关键词： 桂枝茯苓胶囊   离散元法   混合过程   混合均匀度   在线监控点   浸膏粉   糊精   芍药苷   智能制造  

摘要： 目的 采用离散元法模拟中药桂枝茯苓胶囊（Guizhi Fuling Capsules,GFC）制备中的混合过程，以增进对中药固体制剂制备混合过程的理解。方法 以GFC浸膏粉与辅料糊精的混合过程为研究对象，创新提出将2种粉体混合比例置换的方法，以便进行真实物理混合实验与模拟仿真混合实验的对比验证。通过HPLC法定量测定真实混合过程中所取样品内GFC浸膏粉指标性成分芍药苷含量，进而计算样品间芍药苷含量的RSD，以其作为混合均匀度的评价指标，与相应仿真混合实验的混合均匀度进行比较与验证。结果 在相同条件下仿真混合实验结果与真实混合实验结果具有较高的一致性。通过对仿真混合模型的分析，深入探索浸膏粉与辅料的混合机制，并筛选出混合机中易发生偏析的区域网格（3,3,4）作为最佳的在线监控设计位点。结论 验证了使用离散元法深入理解中药固体制剂制备混合过程的可行性，为推动中药固体制剂的智能制造提供新的技术方法。

关键词： 机器学习   机制砂混凝土   配合比设计   GBDT算法   XGBoost算法  

摘要： 机制砂混凝土相比于普通混凝土，其配合比设计涉及更多相互耦合的影响因素，传统正向设计方法难以满足多目标优化需求。机器学习算法能够有效分析这些复杂关系，为配合比设计提供指导。本文采用五种机器学习算法，预测混凝土的工作性能和力学性能，并提出利用GBDT和XGBoost进行配合比设计的策略。在满足性能要求的前提下，通过误差分析迭代优化，给出推荐配合比。结果表明，机器学习推荐的配合比制备的混凝土，试验结果与目标的误差在10%以内，验证了在特定性能要求下进行配合比设计的可行性。

关键词： 智能传播   智能媒体   技术接受   人机关系   人工智能   技术主体性  

摘要： 随着智能传播技术的快速发展，学术界对其影响和潜在风险的关注日益增加。通过对2024年中国知网（CNKI）数据库中以“智能传播”为主题的文章进行分析总结，从四个维度综述本年度智能传播领域的研究进展：基础研究从概念定义转向理论体系、批判研究从功能性反思到结构性变革、实证研究从场景应用到技术接受、规范研究从风险危机到治理路径。结合当前智能传播研究的主要趋势与挑战，提出未来应加强对智能传播技术伦理和社会影响的全面评估，并进一步探讨技术与人类社会关系的深度融合。

关键词： 网络媒体   人工智能   超级大选年   全球南方   播客  

摘要： “巴尼时代”背景下，2024年全球网络媒体在平台格局、关键议题和地域特征方面呈现出一系列新动向。当前传统巨头平台逐渐显现颓势并“TikTok化”，新闻机构信任持续低迷并“KOL化”，人工智能平台涌现与“搜索引擎化”是2024年平台格局演变的重要趋势。“超级大选年”中的人工智能应用和渠道向播客迁移、地缘冲突中的“网缘政治”和巴黎奥运会中的“数智传播”是本年度备受关注的热点议题。全球网络媒体在地域特征上呈现静态“数智鸿沟”和动态“南方转向”并存的局面。

关键词： 电站锅炉   炉膛温度场   在线监测   机器学习   预测  

摘要： 在火电机组参与深度调峰时，炉膛温度场的实时获取有助于电站锅炉控制和研究炉内燃烧过程，在智能发电的推进下，机器学习为实时获得炉膛温度场提供了重要手段。总结了声学法、吸收光谱层析成像法以及热辐射成像法这3种最常用的炉膛温度场在线监测技术的原理及应用，以及在锅炉炉膛测温应用中存在的优势及缺点。之后详细阐述了耦合机器学习与CFD的预测方法的原理，说明该方法在恶劣炉内环境中受到的影响较小，综述了该方法在燃烧火焰结构及参数和炉膛温度场的应用研究，表明了该方法应用于炉膛温度场的可行性，并可准确地预测获得炉膛温度场。最后对炉膛温度场在线监测技术和耦合机器学习与CFD的预测方法的未来发展趋势进行了分析，以便在电站智能化建设进程下，为实时快速获得更准确的炉膛温度场提供思路。

关键词： 组织教学过程   智能课堂   交互活动   智能化教学   学生认知规律   交互设计   个性化推荐   人工智能  

摘要： 智能课堂交互设计指在智能化教学环境下综合运用多种技术手段,精心规划和组织教学过程中的各类交互元素,以达成教学目标,提升教学效果.智能课堂交互设计既要充分利用人工智能、大数据、物联网等技术,实现教学过程的智能化管理和学习内容的个性化推荐,又要遵循教育学和心理学基本原理,设计符合学生认知规律和学习特点的交互活动,激发学生的学习兴趣和主动性,培养学生的合作学习精神.

