关键词： 人工智能   社区智慧养老服务   主动健康  

摘要： 本文探讨了人工智能赋能下社区智慧养老服务的主动健康发展路径,提出通过加强基础设施建设、建立统一信息平台、推动服务智能化、培养专业人才等措施,促进智慧养老服务的主动健康发展,以应对人口老龄化挑战,提升老年人生活质量。

关键词： 罕见病   互联网医疗   全程管理   人工智能   多学科联合诊疗  

摘要： 罕见病具有发病率低、病因复杂及多系统受累等特点,我国患者规模超2000万,面临就诊难、诊断难、管理难的困境。为突破以上困境,四川大学华西医院以“互联网+数智赋能”为核心,构建罕见病“诊前-诊中-诊后”全程管理模式,即通过诊前提升可及性、诊中提高诊断效率、诊后实现全周期管理,形成“离院不离医”的连续性照护体系,为罕见病管理提供了数字化解决方案。该文介绍了四川大学华西医院在罕见病全程管理方面的创新探索与实践经验,为其后续推广提供参考。

关键词： 脓毒症   人工智能   异质性   诊治  

摘要： 在重症医学临床诊疗实践中,脓毒症救治是制约重症诊疗能力提升的瓶颈之一,其核心问题是疾病存在高度异质性以及筛选个体化治疗最佳获益群体之间的不匹配。近年来,人工智能(AI)在医学领域的应用为解决这一困境提供了思路。本文通过回顾脓毒症诊疗现状,分析AI赋能脓毒症诊疗现阶段范式与困境,探讨AI提升脓毒症诊疗的可行对策和未来方向。解析脓毒症异质性本质,将AI工具有意义地融入重症医学临床诊疗场景,探寻符合我国重症医学诊疗特点的AI脓毒症预测“通用”模型并实现部署,推进脓毒症精准医疗这一重大健康问题的解决。

关键词： 人工智能   动态加载   机器视觉  

摘要： 随着机器视觉技术在各领域的广泛应用,其系统在算法更新、灵活性和可扩展性方面面临挑战。为解决此问题,文章设计并实现了一种可动态加载算法的智能视觉系统架构。该架构采用分层设计理念,将其划分为基础层、平台层和Web层,其核心在于平台层,实现了视觉系统通用功能(如视频流、存储、日志管理)与算法动态加载功能(如图像管理、算法管理、系统监控)的解耦。文章提出的架构为视觉算法的开发与应用提供了新的思路,具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景,未来可进一步优化模型兼容性、算法模板多样性及系统在复杂大型场景下的性能表现。

关键词： 科技与人文   人工智能   项目式学习   机器学习  

摘要： 本文针对人工智能教育“易偏重技术、忽视人文内涵”这一课题,以科技与人文并重为理念,设计并实施了面向小学五年级的“非遗瑰宝智能识鉴”项目式学习。项目引导学生在“玩中学”阶段体验非遗工艺和探索机器学习的奥秘;在“创中学”阶段设计与开发“非遗瑰宝”的智能识别工具,领略AI传播非遗的魅力。项目为小学人工智能教育克服技术本位局限、实现育人目标多元化,提供了具体的实践路径与有益借鉴。

关键词： 人工智能   大学思政教育   学习模式  

摘要： 为提升大学思想政治教育水平和质量,满足不同类型学生的个性化学习差异需求,论文基于人工智能视角切入研究,从而通过人工智能技术融入大学思政教育去推动个性化学习模式建设。研究中,首先解读和分析了人工智能大学思想政治教育个性化学习的紧迫性以及突破口,进而结合其中的不足而提出了涵盖理论与实践协同、技术与教育融合、标准评价体系构建等在内的多元化教学对策,从而助力促进人工智能技术深度融入大学思想政治教育个性化学习模式构建中,助力推动大学思想政治教育的变革创新。

关键词： 人工智能   网络故障   运维系统  

摘要： 基于人工智能的电信网络故障预测与运维研究旨在提升电信网络的稳定性和服务质量。首先,阐述了电信网络故障的现状与挑战,随着电信网络复杂性的提升,传统的故障预测和运维方法已难以应对频繁发生的网络故障。其次,引入人工智能技术,探讨智能化故障预测和自动化运维的新路径。研究内容涵盖数据收集与预处理、智能运维系统设计与实现,并通过实验与结果分析进行系统优化与改进。实验结果表明,基于人工智能的方法在故障预测的准确性和运维效率上具有显著优势。最后,对未来的发展方向和面临的挑战进行展望,以期为相关人员提供参考。

关键词： 机器学习   LightGBM模型   时空演化   地震预测  

摘要： 震级预测是地震预测中重要且困难的研究内容之一。可通过预测震级大小,可提高震后救援效率和降低地震灾害损失。文章通过对历史地震目录数据(时间范围:1900—2024年,空间范围:5°~50°N、55°~150°E,震级范围:M5及以上)进行预处理和特征参数筛选,构建基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的震级预测模型;然后对长短记忆神经网络(LSTM)、随机森林(RF)、图卷积网络(GCN)+门控循环单元(GRU)组合时序图卷积网络模型(T-GCN)、支持向量回归(SVR)和LightGBM等五种模型的试验结果对比分析。结果表明,LightGBM方法能够很好地拟合地震震级的变化趋势,其均方根误差(RMSE)值和平均绝对误差值(MAE)分别为0.101和0.100,均小于其他四种模型,决定系数值(R^(2))为0.707,均高于其他模型结果误差明显优于其他四种。该方法模型为应用地震震级特征进行地震预测提供了较好的思路。

关键词： 人工智能   自适应学习系统   高校教学   个性化推荐   教学改革  

摘要： 自适应学习系统借助实时数据分析与个性化推荐,为高校学生打造定制化学习体验,已成为高校教学改革的关键工具。该系统根据学生学习进度与知识掌握状况,动态调整教学内容与方法,实现教学的个性化、智能化优化,提升教学质量与增强学习效果,培养学生的自主学习能力,为教师提供精准决策支撑。同时,优化教学资源配置与管理流程,推动教育现代化进程。未来,随着技术发展,自适应学习系统将在高校教育中发挥更重要的作用。

关键词： 人工智能   电视新闻采编   应用现状   创新策略  

摘要： 随着社会的发展,人工智能技术的应用范围越来越广,其中包括电视新闻采编领域。新闻采集设备、数据分析系统和编辑系统在引入人工智能技术后,传统的电视新闻采编焕发出了新的活力。基于此,本文分析了人工智能在电视新闻采编领域的应用现状,探讨了人工智能应用于电视新闻采编领域的作用和问题,提出了人工智能视域下电视新闻采编的创新策略,以期提高新闻采编的效率和水平,为受众制作出更多的新闻精品报道。