关键词： 心率变异性   机器学习   心电信号   特征降维   XGBoost   疲劳分类  

摘要： 针对养老护理人员疲劳评估中主观量表法的局限性,提出基于心率变异性(HRV)与机器学习的养老护理人员疲劳分类方法。通过可穿戴设备采集78名护理人员736 h心电信号,使用巴特沃斯滤波与Pan-Tompkins算法进行预处理,系统提取了心率变异性的时域、频域及非线性域共42个特征参数,并采用皮尔逊相关系数法筛选18个关键特征,构建基于XGBoost的疲劳分类模型。结果表明:通过特征降维显著提升了模型性能,分类准确率从0.78提升至0.91,其中重度疲劳分类准确率达到0.99;与SVM、KNN等传统模型相比,XGBoost在特征精简后展现出最优的非线性拟合能力;2 min短时窗心电数据的分类性能最优,准确率达0.91,显著优于4~10 min心电数据准确率(0.61~0.69)。该方法实现了护理疲劳的高效精准监测,为预防职业性心脑血管疾病及优化养老服务管理提供了可穿戴智能技术支持。

关键词： 超声检查   甲状腺结节,良恶性   人工智能  

摘要： 目的探讨人工智能超声辅助诊断系统(AI-UADS)鉴别诊断甲状腺结节良恶性的临床价值。方法选取我院经手术病理确诊的甲状腺结节患者489例,共计630个结节,其中良性结节317个,恶性结节313个。应用AI-SONIC Thyroid软件获取甲状腺结节恶性概率,以此鉴别甲状腺结节良恶性,并与超声医师诊断结果进行比较;比较AI-UADS与超声医师鉴别不同大小、位置、结节与被膜关系及是否伴桥本甲状腺炎(HT)甲状腺结节良恶性的诊断效能。结果630个甲状腺结节中,AI-UADS诊断良性结节283个、恶性结节347个,准确诊断良性结节268个、恶性结节298个,其鉴别诊断甲状腺结节良恶性的曲线下面积(AUC)、准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.939、89.8%、95.2%、84.5%、85.9%、94.7%,均高于超声医师(0.875、83.8%、89.5%、78.2%、80.2%、88.3%),差异均有统计学意义(均P<0.05)。AI-UADS鉴别诊断最大径≤10 mm甲状腺结节良恶性的准确率、特异度、阳性预测值均高于超声医师,鉴别诊断最大径>20 mm甲状腺结节良恶性的灵敏度、阴性预测值均高于超声医师,特异度低于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断最大径10~20 mm甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断左侧叶甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断右侧叶、峡部甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断远离被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、特异度、阳性预测值均高于超声医师,鉴别诊断侵犯被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断紧邻被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断不伴HT甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断伴HT甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。结论AI-UADS在鉴别甲状腺结节良恶性中具有较高的诊断效能,尤其对于位于左侧叶、最大径≤10 mm、远离被膜和侵犯被膜,以及不伴HT甲状腺结节良恶性的诊断效能更高。

关键词： 含Ce矿物   大数据   机器学习   大量罕见事件频率分布   矿物共生网络分析  

摘要： 稀土是发展能源转换、超导和量子工程等高新技术领域不可替代的战略性矿产资源。然而,对于稀土矿物分布、多样性和共生规律的认识极为不足。前人通过大数据和机器学习方法对Be、B和C等矿物生态学和矿物共生网络的研究,识别矿物共生组合隐藏的规律,预测总矿物种数、可能的化学组分和成矿环境,为寻找新矿物以及有效利用矿产资源提供新方向。本文立足于Mindat和RRUFF数据库提供的地球近地表166种含Ce矿物的矿物学信息,通过大量罕见事件(LNRE)模型预测:地球近地表至少存在223±3种含Ce矿物,还有57±3种含Ce矿物尚未被发现,包括39±3种含O矿物、36±11种含H矿物、50±1种含Si矿物、45±22种含Ca矿物、39±5种含Na矿物、28±5种含C和23±2种含F矿物。这些尚未被发现的矿物多数与碳酸盐岩演化的不同阶段相关。此外,Ce的矿物网络分析结果表明,含Ce矿物被划分为4种不同的成矿环境,暗示新的含Ce矿物成矿环境。本研究为开展其他稀土元素的矿物生态学和矿物共生网络研究提供研究思路和方法,对发现稀土新矿物以及有效利用稀土矿产资源具有重要指导意义。