关键词： 新型工业化   人工智能   工业和信息化部   行业运行   信息通信   标准化技术委员会   标委会   引领性  

摘要： 工业和信息化部人工智能标准化技术委员会成立近日,工业和信息化部人工智能标准化技术委员会(以下简称“人工智能标委会”)在京召开成立大会。工业和信息化部总工程师谢少锋出席,工业和信息化部科技司、北京市经济和信息化局、北京市海淀区政府负责人,人工智能标委会主任委员郑志明院士、委员代表,以及相关行业专家参加会议。为深入贯彻落实党中央、国务院有关决策部署,进一步发挥标准的基础性、战略性、引领性作用,推动人工智能高质量发展和高水平赋能新型工业化,工业和信息化部探索标准机制改革,成立部人工智能标委会,编号MIIT/TC1,主要负责人工智能相关领域行业标准制修订工作,秘书处设在中国信息通信研究院。人工智能标委会的成立,标志着人工智能行业标准化工作迈入新阶段。

关键词： 人工智能   计算机断层扫描   磨玻璃结节   肺腺癌   预测模型  

摘要： 目的：基于AI定量参数和CT征象构建磨玻璃结节（GGN）肺腺癌的预测模型，并探讨模型的预测价值及进行验证。方法：回顾性收集我院术后病理明确的GGN患者225例，符合纳入标准的GGN共261枚，按8∶2随机拆分为训练集和验证集。根据病理结果将GGN分为腺体前驱病变组和腺癌组，比较训练集中两组的AI定量参数和CT征象的差异性，运用多因素logistic回归筛选GGN肺腺癌的独立危险因素，构建预测模型及绘制列线图。采用受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）、校准曲线和临床决策曲线（DCA）评估模型的预测性能，验证集对模型进行验证。结果：Kappa检验显示两名主治医师对CT征象的观察一致较好。训练集和验证集基线分析显示，两者各变量均无统计学差异。训练集中，经单因素、多因素分析显示分叶征（OR=3.147,95%CI:1.303～7.601）、空泡征（OR=2.563,95%CI:1.109～5.922）、血管异常征（OR=3.551,95%CI:1.545～8.164）、长径（OR=1.154,95%CI:1.014～1.312）、平均CT值（OR=1.006,95%CI:1.003～1.009）是GGN肺腺癌的独立危险因素，预测模型在训练集和验证集的AUC分别为0.901(95%CI:0.859～0.943)和0.896(95%CI:0.810～0.983)，具有较好的区分度，均优于单个独立危险因素。Hosmer-Lemeshow检验显示模型在训练集和验证集中均具有较好的拟合度；DCA曲线显示模型具有较好的临床适用性。结论：基于AI定量参数和CT征象构建的GGN肺腺癌预测模型具有较好的预测性能，可以为临床决策提供参考。

关键词： 交通工程   事故风险   安全替代指标   高速公路夜间养护作业区   机器学习  

摘要： 复杂多变的夜间环境以及压缩的行驶空间显著增加了养护作业区的交通事故风险。为辨析风险特征以及捕捉影响因素与事故风险的内在联系，本文通过无人机航拍重庆市某段高速公路夜间养护作业区的交通流视频，利用Tracker软件提取车辆微观轨迹数据，揭示夜间养护作业区时空轨迹、车速、车头时距分布等交通流特征。基于时间和能量的安全替代指标分别研判事故发生的可能性和潜在事故后果的严重性。最后，通过极限梯度提升算法（XGBoost）构建车辆碰撞损失能量指数（LEI）预测模型，并结合SHAP算法量化解释速度、车头时距、交通冲突以及避免碰撞减速度等特征因素对潜在碰撞损失能量指数的影响机理。结果表明，从警告区到过渡区的车头时距呈现先减小后增大的趋势，车头间距在2.5～3.0m易发生严重追尾事故，大货车换道风险比小型车更大。避免碰撞减速度、换道冲突(TTCc)、车头时距、速度和行程时间等是影响车辆LEI的重要特征因素。当车流量大于1000pcu/h，且车辆速度在（1.25， 2.5）m/s范围时，LEI随相邻车距离的减小而增大，随避免碰撞减速度的增大而增大。当车流量小于1000pcu/h，且车头时距在（3， 8）s范围时，LEI随1/TTCc的增大而增大；车辆速度在（12.5， 20）m/s时，LEI随DRAC的增大而增大。

关键词： 行业论坛   中国电信   中国中车   人工智能   模型体系   制造业   全链条  

摘要： 中国电信、中国中车携手开启装备行业人工智能新时代在近日召开的“数智赋能工业焕新”中车工业人工智能行业论坛上,中国中车联合中国电信发布中车“斫轮”大模型。中国电信总经理梁宝俊出席并致辞,副总经理唐珂代表中国电信与中国中车签署战略合作协议。中车“斫轮”大模型体系涵盖算力、MaaS(Model as a Service,模型即服务)平台、基模、应用、服务及生态的全链条内容,其中应用场景覆盖设计、制造、运营、维护、安全等制造业各环节。