关键词： 胶质瘤   机器学习模型   异柠檬酸脱氢酶突变   磁共振成像  

摘要： 目的探讨基于T1WI增强(T1WI CE)的影像组学特征构建多种机器学习模型预测胶质瘤异柠檬酸脱氢酶(IDH)突变状态的对比分析研究。方法回顾性搜集122例经病理确诊胶质瘤且行MRI增强扫描的患者资料,其中IDH突变型胶质瘤35例,IDH野生型胶质瘤87例。以7∶3分层随机抽样分为训练组和测试组。采用ITK-SNAP软件分割T1WI CE序列的肿瘤区域作为感兴趣容积,然后导入A.K.软件提取影像组学特征;通过单因素逻辑回归降维并筛选出10个最优特征。基于显著特征,分别构建7种机器学习算法模型,分别为可解释模型(EBM)、支持向量模型(SVM)、k最邻近(KNN)、逻辑回归(LR)、决策树(DT)、极度梯度提升(XGB)、多层感知机(MLP)模型。采用受试者工作特征曲线评价预测模型效能并以决策曲线分析(DCA)评估临床实用性。结果EBM、SVM、KNN、LR、XGB、DT、MLP 7种算法构建影像组学模型对胶质瘤IDH突变诊断效能在训练集预测胶质瘤IDH突变的曲线下面积分别为1.000、0.966、0.943、0.925、0.927、0.879、0.908;在测试集分别为0.946、0.912、0.910、0.908、0.896、0.850、0.823,其中EBM模型的曲线下面积(0.946)最高,敏感度为90.0%、特异度80.8%,且DCA显示其临床实用性较高。结论基于T1WI CE的影像组学特征构建不同机器学习模型可用于预测IDH突变状态,EBM模型诊断价值优于其他机器学习模型,且DCA表明临床实用性高。

关键词： 针灸   机器学习   临床研究   呼吸系统   神经疾病   消化系统  

摘要： 针灸通过刺激经络、腧穴使机体气血调和、阴阳平衡以防治疾病。世界卫生组织曾指出针灸在治疗和管理约170余种疾病和症状方面有显著疗效^([1])。近年来临床研究证据也表明,针灸疗法在神经、消化、呼吸等系统疾病的治疗和疼痛管理中均具有良好疗效^([2])。然而,由于患者的人口学特征、疾病性质及阶段和情绪心理状态等不同,针灸疗效存在显著的个体差异。因此,精准预测针灸疗效并筛选适宜人群,对提升疗效、节约医疗资源意义重大。

关键词： DeepSeek   人工智能   科学解释  

摘要： 对DeepSeek的应用模式及其在高中生物学教学中的应用场景分析,提出“选择使用”或“灵活搭配”DeepSeek的应用方式。利用生物学前沿发展的科研论文,设计驱动性问题和开放性任务,协助学生提升科学解释能力。

关键词： 人工智能   高职教育   风险防控   EmoLLM   MLP  

摘要： 人工智能技术在高职教育领域的应用正处于初步探索阶段,具有大量理论和实践空白。本文追溯了高职教育数字化转型的起源与发展,进而对人工智能在高职教育领域的应用现状进行分析,指出人工智能在高职教育的教材设计、个性化学习和就业安置三个方面的积极作用,并以某基于情感大语言模型的学生早期表现预测方法为例,评估了该技术应用阶段可能产生的风险,并提出了相应的防控机制。

关键词： 建筑环境营造   建筑能源系统   大语言模型(LLM)   信息-物理-社会系统(CPSS)   人工智能  

摘要： 大语言模型(LLM)是当前人工智能技术的研究前沿,深刻影响了各行各业的智能化发展方向。建筑环境与能源应用领域是重要的环境营造和能源利用场景,在“双碳”目标驱动下正面临着转型发展的重要任务,伴随着光伏等可再生能源应用、分布式储能或等效储能资源利用、新的系统调节需求等使得建筑环境与能源应用领域面临新的多重不确定性,也为大模型技术的应用提供了有利契机。重点讨论建筑环境与能源应用领域面临的新的任务和需求,从信息-物理-社会系统(CPSS)视角重新认识这一过程,分析了建环领域面临的不确定性问题,结合人工智能技术在本领域的应用进展探讨大模型技术应用的可能性,为进一步加快本领域的数字化赋能提供参考。

