关键词： 哮喘   预测   机器学习   支持向量机  

摘要： 哮喘是一种对儿童生活质量有重大影响的慢性呼吸系统疾病,它的及时预测和准确诊断对哮喘儿童的健康至关重要。但对处于哮喘平稳期的儿童而言,哮喘发作时儿童的呼吸音中不存在明显的喘鸣音等特征音,所以在听觉上处于哮喘平稳期儿童的呼吸音与健康儿童的呼吸音无明显区别,导致医护人员难以使用传统的听诊方法诊断哮喘。选用机器学习中的支持向量机算法(SVM)对儿童进行哮喘预测,研究结果表明,SVM在哮喘与健康儿童呼吸音的分类预测中表现出色,其对吸气相的预测准确率达到96.53%,而对呼气相的预测准确率达到91.66%。由此可见,SVM在儿童哮喘诊断中具有较好可行性,提高了儿童哮喘诊断的准确性和效率,为该领域提供了可靠的诊断工具。

关键词： 人工智能   新型工业化   作用机制  

摘要： 人工智能已成为新一轮科技革命和产业变革的核心领域和重要推动力量,给工业发展带来巨大形态变化和范式转换,深刻改变着工业生产函数,对我国工业化发展显现出强大的赋能效应。当前,我国人工智能产业规模快速增长,人工智能与工业化深度融合,通过提升工业生产效率、产品提质增效、提升产业协作能力以及推动产业形态升级,为我国推进新型工业化注入新的动能。但是,人工智能在工业领域的推广和应用仍面临核心技术研发、工业场景落地、工业数据挖掘以及人才培育等方面的现实挑战,需要从技术突破、场景开发、数据价值化以及人才驱动等方面探索人工智能赋能新型工业化的实现路径,更好地发挥人工智能对我国新型工业化的赋能效应。

关键词： 开放获取   科学数据   知识共享   人工智能   开放数据   临界点   大数据   云计算  

摘要： 随着高质量发展的不断深入,数据赋能的重要性日益凸显。数据作为一种新型生产要素,对新质生产力的发展起着关键的作用。开放获取、开放数据和开放科学在21世纪初刚刚兴起的时候,还只是一个口号和一种愿望,如今开放获取已经达到50%的临界点a,按一般网络发展规律,过了临界点以后增速将加快;开放数据近年来迅速发展。在云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的推进下,人们已充分地认识到,发挥数据要素赋能效应将为经济增长和社会发展带来新的活力和动力;开放科学曙光初现,有一些图书馆已经或正在筹备与学术社区合作,开展知识传播与出版工作,开放获取、开放数据和开放科学的共同点是开放,而数据,尤其是科学数据的开放是实现开放科学目标之基本。

关键词： 就业趋势   大学生就业创业   国际劳工组织   科技进步   人工智能   全球经济一体化   就业结构   技能要求  

摘要： 在全球经济一体化与科技进步下,就业市场正经历着巨大变化。自动化、数字化和人工智能等技术的革新不断重塑着工作的本质,也推动了就业结构的调整。大学生既要面临既有的就业竞争压力,也需要适应新兴的工作模式和技能要求。由国际劳工组织所著的《世界就业和社会展望(2022年趋势)》是一部关注全球就业趋势和社会变化的重要文献。

关键词： 人工智能   深度合成技术   AI换脸   个人信息权益   民事责任  

摘要： 我国《民法典》《个人信息保护法》等法律法规对民事活动领域应用深度合成技术进行了规定。但是,如何理解和适用相关条款存在争议。北京首例“AI换脸”软件侵权案为分析深度合成相关民事责任提供了现实场景。有必要从侵权责任构成和责任免除两个方面结合该案对深度合成技术应用涉及的民事责任问题进行分析。

关键词： 人工智能   嘧啶   噁三唑稠环   含氟唑类化合物   爆轰性能   定位校正指数   电拓扑态指数   神经网络法  

摘要： 为研究嘧啶类含能化合物的爆轰性能与其分子结构的构效关系,根据嘧啶类含能化合物分子中原子相互连接的空间特性,提出了一种新的分子结构指数——定位校正指数B;此外还计算了19个含能化合物分子的电拓扑态指数,并优化筛选出其中的E 13作为分子结构描述符,将E 13与定位校正指数B结合,与嘧啶类含能化合物的爆轰性能进行回归分析;将B和E 13这两种结构指数作为BP神经网络的输入变量,神经网络结构采用2-3-1的结构方式,构建了预测嘧啶类含能化合物爆轰性能好的神经网络法模型。结果表明,每个模型的总相关系数均超过0.99,达优级相关,计算得到的氧平衡、爆热、爆速和爆压的预测值与文献值的平均相对误差分别为1.59%、1.05%、0.37%和1.28%;如将指数扩展到与噁三唑稠环类含能材料分子、含氟唑类含能化合物分子的爆轰性能等进行分析预测,同样能得到令人满意的结果。说明嘧啶类含能材料分子的爆轰性能与定位校正指数、电拓扑态指数有良好的非线性关系。

关键词： 广东开放大学   学术委员会委员   工学硕士学位   人工智能   计算机软件与理论   广东理工   计算机科学与技术学科   研究生学历  

摘要： 汪卫星(1974-),男,安徽望江人,广东开放大学(广东理工职业学院)教授。2003年6月毕业于重庆大学计算机软件与理论专业,获研究生学历及工学硕士学位。现为广东开放大学(广东理工职业学院)人工智能学院教授、计算机科学与技术学科带头人、学校学术委员会委员。

关键词： 智慧农业   智能制造   教学改革   增材制造  

摘要： 智能农机装备是智慧农业的核心载体之一,而智能农机装备制造是智能制造重要一环。增材制造作为新兴的制造技术,已在航空航天、医疗、汽车等领域展现出巨大的应用潜力。为适应“智慧农业与智能制造”人才需求,培养具备创新能力和实践技能的工程技术人才,高校需对现有的教学体系进行改革。本文通过分析当前教学现状和存在的问题,旨在探索工程训练课程下增材制造实验项目教学改革的有效路径及其人才培养模式,也为其他先进制造实践类课程提供借鉴。

关键词： 机器学习   城乡规划   人才培养   教学探索  

摘要： 城乡规划课程教学是培养城乡规划师与设计师的重要环节。然而,信息时代的飞速发展给城乡规划专业传统的教学方式和人才培养模式带来了极大的冲击。对多所高校城乡规划专业本科人才培养方案进行横向对比与研究,从教学与评价、理论与实践、发展与创新3个方面深入分析城乡规划课程教学现状存在的问题。以长江大学城乡规划专业的课程体系建设为例,在机器学习技术语境下提出构建多渠道教学平台和评价体系、搭建校企与跨学科实践交流平台、引入机器学习相关专业课程的教学探索,以期为城乡规划课程的信息化教学改革提供一定参考。

关键词： 大学生创新能力   预测模型   随机森林   机器学习  

摘要： 为了构建基于机器学习算法的大学生创新能力预测模型,实现对创新能力的评价和预测,通过收集大学生在课程学习、学科竞赛、论文发表和实践创新等多方面的数据,结合随机森林算法进行集成学习,综合考虑多维度数据并提取关键特征,形成了创新能力分类评价和预测模型。经过训练,该模型展现出良好的预测性能,实验结果表明其具有较高的准确性和稳定性。不仅为大学生创新能力的评价和预测提供了新的思路和方法,还有助于推动创新能力培养工作的深入发展,为高校教育创新提供有力支持。