关键词： 人工智能   网络安全   机器学习   区块链安全   量子密码学  

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,网络安全已成为全球关注的焦点。人工智能(AI)技术的应用为网络安全领域带来了前所未有的机遇和挑战。文章旨在探讨AI在网络安全中的应用,分析其如何通过智能算法、自动化响应和数据分析提升网络防御能力,并探讨了其带来的挑战与未来发展趋势,以期为构建更加安全可靠的网络环境提供理论支持和技术指导。

关键词： 微波遥感   人工智能   教学改革   教学实践   人才培养  

摘要： 为紧跟学科发展前沿,顺应人工智能(artificial intelligence,AI)时代的人才需求,主要探讨了AI在微波遥感课程教学改革与实践中的地位与作用。针对当前的微波遥感课程教学内容中前沿技术引入少、课程结构单一以及重理论轻实践等问题,提出了AI支持下“重构课程体系,开发教学资源,创新教学模式”的微波遥感课程教学改革与实践策略。注重引入前沿AI技术内容、互动式教学方法改革、多学科融合的人才培养模式、智能化考核机制四个方面,进行微波遥感课程教学改革,显著提升了微波遥感课程的教学质量,培养了掌握人工智能技术的测绘遥感人才,为相近课程提供借鉴和参考。该教学改革有效提升微波遥感课程的教学质量和育人效果,培养出适应“AI+遥感”行业需求的复合型人才。

关键词： 智能控制技术   工业自动化系统   人工智能  

摘要： 当前,优化和升级工业自动化系统是企业提高效率、降低成本的重要途径。智能控制技术作为一种主流趋势,已被广泛应用于工业自动化系统中,其能够显著提升系统的稳定性和可靠性,降低设备故障率,并减少维护成本。智能控制技术具备自适应性,能够灵活应对各种复杂环境,从而使生产过程更加高效和精确。因此,深入研究和推广智能控制技术在工业自动化系统中的应用对提升我国工业生产的智能化水平、推动产业发展具有重要意义。本文介绍了智能控制技术的原理和特点,分析了其在工业自动化系统中的优势,并结合实际研究了该技术的具体应用。

关键词： 高校治理   社会治理现代化   人工智能   智慧校园  

摘要： 在社会治理现代化的背景下,高校智慧安防建设正逐步成为校园治理体系数字化、智能化转型的核心路径,承载着保障高校平安的重要使命。运用人工智能、大数据和云计算等新技术,系统分析智慧安防在提升高校安全管理效率、优化资源配置和强化风险预警能力方面的关键作用,以助力高校治理平安稳定。通过改革创新新时代高校智慧安防教育模式、加快高校智慧安防硬件软件迭代升级、提升高校智慧安防科学管理能力、加强高校智慧安防安全风险防范以及采用多维创新方法等进路,构建“感知—识别—响应”的校园闭环治理模型,高校在技术与制度双轮驱动下,以实现从传统安防向智慧治理的深层转变,为社会治理体系现代化提供示范支撑和技术保障。

关键词： 智能遮阳   强化学习   人工智能   光环境舒适  

摘要： 智能有效的遮阳百叶调控能够应对动态光环境变化、持续营造视觉舒适的视觉光环境。既有调控系统因室内光环境视觉舒适指标影响机理不清晰,对于室内光环境动态预测能力和智能决策能力不足。本研究结合机器学习技术和强化学习中的动态规划算法,构建室内光环境动态预测模型和智能体,解决室内光环境动态预测非线性拟合不足和调控精度不足的瓶颈。实现智能遮阳百叶在舒适性能上有效调控。

关键词： COVID-19   慢性呼吸系统疾病   差异分析   免疫细胞浸润分析   机器学习  

摘要： 目的:探讨COVID-19与慢性阻塞性肺疾病及哮喘的生物学共同作用机制并建立基于少数基因的疾病诊断模型。方法:本研究结合转录组数据分析、差异基因筛选、GO和KEGG功能富集分析、蛋白互作网络构建、统计学分析及机器学习方法,从多角度解析COVID-19对慢性呼吸系统疾病患者的影响。结果:筛选出差异共同表达基因,并通过富集分析揭示其主要参与免疫应答、炎症信号传递及病毒感染相关的分子通路;蛋白互作网络分析发现了TLR2、MMP9、CXCR4、CCR7、IL1A和CXCL8等关键基因,可能在炎症调控和疾病进展中起重要作用;同时,对于慢性阻塞性肺疾病,建立了PTPN7等少数基因的诊断模型,对于哮喘,建立了CLC等少数基因的诊断模型。结论:COVID-19通过多系统通路加剧慢性呼吸系统疾病的炎症和免疫失调,为个性化治疗策略提供了新的研究方向。同时,建立了基于基因的疾病诊断模型,为未来的治疗和管理提供了重要的启示。

