关键词： 心理健康   情感分类   机器学习  

摘要： 心理健康问题是当今社会广泛关注的热点话题,随着人工智能的不断发展,机器学习技术为心理健康状态的检测提供了新的手段。该研究基于Kaggle平台的心理健康数据集,开展情感分类研究,分别采用朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归和神经网络算法构建了4种多分类模型。结果表明,随机森林模型的分类正确率最高,达到89.86%,神经网络次之,为88.90%。同时,通过比较4种模型在各个类别下的查准率、查全率和F1值发现,随机森林作为一种集成学习方法,在各类评价指标中均表现突出,在三个类别中的F1值分别为0.94、0.87和0.88。通过构建分类模型,有助于识别和分析心理健康相关的情感状态,为心理健康的早期预防和发现提供有效支持。

关键词： 航空制造业   智能制造   质量管理  

摘要： 科技迅猛发展的背景下,航空制造业正逐步迈向智能制造时代。智能技术的应用不仅极大地提升了生产效率和产品质量,还为质量管理带来了革命性的变化。综合应用大数据、物联网、人工智能、智能检测及人机协同技术,航空制造企业能够实现质量管理的全面数字化、实时监控、全生命周期协同以及智能化预防,最终推动整个行业的技术进步和创新发展。基于此,本文对航空制造业在智能制造背景下的质量管理策略进行探讨,仅供参考。

关键词： 软件定义网络   机器学习   实时检测   OpenFlow协议  

摘要： 通过分析OpenFlow协议中的流表项特征,构建了一个多层感知器神经网络模型。与传统的基于规则的检测方法相比,该模型在准确性和实时性方面均有显著提升,为保障软件定义网络(Software Defined Network,SDN)安全提供了有效的解决方案。

关键词： 人工智能   冠状动脉疾病   体层摄影术,X线计算机  

摘要： 冠状动脉CT血管成像(CCTA)能够无创评估管腔狭窄程度及动脉粥样硬化斑块信息,已成为冠状动脉疾病诊治的一线检查技术。CT血流储备分数等新兴的影像学功能评估技术进一步拓宽了CCTA的应用范围。人工智能(AI)赋能的CCTA在改善图像质量、加速影像后处理流程、提升诊断效能、优化危险分层及预后评价等方面的价值已经得到验证。中国医师协会放射医师分会心血管影像学组组织领域内专家,在充分调研国内外心血管影像AI研究和应用最新文献及国内临床实践的基础上,经专家组讨论和广泛征集意见,对AI在CCTA领域的研究应用和未来的发展方向提出专家组意见,旨在提高我国CCTA人工智能的研究水平,指导AI在心血管病中的规范使用,提升心血管病防治能力。

关键词： 气管插管   机器人   人工智能   机器学习   深度学习  

摘要： 气道管理是临床麻醉学、急救医学和重症医学领域的重要技术之一,妥善的气道管理可有效减少患者术后肺部并发症、降低患者的死亡风险。人工智能在麻醉学领域的应用日臻成熟,已成为现代麻醉实践的重要组成部分。根据医学影像信息识别困难气道的算法模型可为复杂气道评估提供辅助决策。当前麻醉机器人在气道管理领域的技术革新进展显著,已发展出基于机器视觉技术和深度神经网络技术的机器人辅助气管插管系统。本文将重点介绍人工智能时代麻醉机器人在气道管理中的应用进展。

关键词： 工作新局面   人工智能   变更调查   智能识别   大数据   数据分析   云计算   数据需求  

摘要： 在经济飞速发展、城市化进程不断加速的新形势下,土地利用格局发生了重大变化,政府对于国土变更调查工作重视程度不断提高,企业和公众对于高质量、高时效性的国土变更调查数据需求日益旺盛。与此同时,大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的广泛应用,为国土变更调查工作提供了强大的技术支持,通过数据分析、智能识别等手段,调查工作的效率和准确性得到显著提升。面对复杂多变的调查环境,永康市自然资源和规划局主动作为,积极探索国土变更调查新机制、新标准、新流程,全力开创国土变更调查工作新局面。

关键词： 人工智能   电商   物流仓储   应用与挑战  

摘要： 本研究旨在探讨人工智能在电商物流仓储管理中的应用优势与挑战,并通过深入分析来提出相应的解决方案。在研究方法上,重点分析了人工智能在提高仓储工作效率、提升客户满意度方面的显著优势,同时深入剖析了伴随而来的数据隐私与安全风险、训练数据的获取难题、高昂的技术成本投入以及监管政策的挑战等问题。研究结果显示,人工智能通过自动化存储和检索系统、智能分拣系统、增强现实导航与定位技术、基于云计算的资源调度与管理平台以及智能安全监控与风险防范系统等创新应用,极大地提高了电商物流仓储管理的效率和质量。然而,同时也面临着数据隐私保护与安全防护、训练数据的有效获取、技术成本的合理控制以及监管政策的适应与应对等一系列挑战。因此,得出结论:人工智能在电商物流仓储管理中展现出广泛的应用前景,但要充分发挥其潜力,还需采取有效措施来应对上述挑战,确保数据安全可靠、降低技术成本、加强监管政策的引导与支持,从而推动电商物流行业的可持续发展。

关键词： 系统观念   精准国际传播   人工智能   认知逻辑   统筹部署  

摘要： 基于人工智能技术的精准国际传播是一项复杂的系统工程,对推动国际传播的效能提升发挥着重要作用。但从实践效果来看,由于缺乏自上而下的理念统一、目标拆解、战略规划和资源整合,国际传播的战略与战术存在脱节,子系统间适配性不足,资源布局零散,整体上处于“自由发挥”的状态,因而难以精准赋能国际传播以达成目标。针对这一困境,文章以系统观的认识论和方法论为指导,回归受众认知逻辑,对精准国际传播进行顶层设计和统筹部署,以期实现全球化和智能化背景下传播目标、认知规律与智能技术的融通与再造,提升国际传播精准度,增强中华文明的传播力和影响力。

关键词： 机器学习   支持向量机   火焰识别  

摘要： 现如今,机器学习技术在火焰识别领域有很好的应用前景。采用传统的机器学习算法——支持向量机(SVM)算法进行火焰图片的分类识别。首先,对图片数据进行了翻转、灰度、标准化和亮度增强等预处理;然后,对火焰的颜色特征和纹理特征进行提取;最后,通过支持向量机算法对开源数据集进行训练识别和结果测试,取得了准确率为95.93%的检测结果。

关键词： 人工智能   噪声源识别   深度学习  

摘要： 为研究基于人工智能的噪声源识别技术,结合深度学习方法,提出一种从噪声数据中自动提取声学特征、分类噪声源并精确定位的方法。通过采用卷积神经网络、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)以及卷积-胶囊网络等技术,实现了高精度的噪声源分类与定位。实验表明,相比于传统方法,该方法在识别准确率、定位精度及计算效率方面有明显提升。