关键词： 人工智能   小学信息科技   教学改革  

摘要： 通过人工智能促进小学信息科技教学改革,旨在将人工智能技术融入小学信息科技教学,发挥其优势创新教学理念与模式,增强教学效果。文章分析了此举在创新教学模式、高效培养学生信息素养、强化学生动手操作能力等方面的重要作用,同时,从创设趣味教学情境、打造新型教学平台、优化教学组织方式等层面,探讨了借助人工智能促进小学信息科技教学改革的策略,为教师提供了新思路。

关键词： 人工智能   汽车专业英语   教学评一体化  

摘要： 随着时代的飞速发展,人工智能技术正在应用于各行业领域中,教育领域亦是如此,课堂教学依托人工智能技术改革创新,已经成为当下高职院校教学发展的新方向。教学评一体化作为全新的教学理念,有利于提升高职课堂教学的质量与效率,如何利用人工智能技术实施教学评一体化教学理念,是高职教师正在面临的重要课题。文章首先分析了人工智能背景下汽车专业英语实施教学评一体化的重要意义,然后提出了人工智能背景下汽车专业英语教学评一体化的策略并阐述了应用案例,最后对教学评一体化体系实施效果进行说明,为提高高职课堂教学质量提供参考。

关键词： 人工智能   个性化学习   评价指标体系   层次分析法   TOPSIS  

摘要： 探讨人工智能对大学生学习所产生的影响。构建TOPSIS模型以分析人工智能影响大学生学习的相关因素,并构建相关评价指标体系,指标体系主要包括人工智能的了解程度、使用意愿、认可度和对网络的熟悉程度4个一级指标以及15个测评指标。通过TOPSIS方法和层析分析法对4个一级指标体系分别进行权重分析,并使用群决策模型对不同指标进行总和排序和测评样本进行打分。结果显示,人工智能对大学生学习具有积极的影响且各因素影响程度不同,并且人工智能在提升学生学习效率、提供个性化学习资源、促进深度学习方面展现了巨大的潜力,尤其是在解答学术问题和辅助学习方面尤其突出。

关键词： 结直肠癌   中医舌诊   现代化舌诊   早期筛查   人工智能  

摘要： 结直肠癌发病率及病死率高,早期筛查主要依赖于肠镜检查,在经济性、患者依从性以及简便性方面均存在不足。人工智能的不断应用为中医舌诊赋予了新的能量,在图像识别、诊疗模型的建立方面均显示出了巨大的优越性。基于此,文章将中医舌诊与人工智能有机结合,以现代化舌诊研究概况为引,对中医舌诊在结直肠癌诊断中的作用、口腔菌群辅助诊断结直肠癌研究概况等方面进行总结,探讨现代化舌诊技术辅助诊断结直肠癌的可行性及合理性,以期为符合国情的结直肠癌早筛之路贡献中医力量。

关键词： 人工智能   纪录片创作   应用  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能在纪录片创作领域的应用日益广泛,从素材分析、智能剪辑等多方面都展现了显著的效能提升。然而,人工智能在纪录片创作中的应用方面仍面临一些难题。其在情感理解和叙事深度方面有局限性,难以捕捉和准确表达纪录片中的人文情感,无法对复杂社会现象深入剖析。同时,前期拍摄受到软件及硬件设备功能的制约、拍摄场地及环境的局限,难以准确、完整记录、表达主题思想。本文通过实证研究,探索人工智能在纪录片创作各环节有效应用的可能和显著提升制作效率的方法,拓宽创作思路,以期使人工智能在纪录片领域找到更为契合其特性的应用场景,推动纪录片创作迈向新的高度。

关键词： 好氧颗粒污泥   盐度   机器学习   可解释性  

摘要： 随着好氧颗粒污泥在处理含盐废水上的规模化应用,明确盐度对处理效能的影响是急需解决的问题。本研究从数据驱动角度出发,采用四种不同的机器学习模型(人工神经网络、支持向量回归、随机森林和极致梯度提升算法),对好氧颗粒污泥处理含盐废水的效能进行了预测。通过Shapley加性可解释性工具,对模型的预测结果进行了解释,以探索盐度等各因子对预测结果的具体贡献。结果表明,支持向量回归对好氧颗粒污泥去除效能的预测能力最好,,预测拟合度为0.9962,比其余三种模型分别提高了1.3%、3.0%和0.7%。盐度对生物除磷的抑制作用最强烈,而不同目标下对特征重要性的评估存在一定差异。本研究为污水处理厂中好氧颗粒污泥系统的优化运行提供了数据驱动的决策支持。

