关键词： 智能状态监测   预测性维护   人工智能   数据收集  

摘要： 在化工生产领域,其流程复杂且具有连续性、高危性等特点。动设备作为核心生产工具,涵盖泵、压缩机、离心机等关键设备,其稳定运行直接关乎化工生产的安全性、高效性与经济性。一旦动设备出现故障,不仅会导致生产中断,造成巨大的经济损失,还可能引发安全事故,威胁人员生命安全,对环境造成严重破坏。传统的设备监测方式,如人工巡检和简单的定期检测,存在明显的局限性。通过实时监测、数据分析和智能预警,企业能够实现预测性维护,显著提高设备可靠性和生产效率。本研究通过实际案例验证了智能状态监测系统的有效性,展示了其在降低维护成本、减少非计划停机方面的显著优势。

关键词： 物联网   人工智能   乡村治理   数字乡村  

摘要： 针对北京市乡村治理需求,应用物联网、人工智能和5G等高新技术,融合应用场景,创新应用思路与方法,打造北京市数字京村管理平台多维应用场景。目前已经产生一定的效益,部署158个村庄,拥有超过11 000名注册用户,通过智能化、精细化与高效化的管理手段,推动乡村治理的现代化进程,提升村民的生活品质与乡村的整体治理效能。

关键词： 人工智能   通信咨询设计   网络优化  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在通信咨询设计领域的应用日益广泛。文中探讨了基于人工智能的通信咨询设计,提升了设计效率,优化了网络性能,增强了用户体验。首先,介绍了人工智能在通信咨询设计中的应用背景,随后提出了基于人工智能技术的通信咨询设计策略,并通过具体案例展示了其实践效果。研究发现,人工智能技术的应用显著提高了通信咨询设计的智能化水平,为通信行业的发展注入了新的动力。

关键词： 人工智能   管理体系   信息通信业  

摘要： 近年来,人工智能产业迎来了爆发式发展,以互联网企业和电信运营商为代表的信息通信业人工智能企业,建立健全了人工智能管理体系,该体系可有效保障人工智能产业健康有序发展。本文对信息通信业企业建设人工智能管理体系的必要性以及关键点进行研究,旨在揭示企业应如何保持持续竞争优势,以应对人工智能领域未来可能出现的风险与机遇。

关键词： 人工智能   学术期刊编辑   角色突破   角色重塑  

摘要： 在人工智能浪潮的冲击下,学术期刊编辑角色面临突破与重塑双重困境.通过已有文献分析人工智能在学术期刊编辑流程中的各个环节,包括内容生产、编辑加工、传播推广的应用现状,同时分析典型案例中编辑在运用人工智能工具时所产生的角色转变情况.结果表明:人工智能在内容生成、校对、选题推荐等方面遭遇传统的技术瓶颈、思维定式、职业认同及伦理风险等挑战.为此,编辑角色应实现从单一技能型向复合型人才转变、从内容加工者向内容管理者转变、从被动传播者向主动推广者转变.编辑在工作流程、创新能力、专业技能、职业伦理与法律素养、人工智能协作模式等方面进行全面提升,以更好地适应新时代的要求,为学术期刊编辑在智能时代持续发展、实现角色重塑与价值升华提供坚实的理论支撑与实践指导.

关键词： 人工智能   中国路径   技术运行   全球变革   治理  

摘要： 人工智能开启了前所未有的机遇之窗,也引发了一系列亟待解决的治理难题。面对技术运行失序和潜在异化风险,全球主要国家和地区纷纷将人工智能规制纳入正式立法议程,标志着人工智能治理从企业自我规制阶段逐步迈向政府主导监管的全球化时代。

