关键词： 人工智能   智能机器   人机交互   情感特征   泛化能力   生成式   自主性   语言交流  

摘要： 生成式人工智能在人机交互领域展现出的强大自主性和泛化能力,让人们越来越感觉到与人工智能的交流就像是和另一个人交谈。那么,当一台智能机器能够和我们进行具有理性和情感特征的语言交流时,机器是否也会影响我们的“人性”呢?人性,通常指的是人类独特的理性。

关键词： 城市生活垃圾   基本土工参数   修正主压缩指数   机器学习   预测模型   SHAP值法  

摘要： 为准确预测老垃圾填埋场竖向扩容设计中城市生活垃圾的修正主压缩指数,首先采集西安江村沟垃圾填埋场不同填埋龄期的垃圾试样,通过室内试验测定120组试样的基本土工参数和修正主压缩指数,并利用决策树、随机森林、人工神经网络和极端梯度提升树这4种机器学习算法建立修正主压缩指数预测模型;其次收集国内外其他生活垃圾填埋场的试验数据,将其与24组试验数据组合,构建测试集;再次选取均方根误差、平均绝对误差以及判定系数作为评价指标,得到最佳预测效果的模型,并将该模型与文献预测模型的预测结果进行对比;最后采用SHAP(SHapley Additive exPlanations)值法对最佳预测效果的模型进行参数影响分析。结果表明:在4种机器学习算法中,人工神经网络的预测效果最佳,且具有更好的泛化能力;与文献预测模型相比,人工神经网络预测模型的预测效果更好;干重度对修正主压缩指数的影响程度最显著,且与修正主压缩指数呈负相关关系。该研究构建的预测模型,可以直接使用容易获取的基本土工参数来预测修正主压缩指数,不需要费时费力的压缩试验。研究结果可为老垃圾填埋场的竖向扩容设计提供参考依据。

关键词： 数字图书馆   信息检索技术   阅读推广   词嵌入模型   人工智能  

摘要： 旨在探讨数字图书馆环境下信息检索技术的最新进展及其在阅读推广中的深远影响。通过分析关键词检索、词嵌入模型、人工智能检索系统及个性化推荐技术等核心要素,揭示了信息检索技术如何提升阅读资源的获取效率、增强用户阅读体验、促进阅读主动性与广泛性,并预测了未来信息检索技术在数字图书馆阅读推广中的发展趋势。研究表明,信息检索技术的不断优化与创新,不仅极大地丰富了阅读资源的获取途径,还深刻改变了读者的阅读行为与习惯,为阅读推广开辟了新路径。

关键词： 全产业链   机器学习   宽带通信   数据挖掘   人工智能   渔业装备   创新与实践   产品质量  

摘要： 当前,渔业发展仍面临着生产方式粗放、劳动生产率不高、资源利用率低等诸多挑战,亟需通过大力发展渔业新质生产力,驱动提质增效,实现高质量发展。数智渔业技术是渔业新质生产力的典型代表,涵盖自动控制、机器学习、宽带通信、人工智能、数据挖掘、认知决策等多种前沿技术。近年来随着数智技术的不断发展,渔业装备领域涌现出一批更智能、更高效、更低碳的新型装备,突破了传统渔业装备的机械化局限,实现了渔业生产和管理的智能化,推动了智慧渔业的初步形成,提升了渔业生产效率,改善了产品质量,促进了养殖、捕捞、加工全产业链健康发展。

关键词： 胶质瘤   瘤周脑区   影像组学   磁共振成像   人工智能  

摘要： 胶质瘤是颅内最常见的原发肿瘤,手术是其一线治疗方案,术后复发患者90%发生于瘤周脑区(peritumoral brain zone,PBZ)。PBZ是肿瘤组织与正常脑组织的交界区,是肿瘤微环境的重要部分并反映对周围组织的浸润行为。深入认识和挖掘PBZ的生物学信息对改善胶质瘤患者预后至关重要。近年来,影像组学在胶质瘤的分级、分子分型及预后评估等应用方面已取得显著进展,但主要聚焦于肿瘤实体部分。随着研究的深入,PBZ在胶质瘤生物学行为评估中的重要性逐渐被揭示,PBZ影像组学的研究逐渐成为热点。本文从PBZ的概念、意义及瘤周影像组学在胶质瘤中的应用包括鉴别诊断、分子分型、术后复发预测、预后预测等方面的研究进展进行综述,旨在提高对胶质瘤PBZ的认识,并为开展其相关研究提供思路和线索,最终为患者精准管理策略提供依据。