关键词： 人工智能   小学科学   沉浸式授课模式   创新路径   教学重构  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正迎来深刻变革。文章聚焦AI浪潮下小学科学沉浸式授课模式的创新,分析AI技术为小学科学教学带来的机遇与挑战,探讨通过AI赋能实现沉浸式授课模式重构的具体路径。研究发现,AI凭借其智能交互、虚拟仿真等技术优势,能够有效营造沉浸式学习环境、激发学生科学探究兴趣、提升学习效果。同时,针对实践中存在的技术应用适配性、教师能力不足等问题,文章提出整合AI技术与教学资源、加强教师培训等创新策略,旨在为小学科学教学的高质量发展提供理论参考与实践指导。

关键词： 新一代信息技术   医药研发   人工智能  

摘要： 人工智能作为新一代信息技术,成为推动经济发展、助力疾病预防诊疗以及医药研发的核心驱动力之一。为加快推动人工智能在我国医药研发中的应用,本文通过分析人工智能用于医药研发的潜力和优势、剖析我国人工智能医药研发面临的主要问题,提出了夯实医药领域数据基础、加快交叉复合型人才培养和引进、完善人工智能医药研发的监管审批体系,以及谋划实施“人工智能+医药研发”专项行动的建议。

关键词： 乡村文旅   人工智能   双定制   交互设计   NeRF  

摘要： 随着数字化浪潮来袭,我国乡村文旅在转型过程中遭遇的产品同质化、技术上还存在一定的局限性以及难以对资源加以合理地整合等困境,在空间上产生了一些同质化的文旅产品现象,严重侵蚀着游客的旅游体验感,影响了我国文旅产业的可持续发展。本文以田野调查法、文献研究法、案例研究法以及运用软件编程建模的手段为指导思想,基于NeRF的三维场景重建技术并利用AI的个性化定制设计的途径建立起了乡村文旅人工智能化平台来优化资源配置,提升游客体验,使乡村文旅数字化和数字经济发展得以并举并实现乡村文旅转型的过程与新时代经济、文化的有机融合。

关键词： 多模态交互   人机交互   效能评价   机器学习  

摘要： 研究多模态交互的人机交互效能评价不仅对交互系统的设计与优化具有直接指导作用,还能够推动整个人机交互领域的发展,提升技术的实际应用价值。本文综述了多模态交互人机交互效能评价的机理、体系及其发展趋势,以期为相关研究提供理论支持,并推动人机交互系统在实际应用中更加高效自然。

关键词： 人工智能   内容创作   媒体内容  

摘要： 融媒体大潮席卷而来,人工智能(AI)已经逐渐渗透到人们生活和工作的方方面面。尤其是在融媒体内容的生产领域,AI更是大放异彩。从文本撰写、图像生成,再到更加复杂的数据可视化处理,AI的使用可以大幅提高融媒体内容的传播效率,并产出更多具有创意的优质作品。在AI技术的赋能下,内容生产媒体要顺应受众的信息获取喜好,平衡好内容生产与内容品质之间的关系,在智媒时代走得更远、更稳。

关键词： 人工智能   产业泡沫化   防范策略  

摘要： 人工智能产业已成为各国经济增长的新引擎,在全球范围内吸引了大量资本和舆论关注。在人工智能产业规模呈指数级增长的同时,资本预期与技术价值背离、资源配置失衡、产学研协同创新乏力等产业泡沫化特征开始显现,可能引发要素市场两级分化、产品市场供需失衡、技术路径可持续性不足、资本市场泡沫膨胀等多重隐忧。从技术失衡、治理滞后、政策失准三方面出发,分析人工智能产业泡沫化的初始成因,并提出平衡资本预期和真实价值、重塑市场调节机制的有效性、提高政策支持精准度等防范策略,以期未雨绸缪,提前防范可能产生的产业泡沫化风险,为人工智能产业的健康和可持续发展提供中国方案。

关键词： 人工智能   国有企业   数智化转型   转型升级策略  

摘要： 人工智能作为引领这一时代变革的核心技术,正深刻地影响着各个行业的发展格局。国有企业利用人工智能技术推动国有企业数智化转型升级已是必然趋势。文章分析了国有企业数智化转型的现状与必要性,阐述了人工智能在提升生产效率、创新业务模式和优化管理决策方面的赋能作用,并提出了包括加强技术基础设施建设、人才培养与引进、合作与创新生态构建等一系列有效策略。通过多个维度的研究与分析,旨在为国有企业成功实现数智化转型升级提供全面的理论依据与实践指导。