关键词： 人工智能   监管沙盒   《人工智能法》  

摘要： 人工智能已成为当前国际技术与规则竞争的关键领域,欧盟抢先发布了全球第一部人工智能法案——《人工智能法》,该法案特设专章规定了监管沙盒制度。作为一项创新监管的有效工具,监管沙盒已经在英国、法国等国家率先开展了人工智能监管沙盒实践。为了深入理解这一制度,有必要对其优势和局限性进行分析,发现该制度可以有效平衡监管与创新、促进规制学习和扶持中小型企业发展,但仍存在数据处理的规定不够完善以及沙盒监管引导措施有待加强等问题。目前我国对监管沙盒的理论和实践仍处在探索阶段,通过借鉴欧盟经验,提出加强个人数据保护、开展人工智能监管沙盒试点、创设灵活监管环境和构建完善的监管沙盒运行机制等建议,为推动构建中国特色人工智能监管沙盒提供参考。

关键词： 航空安全   飞行员   认知负荷   机器学习   神经网络   便携式心电监测设备  

摘要： 目的基于Su-33飞行模拟器平台采集飞行员生理数据,识别飞行员在不同飞行阶段中的认知负荷水平。方法通过舰载机飞行任务实验,获取6名被试飞行学员在起飞爬升、巡航、进近着陆3个飞行阶段中的美国国家宇航局任务负荷指数量表和光电容积脉搏波数据。使用随机森林(RF)对心率变异性(HRV)指标进行重要性评价,并采用统计学分析比较飞行阶段的差异,最终选取最能反映认知负荷的HRV指标。使用支持向量机、K最近邻(KNN)算法、RF 3种机器学习算法,以及卷积神经网络和双向长短期记忆网络两种神经网络算法进行认知负荷识别。结果进近着陆阶段的认知负荷水平最高,巡航阶段次之,起飞爬升阶段最低。各分类模型对认知负荷的识别效果较好,基于便携式心电设备采集数据的精度较高,其中KNN算法表现最佳,识别准确率达92.9%。结论通过HRV指标,结合多种机器学习与神经网络算法,可以有效识别不同飞行阶段的认知负荷水平,为飞行员训练与认知评估提供了科学依据。

关键词： 人工智能   情报学研究   BERTopic   交叉研究  

摘要： [目的/意义]在AI视域下探究情报学跨学科研究,为相关学者更好地探索情报学交叉领域提供借鉴。[方法/过程]选取WOS数据库作为数据来源,使用BERTopic方法统计分析AI视域下情报学在不同学科下的交叉研究。[结果/结论]我国情报学领域在AI视域下,对不同学科的影响主要体现在数据处理、信息系统设计与应用、知识管理与决策支持等方面。系统总结在AI视域下,情报学研究与其他学科交叉的应用状况。

关键词： 多发性骨髓瘤   机器学习   影像组学  

摘要： 多发性骨髓瘤(MM)是常见恶性肿瘤。近年影像学诊断MM效能逐步提高,相关影像组学研究备受关注。本文就MM影像组学研究进展进行综述。

关键词： 复合年增长率   转变发展方式   上海国资   人工智能   优化结构   重大创新   数字经济时代  

摘要： 人工智能无疑是2023年以来最热门的数字科技关键词,各国都在加速布局人工智能产业,在数字经济时代,实施人工智能已成为世界各国政府的共识。据艾瑞预测,2026年我国人工智能产业规模将突破6000亿元,2021~2026年复合年增长率为24.8%。同时,预计到2026年人工智能赋能相关产业规模将突破2万亿元,2021~2026年复合年增长率为22.3%。~((1))我国经济正处于转变发展方式、优化结构、转型增强动力的关键时期,迫切需要新一代人工智能领域重大创新的助力。

关键词： 人工智能   财务会计   管理会计   转型策略  

摘要： 现阶段的时代发展速度不断加快,人工智能的介入对很多企业岗位都产生了巨大的影响,尤其是会计岗位应积极接受新的挑战,要从传统意义上的财务会计转变为管理会计,既要加强财务会计的专业素养,又要对管理会计的规范、标准不断强化,确保在会计岗位的各项任务实施过程中努力创造出较高的价值。企业财务会计向管理会计转型时,不能盲目的转型,既要明确管理会计的目标,也要在管理会计的团队建设、制度建设、发展思路上进行灵活的调整,由此才能完善管理会计体系,并坚持在各项会计工作的融合规划上得到更好的成果。

关键词： 煤自燃倾向性   Stacking   SHAP   机器学习   数据挖掘  

摘要： 为对煤自燃倾向性做出准确的预测,挖掘不同煤样属性对煤自燃倾向性的贡献程度,提出基于Stacking-SHAP的煤自燃倾向性预测模型。分别将煤体自身属性及其自燃倾向性综合判定指数作为模型输入和输出。该模型融合支持向量回归(SVR)、极限梯度提升归回树(XGBoost)、随机森林(RandomForest)、梯度提升决策树(GBDT),并利用网格搜索法对各基础模型参数进行优化,同时结合SHAP算法对不同影响因素的贡献度进行计算。结果显示,优化后的SVR、XGBoost、RF、GBDT和Stacking的判定系数R^(2)分别为0.933、0.887、0.950、0.925、0.984。在煤自燃倾向性影响因素中,重要性程度靠前的特征依次是氧含量、挥发分含量、脂肪烃峰面积值、C/H、羟基峰面积值以及总孔体积共6种特征。模型的建立为煤自燃倾向性预测与煤自燃灾害防治提供了一种新方法。

关键词： 机器学习   信息安全防护   计算机网络  

摘要： 在信息技术飞速发展过程中,我国已经基本实现计算机网络的全面普及,计算机网络在各个行业中均扮演着重要角色。然而,在实际应用计算机网络的过程中存在信息安全风险,只有采取合理的防护策略才能有效规避信息安全风险。研究简单介绍了计算机网络信息的安全情况,探讨了计算机网络信息安全防护策略,提出了计算机网络信息评估算法,希望能够为相关人员开展计算机网络信息安全防护工作提供参考。

关键词： 人工智能   职业   教学改革   数据结构  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,市场对具备扎实专业知识和实践技能的人才需求日益增长。职业本科教育作为培养高层次技术技能人才的重要途径,面临着教学改革的迫切需求。文章以数据结构课程为例,深入探讨了人工智能背景下职业本科教学改革的策略,分析了当前职业本科数据结构课程教学存在的问题,从教学目标、教学内容、教学方法、考核评价等方面提出具体的改革措施,并阐述了改革的实施效果与启示,旨在为职业本科教学改革提供有益的参考,提升人才培养质量,以适应人工智能时代的发展需求。

关键词： 人工智能   UI界面设计   用户研究   Midjourney  

摘要： 随着人工智能技术的发展,AI生图在UI界面设计领域扮演着日益重要的角色。本文以Midjourney工具为例,以案例分析的方式探讨人工智能绘图工具在UI界面设计中的应用。文章首先分析了主流人工智能绘图工具及AIGC如何辅助UI界面设计流程,随后分析了如何通过修改参数来生成不同风格细节的图像素材、图标等元素,最后针对目前AI生图面临的技术门槛等问题,提出相应的建议和对策,以期推动人工智能绘图工具辅助UI界面设计的良性发展。