关键词： Stable Diffusion   交通枢纽设计   图像生成   ControlNet   Lora   人工智能  

摘要： 研究目的旨在探讨Stable Diffusion技术在交通枢纽设计领域的应用。研究方法采用实证研究方法,对技术的优势与挑战进行了系统分析。研究结果表明,Stable Diffusion技术在快速生成效果图方面表现出显著优势,但面临细节控制和专项风格匹配的局限性。为优化这一技术,引入了ControlNet和Lora模型,实现了对设计图像外形的精确控制和风格优化。然而,模型的泛化能力仍需进一步研究。此外,Stable Diffusion技术的高算力需求和硬件依赖性是其在实际应用中的主要障碍。综合研究结果,为交通枢纽设计领域应用Stable Diffusion技术提供了新的思路,并明确了未来的优化路径。

关键词： 知识产权保护   人工智能   知识产权问题   知识产权归属   审判实践   生成式   相关案件   艺术设计  

摘要： 随着科技的快速发展,生成式人工智能技术逐渐走入人们的曰常生活,在文学创作、艺术设计等众多领域得到广泛应用,为人们提供了便利。但是,由于人工智能生成的内容往往涉及大量已有的知识、数据和信息,不可避免地会产生涉及知识产权的纠纷。目前,关于人工智能生成内容的知识产权归属和保护问题存在r-定争议,一定程度上影响了相关案件的审理。基于此,笔者拟针对生成式人工智能的知识产权问题进行探讨,以期为当前该领域的理论研究及相关的审判实践提供有益参考。

关键词： 通信大数据   人工智能   外呼标注   电信诈骗  

摘要： 当前,电信防欺诈工作面临欺诈手段多样化、实施成本低廉、隐蔽性高等挑战,传统反诈方法时效性较弱,其准确性受到一定的限制。本文提出一种利用通信大数据与人工智能技术构建诈骗分子行为画像的方法,以实现精准识别和实时防控。同时,利用智能外呼系统通过识别标注特征,反向提升模型的识别准确性,为通信安全提供有效手段。通过这些新方法为电信防欺诈工作提供了新的思路,有助于构建更安全的电信环境。

关键词： Weka   急性淋巴细胞白血病   机器学习   图像分类   辅助诊断  

摘要： 目的:提出一种基于Weka的急性淋巴细胞白血病(acute lymphoblastic leukemia,ALL)图像分类方法,以提高ALL细胞分类的准确性和稳定性。方法:首先,从急性淋巴细胞白血病图像数据库(Acute Lymphoblastic Leukemia Image Database,ALL-IDB)的子集ALL-IDB2中随机选取180张图像,包括90张患者图像和90张健康者图像;其次,利用ImageJ软件对图像进行预处理并提取纹理、边缘和形状等特征;再次,使用Weka中的随机森林(random forest,RF)、贝叶斯网络(Bayesian network,BN)、J48决策树和序列最小优化(sequential minimal optimization,SMO)4种分类器对图像进行分类,并对各分类器的关键参数进行优化;最后,使用独立的80张测试图像对分类器的性能进行验证。结果:参数优化前,RF、J48决策树、BN和SMO分类器的准确率分别为94.3%、86.2%、83.6%和83.0%,参数优化后,准确率分别为95.2%、86.3%、83.6%和89.7%。优化后,RF在独立测试集上表现最佳,分类准确率达到了90.0%,SMO和BN的性能次之(分类准确率均为81.3%),而J48决策树的表现相对较差(分类准确率为75.0%)。结论:基于Weka的ALL图像分类方法具有较高的分类精度,可为ALL细胞的自动化分类提供一种高效、可靠的解决方案。

关键词： 放射疗法,自适应   自适应策略   人工智能  

摘要： 自适应放疗(ART)技术可以在放疗过程中的某个或某些时间点调整治疗计划,以应对患者在治疗分次间和/或分次中的器官变化。ART策略是在ART实施过程中具体采用的计划调整方式、方法,合理选择ART策略对于平衡治疗时间与剂量获益至关重要。目前的策略选择主要依赖于医务人员的主观判断。近年来,国内外医疗机构利用人工智能方法建立预测模型,以期实现ART策略的自动、快速和准确选择。本文对在线ART的策略选择进行综述,先后介绍了ART商业系统当前提供的策略类型、医疗机构选择ART策略的现状及存在的问题,以及ART策略的自动选择研究现状及应用前景。

