关键词： 人工智能   机器学习   颅颌面外科   整形外科  

摘要： 近年来,人工智能(AI)在医学领域的应用取得显著进展,尤其在整形外科中展现出广阔的发展前景。作为整形外科的重要分支,颅颌面外科因其对影像、解剖与精准操作的高度依赖,更适合AI技术的嵌入与转化。该文系统梳理了AI在颅颌面外科中的主要应用,包括术前影像分析、诊断及术后效果评估等方面,重点讨论了AI在先天性颅面畸形诊疗、面部轮廓整形中的具体作用。同时分析了当前AI应用中存在的技术、伦理与临床转化挑战,并展望其在多模态数据融合、高通量影像标注与个体化治疗中的发展潜力。AI将推动颅颌面外科迈向更加精准、高效与智能化的时代。

关键词： 溃疡性结肠炎   机器学习   免疫相关基因   诊断模型  

摘要： 目的:利用生物信息学分析方法筛选溃疡性结肠炎中免疫相关特征基因,为治疗溃疡性结肠炎提供新的思路和靶点。方法:下载GSE38173及GSE87466两个包含溃疡性结肠炎样本和正常样本的表达矩阵,GSE38173作为训练集,GSE87466作为验证集。从训练集中筛选出溃疡性结肠炎和正常样本之间的差异基因;将差异基因同免疫相关基因取交集获得免疫相关差异基因,使用蛋白—蛋白互作分析计算交集基因重要性,选取重要性排名前40的基因进行机器学习;使用3种机器学习方法进行深度学习识别溃疡性结肠炎中免疫相关的特征基因;构建以特征基因表达量为参数的诊断预测模型,使用验证集验证其诊断效能。结果:筛选得到了662个差异基因、134个免疫相关差异基因;机器学习发现了4个特征基因;构建了以特征基因为参数的诊断预测模型,通过验证证实该诊断模型具有优秀的诊断效能。结论:通过生物信息学分析,发现了溃疡性结肠炎中免疫相关的特征基因,构建了具有较高诊断效能的预测模型,为溃疡性结肠炎的治疗提供了新的思路。

关键词： 医院感染   人工智能   疾病预防   流行病学  

摘要： 人工智能技术在医院感染预防与控制(防控)中的应用不断深入,展现出通过数据整合、模型构建与动态分析实现感染精准防控的显著潜力,为相关科室的决策优化提供了科学支持。然而,相关技术应用过程中仍面临数据质量、系统兼容性及实际场景适配等多重挑战,限制了其在临床中的全面推广。基于此,本研究系统梳理了近年来人工智能在感染预测、诊断支持、行为优化与资源管理等方面的应用研究进展,深入分析了其关键技术优势与局限性,并针对现存问题提出改进策略与未来发展方向,以期为我国医院感染防控的智能化转型提供理论支持与实践参考。

关键词： 人工智能   工程造价估算   卷积神经网络   系统架构   系统测试  

摘要： 为了解决传统人工工程造价估算存在效率低、易出错等问题,本文提出了基于人工智能的工程造价估算系统优化设计方案,旨在实现快速、精准、高效地工程造价估算,从而提高工程造价估算效率。首先,本文详细概述了工程造价估算系统,包括估算的基本概念和传统方法。其次,阐述了人工智能技术在工程造价估算中的应用,分析了机器学习和深度学习在工程造价估算中的具体应用。再次,提出了基于人工智能的工程造价估算系统的总体方案,设计了系统架构、数据处理与特征提取以及模型训练与优化。最后,通过系统测试验证了该系统的实用性和可行性。结果表明:该系统方法与实际成本的偏差为4.65%,具有较高的准确性。

关键词： 人工智能   民族舞蹈教育   数字人   虚拟教学   AI米娜”项目  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,数字教育正深刻改变传统艺术教育的组织形态与教学模式。文章以中央民族大学“AI米娜”虚拟教学项目为案例,聚焦人工智能与民族舞蹈教育融合的实践路径,探讨其在少儿舞蹈教学中的应用机制与成效表现。研究通过系统梳理“AI米娜”项目的技术架构、教学设计及项目推广流程,并结合实地调研与问卷数据,分析AI虚拟教师在提升教学规范性、激发学生学习兴趣和承载文化意涵方面的作用机制。

