关键词： 人工智能   乡村产业   智慧农业   数字经济   产业链重构  

摘要： 聚焦人工智能技术驱动下乡村产业链重构的理论与实践问题,剖析AI在智慧农业中的精准赋能机制,AI技术通过生产端智能化改造、流通端数字化升级、消费端精准化匹配三条路径重构乡村产业链,分析了当前乡村地区数字化的关键障碍和对策建议,为乡村振兴战略提供理论支撑和实践参考。

关键词： 智慧仓储   国产元素   物流行业   LET2025   人工智能  

摘要： 智慧仓储发展多年,无论是在技术架构层面,还是在设备支撑层面,我国企业均已能够做到完善且完备的整体解决方案输出,且方案内国产及自研等元素正在成为主流。LET2025作为华南区一次物流行业的盛会,其中各参展商所展现出的智慧仓储成果,无不在诠释着这一现实。

关键词： 乳腺癌   癌症复发恐惧   机器学习   LightGBM  

摘要： 目的:采用轻量级梯度提升机(LightGBM)、极端梯度提升(XGBoost)、决策树(DT)、随机森林(RF)4种机器学习模型与多元线性模型(MLR)分析初诊乳腺癌患者癌症复发恐惧的影响因素。方法:采用一般资料调查表、恐惧疾病进展简化量表、社会支持评定量表及医学应对问卷对339例乳腺癌患者进行调查。采用单因素及相关性分析筛选危险因素,基于XGBoost、LightGBM、DT、RF算法及MLR分别建立预测模型,使用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)及决定系数(R^(2))等指标比较预测性能。结果:基于4种机器学习与MLR预测模型显示患者职业、工作状态、家庭人均月收入、社会支持水平及医学应对方式的面对和回避是初诊乳腺癌患者癌症复发恐惧的主要影响因素。结论:基于机器学习算法尤其是LightGBM建立的风险预测模型具有较好的效能,医务人员可以根据预测模型结果制定相应的干预措施,以降低患者癌症复发恐惧水平,从而提高患者生活质量。

关键词： 人工智能   环境影响评价   环境保护  

摘要： 随着环境问题的日益突出,环境影响评价的工作内容也日趋复杂。传统的环境影响评价方法主要依赖人工监测,数据采集效率低、覆盖范围有限,而且结果的主观性强,难以全面反映环境变化趋势,加之环境系统数据的结构复杂,增大了环境风险评估的不确定性,而人工智能技术的迅猛发展为环境影响评价提供了全新方案。本文介绍了环境影响评价的基本概念及主要工作内容,论述了人工智能在环境影响评价工作中的具体应用,旨在为人工智能技术在环境保护领域的应用提供理论指导。

关键词： 中职计算机   实践教学   人工智能  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的蓬勃发展,其在教育领域的应用日益广泛。文章聚焦中职计算机实践教学,旨在构建一种AI赋能的新型教学模式,并通过实践应用对其有效性进行验证。通过构建中职计算机实践教学模式,分析AI的应用需求,也为中职计算机的实践教学改革提供了新的思路以及参考。

关键词： 智慧体育场馆   青少年体育教育   人工智能  

摘要： 随着信息化时代的快速发展,智慧体育已经逐渐成为体育产业与科技深度融合的产物,通过科技与数据的双重驱动,改变固有传统教学模式,重构新的教学场景,通过集中优化全方位资源,从而为青少年提供更加科学、多元的训练和运动体验。智慧体育场馆是在现有传统体育场所的基础上将物联网、人工智能(AI)、虚拟现实(VR)等新兴技术与之深度融合,从而构建一个全新的智慧体育场所,为解决青少年体育教育的困境提供一种全新的思路。本文通过查找大量文献资料,旨在探讨和分析智慧体育场馆对青少年个性化训练、兴趣激发以及教学模式的改革等方面的影响,为青少年体育教育的发展提供全新的实践场景。研究发现,智慧体育场馆可以显著激发青少年的体育兴趣,提升青少年的参与度与运动效能,但同时也会面临数据安全、资源分配不均等方面的挑战。未来希望通过政策协同、技术适配与教育理念革新,构建可持续发展的智慧体育教育生态。

