关键词： 慢性阻塞性肺疾病   急性加重期   营养不良   机器学习   风险预测模型  

摘要： 目的:使用3种机器学习算法构建慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)患者治疗稳定期营养不良发生风险预测模型,通过比较选择最佳模型。方法:收集2019年1月至2024年7月蚌埠市某三甲医院急诊内科收治的675例AECOPD患者。通过Lasso回归进行变量筛选,使用3种机器学习算法构建AECOPD患者治疗稳定期营养不良发生风险预测模型,并对模型效能进行比较,选择最佳模型。结果:通过Lasso回归共筛选出13个影响因子。根据变量筛选结果,使用Logistic回归、决策树及随机森林构建模型,在训练集中各模型ROC曲线下面积分别为0.65、0.73、0.88,在测试集中各模型ROC曲线下面积分别为0.74、0.53、0.81。结论:随机森林算法构建的AECOPD患者治疗稳定期营养不良发生风险预测模型预测性能最好,可用于早期识别AECOPD患者治疗稳定期营养不良的发生。

关键词： 滑坡灾害   区域预警   人工智能   精细化防控  

摘要： 我国受地质灾害危害严重,采取区域预警是降低灾害带来损失的重要手段之一,其中预警模型是预警工作的关键。本文采用人工智能方法,基于历史灾害数据、地质环境数据及诱发因素数据,通过训练样本集构建、模型训练与优化评估等环节,构建基于机器学习的滑坡灾害区域预警模型,模型准确率为0.934,AUC值为0.95,模型准确率及泛化能力均较好。通过实例校验,人工智能预警模型相较统计预警模型预警结果准确率有明显提高,预警结果的刻画也要更加精细,对滑坡灾害区域风险精细化防控有较好的指导作用。China is seriously affected by geological disasters. Taking regional early warning is one of the important means to reduce the losses caused by disasters, and the early warning model is the key to early warning work. This paper adopts artificial intelligence methods, based on historical disaster data, geological environment data and inducing factor data, through training sample set construction, model training and optimization evaluation, to construct a regional early warning model for landslide disasters based on machine learning. The model accuracy is 0.934, the AUC value is 0.95, and the model accuracy and generalization ability are good. Through example verification, the accuracy of the artificial intelligence early-warning model is obviously improved compared with the statistical early-warning model, and the description of the early-warning results should be more precise, it has a good guiding role in the refined prevention and control of regional risks of landslide disasters.

关键词： 信号系统   智能运维   大数据   人工智能  

摘要： 随着城市化进程的加快,轨道交通作为城市交通的重要组成部分,其安全、可靠运行至关重要。针对当前城市轨道交通信号系统运维的挑战,本研究提出了一种基于大数据和人工智能的智能运维系统。该系统通过实时监控、故障诊断、健康管理和决策支持,显著提升了信号系统的运维效率和安全性。本文详细介绍了智能运维系统的架构设计、关键技术实现,以及在重庆轨道交通5号线的应用实践,展示了智能技术在轨道交通领域的创新应用。

关键词： 医学教育   人工智能   信息技术创新   东方医学   产业变革   专科分会   赋能   带动性  

摘要： 尊敬的各位领导、专家、来宾:首先对“2024年东方医学教育论坛暨上海市医学会医学教育专科分会年会”的召开表示热烈的祝贺。我很高兴能与大家相聚在同济大学,围绕“数智赋能胜任力导向的卓越医学人才培养”这一主题共同交流研讨。当今时代,信息技术创新日新月异,人工智能作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,正在极大地改变着人类社会。在这大的时代背景下,发挥好人工智能的“头雁”效应,赋能医学教育的改革创新,推动医学教育事业高质量发展,是我们必须抓住的重大机遇。在此我就几点思考与大家分享。

关键词： 教学辅助工具   个性化学习   多模态   潜在缺陷   人工智能   语言模型   系统设计与开发   模型驱动  

摘要： 在人工智能飞速发展的背景下,生成式大模型(GLM)已成为教育界广泛推崇的智能化教学辅助工具。多模态大语言模型(MLLM)在提高教学效率、支持个性化学习以及实现实时互动等方面展现出显著的优势,但在教育实践中的潜在缺陷亦不容忽视。究其根本,是MLLM未能在教与学中主动引导学生进行深入探究。