关键词： 岩性分类   机器学习   多光谱遥感   极限学习机   空间特征   新疆东天山  

摘要： 【研究目的】遥感岩性制图对于基础地质研究和矿产勘查均具有重要意义,针对传统岩性解译方法在复杂基岩区效率低、主观性强的问题,以新疆东天山黄山地区为研究区,构建融合光谱-空间特征的自动化分类模型,提升ASTER数据在基岩出露区的岩性识别精度,为矿产资源勘查提供技术支撑。【研究方法】提出分水岭分割与正则化极限学习机协同框架:①通过分水岭算法提取空间边界特征,建立空间约束规则库;②采用主成分分析和L2正则化优化光谱特征空间,简化ELM隐层结构;③设计最大投票机制融合光谱分类与空间约束结果。并与支持向量机(SVM)、最大似然法、马氏距离法等4类传统算法对比验证模型性能。【研究结果】实验表明:①融合模型总体精度达92.13%(Kappa=0.91),较SVM等传统分类方法精度大幅提高;②空间特征使花岗岩等相似岩性的区分精度提升;③特征降维后模型参数明显减少,分类时间大幅缩短。【结论】该模型通过多特征融合有效突破单一光谱分类瓶颈,为基岩区提供高精度、高效率的岩性识别新方案,可适配WorldView-3等数据并推广至类似基岩出露区域。

关键词： 人工智能   外骨骼机器人   人机交互   关键技术  

摘要： 近年来,设计创新的工具和方法来把人工智能应用到外骨骼机器人设计中去的实验研究逐渐增多。这些创新的工具和方法的潜在优势就在于它们可以利用人工智能技术进行机器人的控制和数据分析,从而提供定制化的反馈和指导,实现个性化的康复治疗方案。为了解人工智能在外骨骼机器人中的应用,根据外骨骼机器人的发展总结其设计中要注意的重点难点,即设计中需要用到的关键技术。通过分析这些关键技术,叙述了人工智能是怎么以新的工具和方法融入进外骨骼机器人中的。同时还指出了未来的外骨骼机器人将会在轻量化、多功能集成、远程康复和智能化等方面取得重大进展,为以后人工智能可以更好地引入到外骨骼机器人发展中去提供了一定的参考。

关键词： 产后女性压力性尿失禁   机器学习   随机森林   模型  

摘要： 目的探讨应用机器学习构建产后女性压力性尿失禁(SUI)风险预测模型并内部验证,为早期防治提供依据。方法纳入2022年10月至2023年6月宁波大学附属妇女儿童医院516例产后42d盆底筛查产妇(SUI病例组82例,对照组434例),提取年龄、分娩方式、产次、盆底肌电生理数据、盆底超声指标等影响因素,采用随机森林、支持向量机等5种机器学习算法建模,通过十折交叉验证比较模型效能。结果产后SUI发生率15.89%(82/516)。随机森林模型表现最优,训练集F1值1.000、AUC 1.000,验证集F1值0.776、AUC 0.837。关键影响因素包括盆底肌电生理参数(紧张收缩、耐力收缩等阶段)、年龄、产次、会阴损伤、体重指数(BMI)等,其中盆底肌电参数对分类贡献最高。结论随机森林模型预测效能最佳,盆底肌电生理参数与产后SUI强相关。该模型可辅助医务人员精准评估风险,指导早期个性化康复干预,如凯格尔运动、生物反馈治疗等,为产后SUI防治提供新工具。

关键词： 人工智能   融媒体   新闻内容   定制化  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展为融媒体新闻内容定制化提供了新的机遇与挑战。本研究从技术驱动、生产流程重构、内容创新机制、生态协同机制四个维度,系统探讨了AI赋能融媒体新闻内容定制化的内在逻辑与实践路径。研究发现,AI技术通过多模态生成、智能协作、用户需求感知、技术与内容深度融合以及智能版权治理等策略,能够有效破解传统融媒体内容生产中的同质化、效率低下、用户需求洞察缺失、技术应用脱节和版权意识薄弱等问题。通过构建“数据驱动—算法优化—人机协同”的闭环系统,融媒体新闻生产得以实现从线性分工向智能协同的转型,推动内容创新与传播效能的双重提升。

关键词： 装配式建筑   工业化   预制混凝土工厂   智能制造  

摘要： 随着我国城镇化步伐的加速推进与装配式建筑的快速发展,在智能制造技术的引领下,预制混凝土行业正加速向工业化、信息化、网络化与智能化的新阶段迈进。智能制造技术的深度融合,不仅是预制混凝土工厂转型升级的必然趋势,更是推动整个行业实现更高质量发展的关键所在。本文深入剖析了预制混凝土工厂智能制造技术的应用现状,详细探讨了当前面临的问题与挑战,并据此提出了一系列切实可行的建议,旨在为预制混凝土工厂的智能制造转型提供有益参考,助力行业实现智能化和高效化发展。