关键词： 乳腺肿瘤   磁共振成像   受体   ErbB-2   人工智能   综述  

摘要： 人表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌是乳腺癌的一种特殊亚型,其生长速度较快,侵袭性和复发率较高。MRI是诊断和评估该类型乳腺癌的关键方法,常规MRI检查可以观察肿瘤的形态特征及与周围组织的关系;动态对比增强MRI可以反映乳腺病变的动力学特征、血管供应和渗透性;近年来,影像组学和深度学习等人工智能技术在医学影像领域中的广泛应用,为HER-2阳性乳腺癌精准、高效的影像学评估做出重大贡献。本文对多参数MRI在HER-2阳性乳腺癌的应用进展进行综述。

关键词： 补益类方剂   方剂分类   机器学习   反向传播神经网络   模型  

摘要： 目的:基于多种机器学习和反向传播神经网络(BPNN)构建中医补益类方剂分类模型,辅助中医补益类方剂自动化分类。方法:结合中医药理论与现代数据科学方法,收集并整理中医补益类方剂数据,选取四气、五味、归经等药性特征进行模型训练和验证。采用支持向量机(SVM)、随机梯度下降(SGD)、K最近邻(KNN)、随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升机(Light GBM)和BPNN算法,构建补气、补血、补阴和补阳4个类别的方剂分类模型,并使用沙普利加性解释(SHAP)对特征重要性进行解释和分析。结果:整理得到174个样本,其中43个补气方剂、45个补血方剂、50个补阴方剂、36个补阳方剂。经训练,各模型训练集的F1分数(F1-Score)分别为SVM 0.551 8、SGD 0.745 6、KNN 1.000 0、RF 0.893 2、XGBoost 1.000 0、Light GBM 0.914 1、BPNN0.739 9;验证集的F1-Score分别为SVM 0.554 0、SGD 0.846 3、KNN 0.778 3、RF 0.710 5、XGBoost 0.552 1、Light GBM 0.710 1、BPNN 0.770 9;SHAP模型解释器分析的主要特征为肾经、脾经、肺经和甘味。结论:本研究构建了多个具有高预测精度的补益类方剂分类模型,其中BPNN模型在7个模型中整体分类性能最均衡;SHAP模型解释器得出的性味归经符合中医补益类方剂的特征,可辅助补益类方剂分类的解释。

关键词： 人工智能   数字技术   职业能力测评模型   人力资源服务业   高质量就业  

摘要： 探讨如何通过人工智能技术构建数字技术领域的职业能力测评模型,以助力人力资源服务业的高质量发展。分析当前高校毕业生就业现状和企业招聘面试现状,指出传统人才评价方法存在的局限性。通过引入AI技术,构建基于大模型的职业能力评估模型。详细介绍模型的核心技术,包括简历分析、岗位筛选、职业性格测试和岗位匹配等,并展示其在数字技术人才测评和培育场景中的应用案例。

关键词： 机械制造工艺   合理化设计   CAD/CAM技术   智能制造   精益生产  

摘要： 随着制造业技术的迅速发展,机械制造工艺中的合理化设计逐渐成为提升生产效率和降低成本的核心手段。合理化设计是对现有生产工艺进行优化,还包括新技术的融合与创新应用,尤其是在CAD/CAM技术、增材制造技术(3D打印)等领域的突破。文章探讨了这些技术如何推动机械制造工艺合理化进程,以及如何在提升生产效率、优化资源配置等方面发挥关键作用。同时对从持续改进到精益生产的过渡过程进行了分析,阐述了新兴技术如何与精益生产理念结合,带来更加高效且灵活的制造模式。

关键词： 人工智能   数字媒体艺术   艺术创新   交互设计   机器学习  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的飞速发展,其在艺术创作和表达中的应用日益广泛。探讨AI技术与数字媒体艺术相结合,推动艺术创新,分析这种结合在实践中的应用案例和潜在价值,同时讨论其面临的技术挑战与伦理问题。AI为艺术家提供了新工具,拓展了艺术边界,创新了观众体验,但需要关注挑战与伦理,确保了健康发展。