关键词： 重大工程   价值选择   自主创新   标新立异   智能制造   升级换代  

摘要： 价值选择是重大工程建设管理实践中普遍存在的问题,其中自主创新与全盘引进、循规蹈矩与标新立异、工匠精神与智能制造、维修保养与升级换代等矛盾关系的处理,尤其具有重要和深远的战略意义;这些矛盾和对立的范畴之间的关系错综复杂,既有概念和理论等思想问题,也有历史与文化等社会问题,在经济发展的不同阶段具有不同的表现形式,因此,有必要从理论上进行全面、深入和系统的反思与梳理,以提高重大工程建设管理的科学化、民主化、法制化与现代化水平,避免盲目性和随意性,防止各种各样的非理性行为对于管理过程的侵袭和干扰。

关键词： 中小学教材   学科核心素养   拔尖创新人才   教材研究   中小学课程   课程优化   质量监测   人工智能  

摘要： 1.重大主题教育进中小学课程教材研究2.基于新课标的各学科新教材编写特点与教学策略研究3.统编三科教材使用与质量监测研究4.“双减”背景下中小学课程优化、教学创新与评价变革研究5.中小学各学科学段衔接问题研究6.基于人工智能的中小学教材教学研究7.中小学拔尖创新人才发现与培育研究8.指向学科核心素养的教学转化研究9.基于大概念、大单元的教学设计与实施研究.

关键词： 未来产业   金融服务体系   传统产业   重大科技项目   人工智能   综合整治   创新型企业   创业投资  

摘要： 中央经济工作会议对2025年经济工作作出系统部署并提出重点工作要求。会议明确2025年经济工作的九项重点任务之一,是以科技创新引领新质生产力发展,建设现代化产业体系。具体要求包括:加强基础研究和关键核心技术攻关,超前布局重大科技项目,开展新技术新产品新场景大规模应用示范行动;开展“人工智能+”行动,培育未来产业;加强国家战略科技力量建设;健全多层次金融服务体系,壮大耐心资本,更大力度吸引社会资本参与创业投资,梯度培育创新型企业;综合整治“内卷式”竞争,规范地方政府和企业行为;积极运用数字技术、绿色技术改造提升传统产业。

关键词： 猪舍   环境调控   预测模型   机器学习   计算流体力学  

摘要： 猪舍内的各种环境因子对畜禽的健康养殖具有重要影响,如何有效地预测猪舍环境因子的变化,有利于提高养猪经济效益。该文介绍了猪舍内湿热环境、空气质量的适宜范围,综述了猪舍预测模型的常用技术和方法,以及对猪舍内氨气(NH_(3))、二氧化碳(CO_(2))和温湿度的预测模型的研究进展,以期为猪舍智能化管理提供参考。

关键词： 甲烷重整   撬装天然气制氢   数值分析   热力学分析   人工智能   大数据降维  

摘要： [目的]对甲烷水蒸气重整反应的工艺参数进行关联性分析和优化,为工业催化剂的研发和撬装天然气制氢装置设计提供可靠的理论依据.[方法]以传统的15Ni/Al_(2)O_(3)为甲烷水蒸气重整反应催化剂,在不同反应温度、水碳比、压力、空速的条件下进行一系列活性评价,利用所得实验数据结合热力学分析和人工智能(AI)+大数据降维技术进行数据分析,对甲烷水蒸气重整工艺条件进行优化,并探究其工艺条件与最终反应结果的相关性.[结果]温度、水碳比和压力通过影响体系中的甲烷水蒸气重整反应、水煤气变换反应和甲烷二氧化碳重整反应,进而影响最终反应结果;空速通过改变反应物与催化剂的接触时间影响最终结果.甲烷转化率与反应温度、水碳比呈显著正相关,与压力呈负相关,且温度和压力对其影响最大;对产物H2体积分数影响的相关性大小为温度>压力>空速≈水碳比,其中温度、水碳比与其呈正相关;对产物CO体积分数影响的相关性大小为温度>空速>压力>水碳比.[结论]高温、高水碳比、低压和低空速更有利于甲烷水蒸气重整反应,AI+大数据降维分析得出甲烷水蒸气重整中高温、高水碳比、适当压力(约0.5 MPa)为高效工作区,可为小型撬装制氢装置选择合适的工艺操作参数提供理论依据.