关键词： 心-肾-代谢综合征   冠脉狭窄   临界病变   诊断模型   机器学习  

摘要： 目的：基于心-肾-代谢综合征（CKM）视角，构建并验证CKM患者冠脉重度狭窄的中西医诊断机器学习模型，为临界病变患者提供临床决策支持。方法：基于回顾性研究设计，筛选来自江苏省中医院本部（2024年1月至2024年8月）、紫东（2024年9月至2024年12月）两个独立院区的住院患者共535例，本部院区数据按4：1随机分为训练集（376例）和内部验证集（95例），紫东院区数据作为外部验证集（64例）。通过文献回顾法、专家访谈法及最小绝对收缩和选择算法（LASSO）分析筛选危险因素，并采用9种机器学习技术构建诊断模型。比较常用评估指标、校准曲线及决策曲线，通过内、外部验证进行模型筛选。利用沙普利加性解释法（SHAP）并附加2个案例，以帮助理解最佳模型的运行逻辑。最终，将最佳模型应用于临界病变患者，并计算诊断效能。结果：LASSO回归筛选出9个危险因素：痰、瘀、滞、虚、高血压病程、性别、动脉硬化指数（ASI）、尿酸与高密度脂蛋白胆固醇比值（UHR）、糖化血红蛋白（HbA1c）。经多角度比较，轻量级梯度提升机（LightGBM）为最佳模型，在训练集中AUC为0.918（95%CI 0.890～0.945），内部验证集中为0.885（95%CI 0.820～0.951），外部验证集中为0.897（95%CI 0.818～0.975）。校准曲线提示预测概率具有一致性，决策曲线提示在阈值概率<90%时均可临床获益。SHAP重要性排名依次为滞、虚、瘀、HbA1c、性别、痰、高血压病程、ASI、UHR。诊断模型应用于临界病变患者中，AUC为0.783（95%CI 0.637～0.930），其中73%的实际重度狭窄患者可从中获益。结论：以临床价值为导向，该研究所构建的中西医诊断模型具备良好的效能，可为CKM患者临床诊疗及决策提供依据。

关键词： 3D打印   特医食品   营养定制   智能制造  

摘要： 3D打印技术作为新兴的智能制造手段，在特殊医学用途配方食品领域展现出巨大的应用潜力。本文系统阐述了食品3D打印技术原理及其在特医食品中的研究进展，重点分析了挤压式食品3D打印与激光烧结式食品3D打印两大技术路径的应用特点。研究表明，3D打印技术通过精准控制食材配比、微观结构和功能成分，不仅可实现营养定量调配与食品质构优化，还有助于药物成分的精准递送，有效解决老年人吞咽障碍、儿童厌食症及代谢疾病患者膳食管理等难题。同时揭示了当前技术面临的三维成型过程中的质量控制和安全性等核心挑战，并提出原料配方优化、激光与静电纺丝辅助成型、多激光协同控制及自动清洗等解决方案。未来，结合可持续材料开发与智能化生产体系，该技术将为精准营养供给和医疗膳食创新提供重要技术支撑。

关键词： 溶质相互作用   结合能   机器学习   沙普利可加性解释  

摘要： 采用机器学习方法揭示了金属中替代和间隙溶质的相互作用机制，使用结合能作为相互作用强度的指标。使用分类和回归算法，分别研究了结合能的符号(表示吸引或排斥)和具体的数值。沙普利可加性解释(SHAP)分析表明，替代溶质的原子体积是最重要的特征，其次是替代溶质的电负性和基体金属中未配对电子的数量。SHAP的可视化方法清晰地阐明了模型的决策过程，提供了从全局到局部、再到单个样本预测的多尺度见解。这一方法直观、定量地显示了各种特征的贡献大小和方向，超越了传统的分析方法。此外，模型以极小的计算成本预测了数千个新的数据，显著提高了计算效率。

关键词： 热氧化油   拉曼光谱   峰强比   机器学习   品质预测  

摘要： 旨在为热氧化油建立快速、准确、无损的品质评价和预测提供参考，以葵花籽油作为热氧化油，采用拉曼光谱特征对热氧化油进行表征，通过提取与总极性组分（TPC）、过氧化值（POV）、酸值（AV）、自由基含量（spins）、氧化甘油三酯（ox-TGs）密切相关的拉曼光谱特征峰强度比（PIRs），并结合加热时间、加热温度等参数作为输入变量，构建了基于支持向量回归（SVR）、反向传播神经网络（BPNN）、随机森林回归（RF）和梯度提升决策树回归（XGBoost）的预测模型，通过交叉验证和性能参数评估筛选最优模型。结果表明：不同热处理条件油样的拉曼光谱均在720、842、964、1077、1260、1302、1435、1653、1742、2850、2889和3009 cm-1处有特征峰值，随着加热时间的增加，所有温度下峰强比I964/I1435、I1260/I1435、I3009/I1435比值均呈下降趋势，在210℃时下降最快；模型比较显示，SVR预测热氧化油关键指标模型整体表现较好，预测均方根误差（RMSEP）均小于0.3，性能偏差比（RPD）均大于 1.5 ，SVR模型对TPC、AV、POV、spins、ox-TGs具有卓越的预测准确性和稳定性。综上，拉曼光谱特征（峰强比）与评价指标之间存在高度相关性，通过SVR模型结合峰强比与加热时间和加热温度预测热氧化油品质的方法具有较佳的预测效果，能实现多指标同步预测，为油脂加工过程的实时质量控制提供高效技术手段。