关键词： 企业财务管理   财务管理体系   数字化转型   转型路径   信息处理模式   手动操作   现代信息技术   人工智能  

摘要： 企业财务管理的数字化转型,标志着从传统的手动操作和孤立信息处理模式向自动化、集成化、智能化的财务管理体系迈进。这一转型过程虽充满机遇,却也不乏挑战。在探索如何借助云计算、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI)等现代信息技术重塑财务管理流程的同时,企业需要深刻洞察转型之路上的重重障碍,并针对性地设计应对策略,确保转型之旅稳健而高效。本文旨在剖析当前企业财务管理数字化转型中存在的关键问题,并提出一系列行之有效的对策,旨在为企业指引一条清晰的转型路径。

关键词： 以学生为中心   人工智能   课程思政   信号与系统  

摘要： 信号与系统课程遵循工程教育专业认证“以成果为导向、以学生为中心、持续改进”的教学理念(一个中心),以教学体系、教学内容、教学方法为改革核心,以教学成果支撑课程教学目标的有效达成进行课程教学评价。该课程在专业课程教学中有机融入课程思政(两条主线),引导学生在获取知识的过程中实现能力培养和价值塑造(三个维度)。通过重构“信号表示+系统描述”的课程教学体系,深入阐述了信号与LTI系统在时域、频域和复频域下的作用机理,实现了信号分析与系统分析的统一,并注重家国情怀教育、专业使命教育、科学方法教育、实践创新教育(四个培养)。通过打造教学内容有用、教学资源有力、教学组织有序、教学方法有趣、教学评价有效的“五有”课堂,实现课程教学与思政育人相结合、课程建设与专业建设相结合、教学研究与科学研究相结合。课程教学改革凸显了课程内容的思想性,挖掘了课程深度的高阶性,提升了课程任务的挑战度,取得了显著成效,为推进信号与系统课程建设发挥了积极作用。

关键词： 人工智能   客家童谣   幼儿园教学  

摘要： 随着社会发展,幼儿对客家话的陌生成为客家传统文化传承的挑战。人工智能凭借其独特优势,可在客家童谣教学中通过多种方式发挥作用,如帮助筛选合适的童谣内容等,为客家传统文化在幼儿群体中的传承提供新的途径和可能。

关键词： 土木工程制图   课程改革   智能制造   虚拟现实技术   BIM建模  

摘要： 随着我国智能制造产业的不断发展,作为土木工程专业重要的基础课程,土木工程制图课程的教学模式势必向智能化和信息化迈进。将虚拟现实技术与BIM建模技术结合起来,针对工程制图的理论教学、实践教学及考查方式开展多维度课程改革。对现有“多媒体+实物教具展示”的教学方式进行优化,以虚拟模型库为纽带,串联虚拟现实理论教学以及三维建模、手工绘图实践教学,探讨土木工程制图开展虚拟测绘课程的模式,为学生提供具有交互性、沉浸感及趣味性的教学体验,充分开发学生的空间想象及动手能力,提升学生自主学习能力。进一步根据不同学生构建不同的虚拟学习场景,实现差异化教学,提高教学效果,为培养满足智能制造要求的优秀工科学生奠定基础。

关键词： ChatGPT   第二语言   教学   人工智能  

摘要： 随着全球化进程的推进,第二语言学习变得越来越重要。传统的第二语言教学方法面临着诸多限制和挑战。人工智能技术的迅速发展为第二语言学习带来了新的机遇。ChatGPT作为一种基于人工智能的聊天机器人,可以模拟真实对话,提供个性化的语言学习体验。作为一种具有自然语言处理能力的交互式工具,为第二语言学习者提供了新的学习方式和学习资源。文章将讨论ChatGPT在辅助第二语言教学方面的实现路径、优势和挑战,并提出应用建议,以进一步改进ChatGPT在教学中的应用效果。