源更新滞后、交互性不足、个性化缺失等问题,构建了教学资源模块化、适应性、开放性和可扩展性的建设原则,提出多模态交互与情感计算融合、自适应学习生态系统、虚实融合的混合式教学和AI赋能的思政教育融合四大教学资源设计方案,为基于人工智能的数字媒体艺术专业教学资源的重构提供理论支撑与实践指导。

关键词： 机器学习   深度学习   防御策略   网络入侵检测  

摘要： 文章提出一种基于CNN和LSTM的智能网络入侵检测与防御策略。该策略结合CNN强大的特征提取能力和LSTM优异的时序建模性能,有效实现了网络攻击的高效识别与实时防御。实验结果表明,该方法在KDD Cup 1999数据集上取得98.3%的准确率和97.5%的召回率;在CICIDS 2017数据集上的表现则分别为97.6%和96.2%。此外,该策略将防御机制响应时间控制在3 s内,攻击拦截率达到93.2%~98.1%,同时将误报率维持在1.2%~3.1%的较低水平。相较于传统方法,该策略在检测精度、误报控制和防御效率等方面均展现出显著优势,为网络安全防护提供了一种切实可行的创新解决方案。

关键词： 浸润性肺腺癌   影像组学   堆叠模型   淋巴结转移   机器学习  

摘要： 目的通过构建基于原发灶影像组学、瘤周影像组学以及生境影像组学的机器学习模型,预测浸润性肺腺癌患者的淋巴结转移状态,并评估不同影像特征的预测性能与泛化能力。方法回顾性分析2016—2019年于江苏省人民医院胸外科接受手术的1263例浸润性肺腺癌患者的临床资料。利用K-means聚类方法(平均聚类数为2)对CT图像的灰度值进行生境区域划分,瘤周区域定义为原发灶周围均匀扩展3 mm的区域,原发灶区域则通过V-net自动分割结合人工矫正标注完成。随后,基于上述区域分别提取影像组学特征,并构建堆叠机器学习模型。利用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)、F1分数、召回率和精确度评估模型在训练集、测试集和内部验证集的性能。结果剔除不符合筛选标准的患者,最终纳入患者651例。在训练集中,男181例、女287例,年龄29~78(58.39±11.23)岁;在测试集中,男56例、女84例,年龄34~82(58.81±10.70)岁;在内部验证集中,男14例、女29例,年龄29~78(60.16±10.68)岁。虽然生境影像组学模型在训练集中表现并非最优,但在内部验证集中表现突出,其AUC达0.952[95%CI(0.87,1.00)],F1分数为84.62%,精确率-召回率AUC为0.892,优于基于原发灶及瘤周区域的模型。结论基于生境影像组学构建的模型在内部验证集中表现更优,提示其可能在预测肺腺癌淋巴结转移状态方面具有更好的泛化能力与临床应用潜力。

关键词： 优化设计   二维轴对称喷管   代理优化算法   机器学习   交叉验证  

摘要： 针对固定扩张比与扩张段长度的二维轴对称喷管进行扩张段型面优化设计,优化目标为喷管推力最大化,优化参数为贝塞尔曲线控制点的径向位置.通过结合十折交叉验证方法与优化算法对BP神经网络、支持向量回归、极限学习机3种机器学习模型的超参数进行优化,进而评估其在预测喷管出口推力任务上的表现.采用拟合精度最高的机器学习模型与代理优化算法相结合进行优化计算.仿真结果表明:通过对机器学习模型超参数的优化,3种机器学习模型均在测试集上表现出较高的预测精度,而BP神经网络在本文模型下的预测精度最高.通过基于机器学习代理模型的喷管型面优化方法,得到优化后的喷管推力提高1.958%,且BP神经网络对优化后的喷管推力预估误差仅为0.024 9%.通过与基于直接CFD计算的优化结果对比,可以证明所提方法在具有更高优化效率的同时具有较高的优化精度,优化后的喷管推力差别仅为0.007 5%,且优化耗时降低16.5%。

关键词： 芬顿氧化工艺   污染物降解速率常数log K   有机污染物   机器学习模型   SHAP分析  

摘要： 采用机器学习模型,包括多元线性回归(MLR)和轻量级梯度提升机(LGB)算法,预测芬顿工艺中57种有机污染物的降解效率.通过SHAP方法对模型进行机理解释,识别了影响降解效率的关键因素.研究结果表明,LGB模型在预测精度上(R_(adj)^(2)=0.969, Q^(LOO)^(2)=0.925, R_(ext)^(2)=0.844)优于MLR模型(R_(adj)^(2)=0.831, Q_(LOO)^(2)=0.802, R_(ext)^(2)=0.861).SHAP分析揭示了温度、分子三维结构和原子电离能力是影响降解效率的主要因素.本研究为优化芬顿工艺的操作条件和提升降解效率提供了科学依据,对水处理领域的研究和实践具有重要的指导意义.

关键词： 可穿戴设备   生物识别   人工智能   周围环境   智能手机   操作系统   摄像头   Intelligent  

摘要： LAYER推出未来个人智能助手:AI赋能可穿戴设备与可持续智能手机LAYER近日推出全新概念--个人智能助手(Personal Intelligent Assistant,PiA),这一系列AI设备能够感知、聆听并与用户及其周围环境进行交互。该系列包括一款智能手机、一款生物识别耳机,以及可从手机背部拆卸的模块化可穿戴摄像头。当用户佩戴摄像头与耳机时,这些AI助手便成为用户的“眼睛”和“耳朵”,实时采集并分析周围环境的数据,并通过人工智能操作系统进行处理和反馈。