关键词： 制药工程   中电二   L-EPC精益建造   智能制造  

摘要： 中国制药工业正处于转型升级的关键阶段,制药工程建设作为产业发展的核心支撑,正迎来数字化、智能化转型的重要机遇。作为深耕行业35年的“国家队”,中国电子系统工程第二建设有限公司(以下简称中电二)依托全产业链服务能力、L-EPC精益建造体系和丰富的行业经验,持续引领制药工程建设领域的创新发展。值此弗戈制药工程国际论坛召开之际,本刊专访了中电二大健康事业部总工程师任庚兴,系统分享公司在医药工业4.0转型、国际化项目交付及未来战略布局等方面的实践经验与前瞻思考,为行业发展提供有价值的参考与启示。

关键词： RMAPS-CA V1.0   机器学习   订正模型   气温预报   风速预报  

摘要： 运用支持向量机(SVM)、梯度提升回归(GBR)和随机森林(RDF)3种机器学习订正算法,对中亚区域快速更新多尺度分析和预报系统(RMAPS-CA)在瓜达尔港的气温与风速预报(2020年6月1日—2021年9月30日)进行模型训练及订正。结果表明:00:00和12:00 UTC起报的气温和10 m风速,气温表现为3种算法预报结果的均方根误差均减少了54%以上,相关系数提高到0.85以上;10 m风速表现为3种算法预报结果的均方根误差均减少了63%以上,相关系数提高到0.68以上。RDF算法对近地面气温预报的订正效果最好,GBR算法对10 m风速预报的订正效果最好。

关键词： 乳腺肿瘤   超声检查   人工智能  

摘要： 乳腺癌位居全球女性恶性肿瘤发病率和死亡率首位;早期诊断对于延长生存期、改善生活质量至关重要。超声已成为筛查和诊断乳腺癌的重要手段;但传统手持超声存在操作者依赖性及主观性强等局限性。近年来人工智能(AI)技术迅猛发展,且在超声诊断乳腺癌领域取得显著成效,但仍面临模型泛化能力有限及可解释性不足等问题。本文就AI用于超声诊断乳腺癌的最新进展、主要挑战及未来方向进行述评。

关键词： 人工智能   院前急救   个性化护理   深度学习   决策支持  

摘要： 文章提出一种基于人工智能的个性化急救护理系统以提升院前急救效率与精准性。系统利用智能可穿戴设备实时采集患者生命体征数据及关联历史健康信息,且通过深度学习模型完成决策支持和对数据的分析。心律失常自动识别使用卷积神经网络,平均响应时间为0.21秒,心电图分析准确率达到99.48%,系统由此可以快速生成个性化急救方案,同时显著提升应急响应速度与决策可靠性,在临床应用方面具有巨大潜力。

关键词： 人工智能   英语   智慧教学  

摘要： 人工智能时代给英语教学带来了新的挑战和机遇。英语教师使用人工智能技术赋予英语教学新概念、新思路,促使英语教学智慧化。在人工智能给英语教学带来的巨大变革中,英语教学方面如何保持教师和人工智能技术之间的平衡,既能充分利用人工智能技术的优势,又能使英语教师发挥不同于人工智能的能动性,本文将结合人工智能赋能英语智慧教学改革实际,探究人工智能时代英语智慧教学模式。

关键词： 联邦学习   深度学习   通信效率   隐私保护   机器学习  

摘要： 联邦学习作为一个分布式机器学习框架,解决了数据孤岛问题,对个人及企业的隐私保护起到了重要作用。然而,由于联邦学习的特点,效率问题(尤其是高昂的成本)仍旧是目前急需解决的,这一现状仍不尽如人意。因此,全面调研并总结当前主流的关于联邦学习高效性的研究。首先,回顾高效联邦学习的背景,包括它的由来以及核心思想,并解释联邦学习的概念和分类;其次,论述基于联邦学习而产生的高效性问题,并将它们分为异构性问题、个性化问题和通信代价问题;再次,在此基础上详细分析并论述高效性问题的解决方案,并将高效联邦学习研究分为模型压缩优化方法以及通信优化方法这2个类别后进行调研;继次,通过对比分析,总结各联邦学习方法的优缺点,并阐述目前高效联邦学习中仍存在的挑战;最后,给出高效联邦学习领域未来的研究方向。