关键词： 人工智能   非羁押人员监管   《刑事诉讼法》修改   优化  

摘要： “人工智能+非羁押人员监管”是刑事诉讼领域的数字化革新,彻底重塑了传统监管模式。在非羁押人员监管场景,人工智能应用尚处探索阶段,呈现出监管数据一体化、监管流程可溯化、监管效果社会化、监管预警智能化的特征。然而,人工智能的深度介入可能诱发“技术—法律—伦理”的多维风险。具体表现为:数据质量难以保障与算法漏洞难以避免;取保候审中智能监管的适用依据阙如与社会危险性评估错误的责任归属模糊;数据泄露侵犯隐私安全与算法歧视破坏公平公正。为消减技术局限、弥补法律缺憾、化解伦理隐患,结合《刑事诉讼法》修改背景与人工智能技术特性,非羁押人员智能监管的优化路径在于:监管主体与监管数据共同发力,国内法律与国际规则相互衔接,改进管理与增加审核统筹兼顾。

关键词： 先天性心脏病   心功能   心脏磁共振成像   人工智能   压缩感知   快速成像序列  

摘要： 目的:通过与常规电影序列进行对比分析,探讨基于人工智能压缩感知(ACS)技术电影序列心脏MRI(cine-CMRI)的图像质量及其测量的心功能参数在评估先心病术后患儿心功能中的可行性。方法:前瞻性将2024年6月-2024年10月在本院行心脏MRI检查的64例先心病患者纳入本研究。根据患儿的配合度,选择屏气或自由呼吸状态下进行常规电影序列和ACS电影序列心脏短轴位扫描。比较屏气和自由呼吸状态下两种序列的扫描时间、图像质量和心功能参数值的差异,心功能参数主要包括左、右心室的舒张末期容积指数(EDVi)、收缩末期容积(ESVi)、每搏输出量指数(SVi)、射血分数(EF)和心指数(CI)、以及左室舒张末期心肌质量指数(LVEDMi)。采用配对样本t检验或Wilcoxon符号秩检验评估两种序列之间图像质量评分及上述心功能定量参数值的差异,并采用Pearson或Spearman相关分析和Bland-Altman法对两种序列测量的各项定量参数分别进行相关性和一致性分析。通过组内相关系数(ICC)评估定量数据的观察者间可重复性。结果:屏气组和自由呼吸组中ACS-cine-CMRI扫描的总采集时间均较常规cine-CMRI明显缩短[屏气组:(71.5±34.76)vs.(306.2±77.52)s,P<0.001;自由呼吸组:(21.66±10.35)vs.(362.43±74.05)s,P<0.001]。屏气组ACS-cine-cMRI的图像质量评分(4.55±0.51)与常规cine-CMRI序列(4.55±0.95)相当,自由呼吸组ACS-cine序列图像评分(4.18±0.69)略高于常规cine序列(3.98±0.73),2种序列图像质量评分的差异均无统计学意义(P>0.05)。屏气组两种序列测量的左、右心室的各项心功能参数值的差异均无统计学意义(P>0.05)。自由呼吸组两种序列测量的右心室EDVi和ESVi值的差异有统计学意义(P<0.05)。两种序列测量的各项心功能定量参数的相关性良好(r值为0.923~0.997),且一致性高(ICC为0.755~0.998)。结论:在先心病患儿中,ACS-cine-CMRI的扫描时间较常规cine-CMRI明显缩短,且图像质量良好、心功能指标无明显差异在先心病术后患儿心功能的评估中具有较好的临床应用潜力。

关键词： 人工智能   高职教育   有机化学   教学实践  

摘要： 人工智能的发展为高职有机化学课程教学变革带来新契机,将人工智能引入课堂教学,能够优化教学内容设计,促进个性化自适应学习,增强教学互动反馈,激发学生的学习兴趣。基于此,本文分析了人工智能在高职有机化学教学中的应用价值,从智能化教学内容生成、虚拟仿真实验平台构建、基于大数据的学情分析、智能助教应用等方面寻找人工智能驱动的教学实践策略,以期能够提高有机化学教育的品质并培养出优秀的技术和技能人才。

关键词： 学习者画像   机器学习   回归算法   混合式教学   多模态数据  

摘要： 随着信息技术快速发展,线上教学平台已融入课堂教学,线上线下混合式教学模式已经成为高职院校的教学常态。如何有效利用教学平台的大规模多模态数据实现个性化教学,已成为教育领域的重要发展方向。本研究探讨了基于线上教学平台的学习者画像模型的理论,同时,也介绍了其在实践中的应用。首先,提出了学习者画像建模的一般流程,包括数据采集层、特征标签层、画像应用层。其次,以某职业院校的教学实践为例,详细展示了学习者画像建模的全过程,并利用机器学习的方法研究了学习者基本特征、学习行为与学习结果的关系,实现了学习效果的预测。