关键词： 煤矸石   NaX分子筛   机器学习   合成  

摘要： 近年来,机器学习在材料合成与设计方面显示了巨大潜力。碱熔融法以煤矸石为原料合成目标分子筛受到碱的添加量、熔融温度、水热温度、晶化时间等多种实验条件的影响,以实验参数为变量,利用有限元实验数据,采用机器学习法建模预测最优实验条件,结果表明采用实验条件为m(碱):m(灰)=1:1.3、煅烧温度为550℃、陈化时间12 h、晶化温度95℃、晶化时间48 h为最佳实验条件,在此条件下制备的分子筛样品经X射线衍射和扫描电镜表征证实为最优的NaX型分子筛产品。

关键词： 森林生态系统   碳汇估算模型   新型遥感传感器   人工智能  

摘要： 森林作为全球最大陆地碳库在缓解温室效应、调节碳平衡等方面发挥着重要作用,分析研究森林碳汇估算的现状与面临挑战具有深远意义。基于数据源类型重新分类探讨常见森林碳汇估算方法,简要并分析了国内外研究进展及代表性研究成果。通过分析发现,森林生态系统碳汇估算目前面临数据获取难题(如遥感数据质量与分辨率问题、地面数据稀缺)、估算模型与算法局限(如现有算法适用性受限、算法需优化创新)以及跨学科合作与数据共享障碍(如学科壁垒、数据共享机制不完善)等挑战。针对这些挑战,建议加强新型遥感传感器与平台的发展,推动人工智能与大数据技术应用,深度利用高分辨率遥感数据,开展长时间序列数据分析与预测,加强碳汇与气候变化反馈机制研究,从而以提升森林碳汇估算的科学性与准确性,以应对未来森林碳汇估算的复杂需求,为全球气候变化评估与碳管理策略制定提供科学依据。

关键词： 糖尿病心肌病   辅助性T细胞17   加权基因共表达网络分析   机器学习   核心基因  

摘要： 目的:探讨免疫细胞相关基因在糖尿病心肌病(DCM)中的作用,并探讨其潜在机制。方法:采用单样本基因集富集分析探讨样本的免疫浸润情况。通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)挖掘与免疫浸润相关的基因。通过富集分析,分析这些基因的功能。基因间的相互作用在蛋白-蛋白相互作用网络中可视化,通过Cytoscape软件鉴定核心基因。通过机器学习筛选核心基因,生成受试者工作特征(ROC)曲线来评估核心基因在DCM诊断中的表现。采用实时荧光定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)和Western blot检测核心基因在大鼠心肌组织中的表达。结果:DCM组样本中辅助性T细胞17(Th17)细胞浸润分数显著增加。差异表达分析和WGCNA鉴定出28个与Th17细胞浸润相关的差异基因,这些基因与代谢相关。使用LASSO回归、随机森林模型等算法从28个差异基因中鉴定出核心基因。此外,ROC曲线分析显示,核心基因具有极佳的区分DCM的能力。最后,体内实验表明,qRT-PCR和Western blot的结果与测序结果一致。结论:WGCNA联合机器学习筛选出DCM中与Th17细胞相关的核心基因为2,4-二烯酰辅酶a还原酶1(Decr1)和线粒体3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A合成酶2(Hmgcs2),在DCM中表达量均显著高于正常。

关键词： 早产儿视网膜病变   人工智能   眼底图像   致盲眼病  

摘要： 早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity, ROP)是发生在早产及低出生体质量儿的视网膜血管增殖性致盲眼病,及时进行眼底筛查和诊疗是ROP防治的关键。随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术在眼科领域的不断探索,AI技术在ROP自动筛查、诊断及指导治疗等方面均开始展开研究。但目前在ROP领域的AI技术研究,尚未有较为一致的规范。为了更好地规范和促进AI技术在ROP诊断和管理中的应用,提高AI模型诊断ROP的准确性,同时推动跨学科协作,并提升培训和教育水平,从而为患儿眼健康做出重要贡献。经过认真及充分的讨论,我们形成此专家共识意见,可为眼科医师及科研工作者在开发ROP相关的AI技术方面提供参考。