关键词： 人工智能   AI污染,AI数据污染   AI操作污染   AI认知污染  

摘要： 随着生成式人工智能技术深度嵌入社会生产与日常生活,AI“污染”的话语及其相关现象正成为公众关注与学术研究的重要议题。当前讨论主要集中于物质性污染和精神性污染两个维度:前者指大模型训练与内容生成高度依赖能源与硬件资源,产生大量电子废弃物,对生态系统构成系统性威胁;后者表现为生成内容中的数据失真、语义冗余、逻辑紊乱与虚假信息泛滥,干扰社会知识生产,造成公众认知体系混乱。从文学人类学视角观察,AI“污染”是生成式人工智能在信息生成、处理与传播中引发的递归性、结构性扰乱现象,可归纳为模型训练缺陷内生的数据污染、人类无意或有意操控所致的操作污染、基于“数据-信息-知识-智慧”演化链条的认知污染,三者体现从模型内部到外部、数据基础到认知抽象、社会实践到人文反思的逻辑关联。AI“污染”概念的提出,并非否定人工智能的积极潜能,而是面向未来社会的语词预警,以揭示生成式人工智能激发的跨学科知识交汇与多领域认知争鸣,为理解、衡量、评估与治理人机共生语境中的信息链条重构与认知秩序转变提供理论支点与多元视角。

关键词： 天然气行业   数字化转型   人工智能   就业结构   劳动力市场  

摘要： 随着数字化转型的推进,天然气行业正逐步采用人工智能技术。本文分析了天然气行业智能技术的使用情况,包括防爆巡检机器人、数智机器人、管道高后果区智能识别和输配气站数智决策分析等技术的应用。这些技术的应用不仅提高了安全性,还提高了企业生产效率,也改变了就业岗位结构和需求,导致部分岗位消失的同时创造了新的就业机会。文章探讨了人工与智能机器之间的关系及合作,强调了在人工智能时代,天然气行业从业者需要重视硬技能和软技能的发展,并具备终身学习能力以适应不断变化的劳动力市场需求。

关键词： 人工智能   话语传播   语言学   话语构建   传播优化  

摘要： 当前数字化转型深入推进,人工智能(AI)技术在话语构建与传播中的作用日益凸显。从语言学理论视角出发,AI技术在话语生成与语义理解以及传播优化等方面展现出独特优势,如话语生成呈现智能化与个性化以及语境适应性等特征,传播过程体现多渠道融合与精准触达效果。本文通过构建AI驱动的话语生成模型与评价体系,优化话语的构建机制与传播路径,旨在为服务现代化提供理论参考与实践指导。

关键词： 人工智能   个性化学习路径   英语阅读能力   自然语言处理   机器学习  

摘要： 该文探讨了基于人工智能技术设计的个性化学习路径对提升学生英语阅读能力的影响。随着全球化进程的加速和信息技术的迅猛发展,英语作为一门国际语言,在高等教育中的地位愈发重要。然而,传统的英语阅读教学方式难以满足每位学生的个性化需求,导致部分学生在阅读能力提升方面面临困难。近年来,人工智能技术在教育领域的应用逐渐增多,特别是在个性化学习推荐系统、智能辅导系统等方面取得了显著成效。鉴于此,该研究旨在通过分析人工智能技术如何识别学生需求、优化学习材料,探讨其在英语阅读教学中的应用潜力。研究结果表明,基于人工智能的个性化学习路径设计能够有效提高学生的英语阅读能力,不仅提升了学习效率,还增强了学生的学习动力。