关键词： 老年人   轻度认知障碍   面部特征   面部动作单元   机器学习模型   XGBoost算法   老年护理  

摘要： 目的初步构建预测轻度认知障碍(MCI)风险的机器学习模型,为医护人员早期快速筛查轻度认知障碍提供参考。方法2024年7-9月,采用便利采样法选取南京市2个街道老年人294人,通过OpenFace 3.0提取受试者观看快乐、中性、悲伤视频的面部特征,将其显著性面部特征分别归类为快乐、中性、悲伤、快乐+中性、快乐+悲伤、中性+悲伤、快乐+中性+悲伤7种面部特征组合。以特征组合作为输入变量,是否患有MCI作为结局变量,按照7∶3的比例分为训练集和测试集构建XGBoost的机器学习模型。运用准确率、精确率、召回率、F1得分和曲线下面积(AUC-ROC)值评价判别效能,并对预测效果较优的面部特征组合模型进行SHAP分析。结果两组面部特征比较,MCI组在观看快乐视频产生的面部特征AU04_AUI、AU06_AUI、AU10_AUP和AU12_AUP与非MCI组有显著差异;MCI组在观看中性、悲伤视频分别产生的9种、8种面部特征与非MCI组有显著差异(均P<0.05)。各面部特征组合构建的XGBoost模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)均大于0.6,其中悲伤最高(0.71)。悲伤视频的面部特征构建的XGBoost模型SHAP结果显示排名前3的预测因子是AU04_AUI、AU20_AUP、AU07_AUI。结论初步构建基于面部特征的XGBoost机器学习模型,旨在辅助早期阶段识别MCI的风险,实现MCI风险的早期预警与干预。

关键词： 水质预测   特征工程   机器学习   深度学习   集成学习  

摘要： 传统水质监测手段耗时长、成本高且数据时效性差,污水处理系统参数反馈和调整周期长,在人工智能迅猛发展的背景下,构建基于数据驱动的水质预测技术有重要意义。从大数据收集与处理层面出发,梳理了国内外水质数据收集、清洗策略以及特征工程等方法的特点和应用状况。在此基础上介绍了不同类型水质预测模型的预测效果与特点,统计回归模型、机器学习模型和深度学习模型都展现出一定的优势,但不同数据集质量上存在显著差异,难以获得普适的预测模型。结合大数据特征和数据集质量,采取合理的数据预处理手段,应用不同类型的预测方法或组合,可以显著提高模型预测准确性。最后综述了现阶段水质预测模型的应用现状、存在的问题以及未来发展方向,以期为水质预测模型研究、开发与应用提供参考。

关键词： 人工智能   公共法律服务   均等化   城乡均衡发展  

摘要： 在健全覆盖城乡的公共法律服务体系过程中,公共法律服务城乡均衡发展因地域限制、经济差异等多方面原因存在一定障碍。而随着人工智能等数字技术的飞速发展,以均等化的法律服务为原则,以公共法律服务城乡均衡发展现状为起点,探究人工智能在公共法律服务城乡均衡发展中的功能支撑,厘清其赋能公共法律服务城乡均衡发展的内在逻辑,已成为保障公共利益、完善法治建设、推动共同富裕的重要手段。目前,在人工智能赋能公共法律服务城乡均衡发展的过程中,存在相关政策法规缺位、数字技术发展不足、平台体系运行障碍、与公共法律服务内容融合不畅等问题。因此,应当通过加强相关领域立法、向欠发达地区倾斜政策、完善公共法律服务平台建设,以及深入融合人工智能与法律咨询、法律援助、调解制度等公共法律服务内容,在均衡协调的发展中满足人民群众的法律服务期待。

关键词： 人工智能   厂区安全   凝视技术   飞桨  

摘要： 为了保证施工安全,做好安全隐患预警、排查与治理,需要安全管理部门及时监控。因需要监控的区域数量较多而安全管理人员人数有限,所以需要安装监控摄像头。但普通摄像头只拍摄画面,画面中是否存在安全问题仍然需要安全人员不间断地进行判断。对利用人工智能技术的摄像头智能化进行研究分析,结果表明,智能摄像头可持续监控厂区安全,是解决安全难题的一剂良方。