关键词： 人工智能   计算机通信   电子信息   技术融合  

摘要： 文章在人工智能的视域下,深度分析计算机通信技术与电子信息技术。简要介绍二者的技术原理与主要特征,从网络优化、信号处理与提取、数据安全、边缘计算、Agent技术5个方面分析计算机通信技术的应用,从信息采集与处理、资源共享、软硬件升级3个层面探讨电子信息技术的应用。在此基础上,简要介绍二者在人工智能领域的融合发展与应用。该研究旨在为相关从业者提供理论参考与技术指导,推动人类社会的可持续发展,为其向更高层次的智能化方向发展指明道路。

关键词： 深度估计   计算机视觉   机器学习   三维显示  

摘要： 深度估计作为计算机视觉领域的核心基础任务,在自动驾驶、增强现实、机器人导航等领域具有重要应用价值。文中系统综述了单目与双目深度估计的技术演进、方法体系及其在三维显示等场景中的创新应用。单目方法通过端到端深度学习架构,如多尺度特征融合、注意力机制,突破传统几何先验限制,结合监督或自监督范式缓解数据依赖问题,但受限于尺度模糊性。双目技术依托立体匹配的几何约束,通过代价体积构建与三维卷积网络实现亚像素级视差计算,在动态场景鲁棒性上表现突出。两类技术通过语义几何协同优化形成互补,推动算法从局部特征匹配向全局三维感知升级。在三维显示领域,深度估计技术成为虚实融合的关键:单目方法支撑移动端设备的实时空间拓扑重建,通过轻量化模型实现虚拟物体的物理遮挡与光照一致性渲染;双目技术为高精度全息投影与数字孪生提供毫米级深度支撑,实现动态光场重建。新兴技术如扩散模型和多教师蒸馏框架显著提升弱纹理区域的深度连续性,推动体积显示器渲染质量提升。文中进一步对比分析了主流数据集与评估指标的技术特性,指出未来研究需聚焦多传感器融合、轻量化边缘计算、跨模态评估基准构建及物理可逆渲染等方向。随着神经符号计算等范式的发展,深度估计技术将推动三维显示从几何重构向物理属性推理跃迁,最终实现“所见即所得”的沉浸式体验。

关键词： 核燃料及材料   人工智能   深度学习   核燃料性能预测   设计优化   机器视觉  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)的飞速发展,其在核燃料及材料领域的应用正逐渐成为推动核能科技进步的新动力。本文全面回顾了AI在核燃料及材料领域的研究现状,并对未来的发展趋势进行了深入分析。首先介绍了应用于科学研究的AI方法,分别从网络架构和学习范式2个方面展开论述。其次系统总结了AI在材料级和整体级的性能预测、材料和结构的设计优化和燃料生产运行过程的视觉任务3个方面的应用现状。随后展望了AI与核燃料及材料结合的未来发展趋势,在算法层面,讨论了提升机器学习模型的可解释性、量化不确定性的方法,以及有限监督学习技术在减少数据需求方面的重要性;在应用层面,讨论了多尺度多物理场仿真加速、拓扑优化与生成式设计、核材料性质通用预训练模型,以及自动化实验室等关键技术。最后为进一步促进AI在核燃料及材料领域的应用提出了几点建议。

关键词： 双箭头蜂窝   平台应力   动态冲击   神经网络   机器学习  

摘要： 负泊松比(Negative Poisson’s Ratio,NPR)蜂窝是一类新型超材料,有着优异的机械性能。其中,负泊松比双箭头蜂窝(Double Arrowed Honeycomb,DAH)材料的性能尤为突出。以DAH为基础,提出了一种新型NPR蜂窝材料,命名为弧形双箭头蜂窝(Circular Double Arrowed Honeycomb,CDAH)。通过引入双弧形边代替DAH原有直边的CDAH不仅在比能量吸收上提升71%,而且能够提升结构的抗冲击性能。利用数值模拟研究了不同冲击速度下CDAH的平台应力,并分析了胞元几何参数与冲击速度对CDAH平台应力的影响规律。结果表明,相对密度对CDAH的平台应力影响显著。以此为基础,提出了人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)机器学习模型用于揭示蜂窝胞元结构参数与其力学性能指标之间复杂非线性关系。与蜂窝材料平台应力预测经验公式对比发现,所提出的ANN模型可更快更准地预测CDAH的平台应力,平均相对误差仅为3.82%,而经验公式的平均相对误差为45.71%。本研究为包括NPR蜂窝在内的蜂窝材料平台应力预测提供了新方法,有利于加速负泊松比蜂窝材料的设计流程。