关键词： 北自科技   客户群   领航模式   智能制造  

摘要： 从一汽大众、恒安集团,到蒙牛、中粮,再到百宏实业、巨石集团……在北自所(北京)科技发展股份有限公司的客户群中,不乏业界巨头和家喻户晓的品牌。依托卓越的智能制造服务力,北自科技已确立其在智造领域的优势,成为行业标杆。若要探寻北自科技的领航秘籍,观察其围绕创新开启的三个“示范”或许能找到他们的成功之道。

关键词： 冰雪体育旅游   人工智能   高质量发展   技术赋能   风险规制  

摘要： 新发展阶段,人工智能技术逐渐成为冰雪体育旅游发展的重要抓手。运用文献资料法、逻辑分析法,对人工智能助推冰雪体育旅游发展的价值、风险与应对方略进行深入研究。研究认为,人工智能以增强互动交流体验、助力供给质量提升、满足个性化需求、推动场景创新升级、提高管理运行效率为价值指向,助推冰雪体育旅游发展。但还存在技术运作、数据安全、价值伦理、市场紊乱等潜在风险,究其原因在于智慧冰雪体育旅游的政策标准体系不健全、人工智能与冰雪体育旅游存在适应性偏差、高端复合型人才供给与需求的结构性矛盾突出、互联互通的主体协作与监管机制尚未确立、冰雪体育旅游核心数据的规范性不够。基于此,提出应对方略:建立健全法律法规和标准体系,加强冰雪体育旅游智能技术创新,提升从业人员与专业技术人才素养,明确多元主体职责与价值定位,坚持数据信息增量与提质并重。

关键词： 学生   护理   人工智能   智慧教育   综述  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)在数字时代及“十四五”智慧教育应用背景下已成为护理领域变革创新的重要驱动力。该文概述了AI的内涵特征,并对AI在护理专业学生智慧教育中的应用目的、应用的教学环节与内容、应用形式、应用效果进行了综述,总结AI在护理专业学生智慧教育中应用的挑战与建议,为AI更好地应用于护理智慧教育提供参考。

关键词： 人工智能   环艺设计   教学模式   优化措施  

摘要： 随着科技的进步,人工智能已成为教育领域改革的核心驱动力。将人工智能技术融入教学,不仅能创新教学模式,还能提升学生的课堂适应性。文章结合“设计制图”课程特点及人工智能在环艺设计制图中的应用,深入探讨了人工智能驱动下的“设计制图”课程教学模式优化策略。

关键词： 红细胞   形态学   机器学习   地中海贫血   缺铁性贫血  

摘要： 目的 探究基于机器学习的红细胞(RBC)形态分析和RBC参数检测在地中海贫血和缺铁性贫血鉴别诊断中的应用价值。方法 选取2021年1月—2023年4月广西医科大学第一附属医院确诊的162例地中海贫血患者(地中海贫血组)和75例缺铁性贫血患者(缺铁性贫血组)。采用Trainable Weka Segmentation(简称TWS)算法对外周血涂片中的RBC进行自动计数和分类。比较地中海贫血组和缺铁性贫血组血液学指标和异常RBC百分比的差异。通过逐步判别分析建立鉴别公式,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价鉴别公式的效能。结果 地中海贫血组RBC计数、血红蛋白(Hb)、平均红细胞血红蛋白含量(MCH)、平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC)和球形RBC、口形RBC、靶形RBC、泪滴形RBC、棘形RBC、锯齿形RBC、裂RBC百分比均高于缺铁性贫血组(P<0.001)。基于TWS算法和逐步判别分析构建地中海贫血和缺铁性贫血鉴别公式,其曲线下面积(AUC)、敏感性、特异性和准确性分别为0.93、88.75%、84.02%和86.91%。进一步构建α-地中海贫血和β-地中海贫血鉴别公式,敏感性、特异性和准确性分别为70.3%、81.4%和72.8%。结论 基于异常RBC形态指数和RBC分析指标,通过机器学习算法构建鉴别公式,可作为鉴别诊断地中海贫血和缺铁性贫血,以及辅助α-地中海贫血和β-地中海贫血分型的有效工具。

关键词： 开放大学   数字化转型   技术范式   人工智能   教育创新  

摘要： 本文基于数字化转型的概念框架,系统分析了开放大学在技术应用与教育创新中的范式演进路径。通过理论分析与案例研究,提炼出开放大学数字化转型的三个核心范式:以开放教育资源整合为特征的平台型范式、依托“互联网+教育”深度融合的衍生型范式,以及构建数字化生态共同体的基座型范式。研究发现,开放大学通过技术基础设施升级、教育模式创新、学习体验优化、业务流程再造和组织文化变革,正在逐步迈向数字化转型。针对人工智能时代的新挑战,本文提出重塑开放大学数字化转型的关键策略,包括拓展开放教育理念、构建数据治理框架、创新课程学习模式等,以推动技术与教育的深度融合,为开放大学在数字化与智能化时代的发展提供理论参考和实践路径。

关键词： 人工智能   知识生产   机器智能  

摘要： 生成式人工智能来了,带着它日益增长的智力。如今,它每天都在替学生和学者写论文,代记者发新闻稿,一口气翻译50种文字不在话下。它会根据语言生成图像视频,制作逼真的人机对话。它还可以在十几秒内解答2024年高考数学试卷,可得满分。

关键词： 儿童青少年   体态健康   机器学习   临床预测   膝关节内外翻  

摘要： 目的应用多种机器学习算法构建小学龄儿童青少年膝内外翻风险模型,通过比较进一步筛选出最优模型,并对其进行科学解释,助力儿童青少年体态健康评估系统的探索和开发。方法选取浙江省主要城市的514名小学生为研究对象,收集其社会人口学、人体测量学、体成分、身体姿态及动静态足底压力分布等数据,采用简单随机抽样方法,以7∶3比例将研究对象拆分为训练集(360例)和验证集(154例),基于K最邻近(KNN)、轻量梯度提升(LGBM)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)、多因素逻辑回归(LM)、支持向量机(SVM)6种机器学习算法分别构建膝关节内外翻风险预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)对模型的预测性能进行评估,并使用Shapley加性解释(SHAP)算法评估不同维度数据对模型的影响。结果研究对象中膝关节内外翻例分别为190例和80例。针对膝关节外翻,XGboost模型ROC曲线下面积(AUC)最高,为0.738,整体预测性能最佳;针对膝关节内翻,RF模型的ROC曲线AUC最高,为0.824,整体预测性能最佳。通过SHAP分析得出,影响膝关节外翻XGBoost模型输出结果的主要特征指标为年龄、腿长差和耳肩距离,影响膝关节内翻RF预测模型输出结果的主要特征指标为膝关节伸展角、腿长差、耳肩距离、动态足弓指数、足弓变化情况和年龄。结论模型展现出一定精度的预测性能,证明相关结果可以指导儿童青少年体态健康管理的早期干预工具构建。

关键词： 内部审计   人工智能   人机融合   审计效能提升  

摘要： 本文聚焦数字化转型背景下内部审计的变革路径,系统剖析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的定位与作用。基于审计任务框架,对比分析人与AI在审计流程各阶段的优势,并明确在AI技术普及背景下,审计人员所扮演的核心角色与价值。通过提出人机协同模式等实践路径,助力企业优化风险管理与内部控制体系,为内部审计的智能化转型提供理论支撑。

关键词： 人工智能   AI   故事   有趣  

摘要： AI就是人工智能,它很厉害,能帮我们做很多事情,比如画画、写故事。这次我们试着输入“智能肥皂”,请AI创作了一个有趣的故事。一起来看看吧。