关键词： 纺织行业   市场竞争力   技术创新   品牌建设   智能制造  

摘要： 全球经济一体化背景下,纺织行业的市场竞争日趋激烈,技术创新能力不足、品牌建设滞后等问题制约着行业发展。本文基于对纺织行业竞争力影响因素的分析,将技术创新作为核心驱动力,从智能化生产系统应用、高性能材料研发等多维度提升企业竞争实力。针对纺织行业发展瓶颈,提出加大研发投入、完善创新体系、推进智能制造、强化品牌建设等实施路径,通过构建快速响应的柔性生产体系、优化全球供应链布局、加强知识产权保护等措施,全面提升纺织行业的市场竞争力。

关键词： 中医理论   传承创新发展   大语言模型   人工智能   信息技术  

摘要： 利用科技方法创新赋能中医药传承与创新发展是当前中医学术界共同关注的主题。自20世纪80年代起，数理统计及计算机技术被引入中医药科研，辅助中医药理论的挖掘和创新，此后机器学习、深度学习、知识图谱、临床辅助决策系统、大语言模型等多种人工智能的新兴技术不断渗透至中医药领域，为中医药理论的创新发展开启了新视角，提供了新方法，注入了新能量。本文从方法学视角切入，以中医药多学科交叉研究为背景，聚焦计算方法学在中医科研中的应用，阐述上述新兴技术对中医药理论传承与创新发展的助力作用，讨论当前存在问题及其未来发展前景，以期为中医药理论创新发展和科技突破提供有益参考。

关键词： 静电放电(ESD)   放电参数   电极移动速度   机器学习   深度学习  

摘要： 静电放电（electrostatic discharge，ESD）是影响电子设备安全运行的关键因素，其波形特性受多种参数如接近速度的显著影响。因此，本研究利用自主研发的电极移动速度效应测试仪采集ESD波形数据，并利用等宽分箱及多种归一化方法对原始数据进行预处理，提取时域、频域和形态学特征。基于此，本研究构建了多种回归预测模型，包括传统机器学习方法以及深度学习方法用于ESD参数的多参数预测。实验结果表明，在基于Min-Max归一化的数据集上，SVM模型在ESD参数预测中表现最佳，决定系数分别达到了0.991 3和0.982 9，均方误差和平均绝对误差均显著低于其他方法。这表明，SVM在处理小样本和高维数据时具有较高的鲁棒性和泛化能力。本研究系统地比较了多种传统与深度学习模型，为ESD参数预测提供了全新的思路，并为静电防护技术的优化与应用提供了理论依据和实践指导。

关键词： 结核，肺   人工智能   计算机辅助检测   胸部X线平片   胸部计算机断层扫描   专家共识  

摘要： 胸部影像学检查是肺结核筛查和诊断的重要工具。计算机辅助检测（computer-aided detection，CAD）技术的发展为应用胸部影像学检查进行肺结核的主动发现带来新契机。本共识由中国防痨协会影像专业分会、中华医学会结核病学分会、中国防痨协会标准化专业分会和中国防痨协会结核病控制专业分会联合制定，并得到《中国防痨杂志》期刊社的支持。本共识在国际实践指南平台注册，制订过程遵循方法学原则，由多领域专家协作、结合世界卫生组织相关技术指南和我国应用实践完成。本共识阐述了CAD工作原理，介绍了国内外15款基于胸部X线平片（chest X-Ray，CXR）的肺结核CAD软件性能；给出了CXR-CAD在医疗机构就诊患者以及社区和重点场所人群的肺结核筛查中的应用推荐；介绍了基于CT的CAD在肺结核诊断中的研发进展；提出了目前CAD在肺结核患者主动发现中存在的局限性及未来研究方向。

关键词： 人工智能   产出导向法   教材使用   AI赋能  

摘要： 采用产出导向法(POA)的外语教师在使用教材时面临三大问题：如何确定材料中的教学重点、如何促进学生对材料的深加工以及如何应对学生的动态学习需求。为解决这些问题，本研究将生成式人工智能(AI)引入课堂，以《新标准大学英语》一个单元的教学实践为例，从教材使用者视角探讨AI如何赋能POA教学中的教材使用。结果表明，以产出目标和学生需求为抓手，借助AI精准定位教学重点、丰富教学模态和提供动态支架，能够提升教材的灵活性和针对性，最终改善教学效果。

关键词： 机器学习   寒地   包络式   大空间建筑   能耗敏感性  

摘要： 针对寒地气候区包络式大空间建筑能耗问题，以体育建筑为例，单孔洞环状拓扑图形为原型建立参数化模型进行仿真模拟，结合机器学习算法提升性能模拟效率。采用Sobol敏感性分析方法，量化分析核心空间、包络形体及界面要素等多因子共同作用下的能耗敏感性，揭示寒地包络式大空间建筑的低能耗设计重点及相应设计策略。