关键词： 人工智能   选择行为   归责   价值   预测  

摘要： 人工智能可以作出不同的选择或不作出选择是对其行为进行归责的前提。人类社会基础价值在人工智能选择行为归责中具有重要意义,而实践需要则为人工智能成为归责主体提供了现实根基。“预测”将人工智能选择行为归责的实践意义规定在保护固有的人类社会基础价值、防止将预测变成决定、避免人工智能掌握预测结果选择操纵权三个维度。对人工智能选择行为进行归责应当遵循从价值到实践的逻辑,既要基于选择的价值性确立无意识代入的归责方式,又要将实践中的限制性规范向价值回归以建构具有针对性的归责措施。

关键词： 人工智能   模型调优   AI对话系统  

摘要： 本文旨在提出一种针对AI对话系统模型的调优方法,运用多轮对话微调技术,精准捕捉客户需求,解决云业务开展过程中客户咨询对话理解和回复精准度不足等问题。本方法显著提高客户反馈准确性,增强系统智能化水平,从而提供更个性化、高效的咨询服务,为云业务的进一步发展筑牢根基。

关键词： 人工智能   农历春节   全球范围   低成本   AI   高性能  

摘要： 当人类自己的发明成为一个难以理解的谜团,并且以超乎所有人想象的速度不断演进时,我们能够为此做些什么?农历春节期间,深度求索公司的DeepSeek大模型,因兼具低成本与高性能特征,大幅降低了AI大模型的部署成本,在全球范围内引发热议。

关键词： 乳腺肿瘤   人工智能   多模态超声   自动乳腺全容积成像   深度学习  

摘要： 目的探讨基于单独B型(B-mode)、应变弹性成像(strain elastography,SE)、自动乳腺全容积成像(automated breast volume scanner,ABVS)、联合B型和SE(B-mode+SE)、联合B型和ABVS(B-mode+ABVS)、联合SE和ABVS(SE+ABVS)以及联合B型、SE和ABVS(B-mode+SE+ABVS)图像所构建的不同深度学习(deep learning,DL)模型对辅助诊断乳腺良恶性肿块的效能。方法回顾性分析2021年8月至2023年8月在华中科技大学协和深圳医院超声科进行乳腺肿块超声检查的病例。对所纳入的病例的超声图像进行数据预处理,包括肿块范围、感兴趣区分割和数据增强。将图像输入多模态交互融合模型训练,运用DL的方法,构建鉴别乳腺良恶性肿块的7种DL模型,分别是B-mode-DL、SE-DL、ABVS-DL、B-mode+SE-DL、B-mode+ABVS-DL、SE+ABVS-DL和B-mode+SE+ABVS的多模态DL(Mutimodal-DL)模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)对DL模型的诊断效能进行评价。结果纳入508例病例,采用简单随机抽样方法分为训练集284例(良性250例,恶性34例)和测试集224例(良性199例,恶性25例)。7种DL模型中,Multimodal-DL模型诊断乳腺良恶性肿块的准确度、敏感度和特异度均最高,分别为95.4%、95.2%和95.5%,与其他模型比较差异均具有统计学意义(均P<0.05);AUC和Youden指数也最高,分别为0.955和0.907。结论基于多模态超声图像所建立的DL模型对乳腺良恶性肿块的鉴别效果最好。

关键词： 智慧城市   大数据   人工智能   新型智慧城市   城市治理  

摘要： 《“十四五”数字经济发展规划》于2022年1月发布,强调统筹推进新型智慧城市建设。然而,我国智慧城市建设在快速发展的同时仍面临诸多挑战。文章分析了当前智慧城市建设存在的问题,并提出构建智慧城市建设内核和执行标准、加强统筹等建议,以期为智慧城市建设提供指导。