关键词： 骨质疏松症   骨质疏松性骨折   早期诊断(识别)   机器学习   预测模型  

摘要： 骨质疏松性骨折是骨质疏松症的严重后果,早期识别骨折高危风险,采取个性化的诊疗方案,进而降低骨折风险尤为重要。预测模型能够对骨折风险进行分层预测,对骨折的预后也具有重要意义。骨质疏松性骨折风险预测模型的研究数量众多、方法不一,本文从模型构建方法的角度出发,对比传统统计学方法与机器学习算法构建预测模型的优劣,总结分析骨质疏松性骨折预测模型的研究现状,以期为临床医师决策提供有益参考。

关键词： 机器学习   特征选择   子宫内膜癌   标志物  

摘要： 目的:基于机器学习特征选择法挖掘子宫内膜癌的死亡风险基因并评估其作为预后和治疗标志物的潜力。方法:从癌症基因组图谱(TCGA)数据库下载TCGA-UCEC获取子宫体腺瘤和腺癌基因表达数据。利用edgeR和DESeq法筛选肿瘤组织与正常组织的差异表达基因。采用特征选择SelectKBest单因素选择法、PCA降维法及决策树模型特征重要性法筛选死亡风险基因,结合逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K-近邻算法的预测综合表现筛选关键基因。使用Metascape在线工具进行基因注释及功能富集分析,使用Kaplan-Meier plotter(KM plotter)进行单基因生存分析及Log-Rank检验,使用TIMER2.0进行单基因单因素或多因素COX回归分析。结果:最终筛选出15个子宫内膜癌死亡相关风险基因,包括6个良好预后基因和1个不良预后基因,其中独立死亡风险基因为RPP40(P<0.001)。结论:机器学习特征选择法可有效挖掘子宫内膜癌标志物,RPP40为潜在预测性标志物。

关键词： 新闻记者证   举报电话   国家新闻出版署   智能制造   公示期   换发  

摘要： 根据《国家新闻出版署关于开展2024年第七版新闻记者证全国统一换发工作的通知》(国新出发函[2024]176号)、《新闻记者证管理办法》的要求,我单位《智能制造》编辑部已对拟换发新闻记者证的人员进行了严格审核,现将我单位拟换发新闻记者证人员的名单进行公示,公示期(10天)2024年10月21日—10月30日。举报电话为010-88379136。

关键词： 实践应用能力   机器学习   偏最小二乘法   支持向量机   高维数据   软件应用   数据类型   数理知识  

摘要： 关于《机器学习》的课程内容复杂且较难理解,统计学专业的学生需要有一定的数理知识基础,不仅要注重软件应用,还需关注理论原理学习。现有的教学方式为讲解算法原理后只进行简单的算法实验,此教学方式会使学生一知半解,且无法灵活地将机器学习算法应用到多个场景中。基于此,本文将从教学内容和实验设计与分析两个方面阐述,首先讲解了支持向量机、偏最小二乘法和神经网络的概念及推导,尤其注重讲解算法的应用数据类型和领域,并结合可视化的图片,便于学生理解;其次再将机器学习经典算法应用于高维数据下的线性和非线性场景。由此可以看出,本教学方法不仅能够加强学生实践应用能力,同时还能够启发学生的创新思维,使学习更富有乐趣和探索意义。

关键词： 笔记本电脑   人脸识别   超级计算机   人工智能   大数据时代   智能手表   手机软件   科技发展史  

摘要： 什么是算力?通俗来说,就是人类对信息的处理能力.从各种手机软件,到智能手表、笔记本电脑,再到有一个机房那么大的超级计算机,如果没有算力,它们就全都没法正常应用.近些年人们常提到的人工智能,它们完成每一次人脸识别、每一次语音文字转换,都需要算力的支持.可以说,如果没有算力,我们当下的生活将变得面目全非.《算力时代》开篇作者用通俗的语言,介绍了算力的发展历程,也就是人类处理信息能力的发展历程.可以说,人类的科技发展史,就是不断提升对能量的使用能力,对信息的处理能力的历史.而这些,在算力发展史中,都非常明显地有所体现.

关键词： 太赫兹   信道建模   射线跟踪   机器学习  

摘要： 针对6G移动通信的通信场景复杂化、数据海量化,以及传统信道建模方法带来的测量成本昂贵、建模复杂度高等挑战,将机器学习中的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)应用到室内太赫兹信道建模中,有效降低了建模复杂度,提高了建模效率。建立了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)混合优化的BPNN信道参数预测模型,对太赫兹无线信道的大小尺度特性进行了学习与预测,并与传统的BPNN模型、GA-BP和ACO-BP的预测结果进行了比较,验证了所建立模型的准确性和有效性。结果表明,遗传蚁群反向传播(Genetic Algorithm-Ant Colony Optimization-Back Propagation,GA-ACO-BP)模型的预测值和实际值间的误差更小、拟合度更高,该模型的预测性能相较于其他3种模型更优。基于GA-ACO混合优化的BPNN能够在小数据量的情况下对信道参数进行学习和预测,可用于未来基于测量的无线信道建模分析中。

关键词： 人工智能   配网自动化   终端维护   故障诊断   系统优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在电力系统中的应用变得日益重要和广泛,致力于探索人工智能技术在配网自动化终端维护中的应用,并提出一套高效的维护策略,详细分析人工智能技术在故障诊断、预测维护和系统优化方面的具体应用旨在提高配网的操作效率和系统安全性,研究重点包括采用先进的机器学习算法来识别和预测设备潜在的故障点,以及开发智能决策支持系统以优化维护响应时间和资源分配,凭借这些技术的融合与实施期望能够显著提升配电网络的可靠性和性能同时降低运营成本。

关键词： 转型发展   新引擎   建筑行业   人工智能   信息技术   大数据   物联网   智慧城市  

摘要： 数字经济正成为经济发展的新引擎,物联网、人工智能、大数据等信息技术的迅速崛起与发展推动着全球经济加速向着数字化的方向转型发展,建筑行业的发展亦是如此。在数字经济时代,建筑行业的转型发展主要朝着智能化的方向变革,“智能+”理念与建筑的融合成为建筑产业转型发展的新引擎。建设智能建筑、智慧城市俨然已成为现今最受欢迎的趋势。

关键词： 新闻传播   人工智能   大数据   算法推荐   利弊分析   人机协作  

摘要： 在人工智能引领的新时代,新闻传播的路径和模式经历了翻天覆地的变革。算法驱动的内容推荐技术,以前所未有的精准度和个性化水平,重塑了信息的分发机制。然而,这一进步并非没有代价。算法推荐过程中,伦理失范的现象屡见不鲜,个人隐私保护的缺失、用户信息选择权的侵蚀,以及信息真实性的质疑等问题日益成为公众关注的焦点。在人工智能深度融入新闻传播的今天,构建一个人机协作的和谐媒介环境变得尤为关键。这要求我们不仅要充分利用人工智能的潜力,更要确保技术的伦理底线不被触碰。为此,必须汇聚技术开发者、新闻传播从业者以及社会各界的智慧和力量,共同打造一套全面、系统的伦理规范,以促进人工智能在新闻传播中的健康、有序发展。

关键词： 企业调研   产业互联网   智能制造   中国皮革协会   产业园   工业园   鞋业   中国轻工业联合会  

摘要： 8月24日,中国皮革协会邀请部分省、市鞋业商协会会长、秘书长在温开展企业考察调研活动。中国轻工业联合会副会长、中国皮革协会理事长李玉中带领考察团先后前往巨一智能制造产业园、浙江惠利玛产业互联网有限公司以及奥康工业园开展调研。