关键词： 机器学习   食管鳞状细胞癌   中心体扩增相关基因   预后  

摘要： 目的通过机器学习构建中心体扩增相关基因(centrosome amplification-related genes,CARGs)的预后模型,研究CARGs对食管鳞状细胞癌(esophageal squamous cell carcinoma,ESCC)预后的影响。方法从基因本体论(gene ontology,GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes,KEGG)数据库中下载CARGs。下载癌症基因组图谱(the Cancer Genome Atlas,TCGA)和基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)中的ESCC转录组测序(RNAsequencing,RNA-seq)数据,作为训练集和验证集。基于单样本基因集富集分析(single-sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)和加权基因共表达网络(weighted gene co-expression network analysis,WGCNA)筛选CARGs。使用集成了12种机器学习算法构建CARGs的预后模型,采用单因素和多因素Cox回归分析判断模型是否可以作为独立预后因素。从陆军军医大学第二附属医院消化内科收集15对ESCC和癌旁组织样本,采用RT-qPCR和免疫组化验证基因在组织样本中的表达。结果构建了包含9个CARGs的预后模型,其中基因DENR、TRIP13、BRCA2、TTF2、TCFL5和NUP188经实验验证其mRNA表达水平高于正常组织(P<0.05),DENR、TRIP13、TTF2和TCFL5的蛋白表达水平高于正常组织。结论DENR、TRIP13、TTF2和TCFL5在ESCC中表达水平升高,与临床不良预后密切相关,提示这些基因在ESCC发生发展中可能发挥作用。

关键词： 路桥工程检测   人工智能   大数据技术   检测智能化  

摘要： 随着科技的发展,人工智能和大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。在路桥工程检测领域,人工智能和大数据技术的应用更是带来了革命性的变革。文章将深入探讨人工智能和大数据在路桥工程检测中的应用优势,通过实际案例分析,阐述其在提高检测效率、提高精准度、降低成本和推进预测性维护工作方面的显著作用。同时,文章还将从数据采集、算法优化、病害预测和智能化平台建设等方面出发,提出路桥工程检测中人工智能和大数据的应用策略,以期为相关领域的研究和实践提供参考。

关键词： 教学效果   小学数学教学   个性化教学   人工智能  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)在教育领域的应用越来越广泛。在小学数学教学中,合理运用人工智能可以极大地提高教学效果,促进学生的全面发展。一、人工智能在小学数学教学中的优势1.个性化教学:人工智能可以根据学生的学习情况、兴趣和需求,提供个性化的教学方案和资源,满足不同学生的需求。

关键词： CT影像   人工智能   自动勾画   深度学习   图像分割  

摘要： 计算机断层扫描(CT)在现代临床诊疗中发挥着不可替代的作用,尤其在肿瘤靶区勾画、术前评估和放疗规划等环节中对图像标注的精准性提出了更高要求。然而,传统人工勾画方式存在主观性强、效率低、重复性差等问题,制约了其标准化推广。近年来,人工智能技术迅速发展,特别是基于深度学习的图像分割模型(如U-Net、3D U-Net、TransUNet等)在CT影像结构识别中展现出卓越性能。本文系统梳理了AI辅助CT勾画的关键技术路径与模型演化趋势,分析了其在肝脏、肺部、脑部等典型病种中的应用实践,探讨了系统部署中面临的可解释性、数据安全及泛化能力问题,并展望了联邦学习、主动学习、大模型融合等新兴技术对临床智能化发展的推动作用。旨在为CT影像勾画的标准化、智能化与多中心应用提供理论依据与实践参考。

关键词： 肝硬化   失代偿期肝硬化   腰大肌指数   机器学习   肌少症   治疗  

摘要： 目的探讨腰大肌指数(PMI)对失代偿期肝硬化患者的影响,并开发验证失代偿期肝硬化患者180 d预后的机器学习模型。方法回顾性收集河南省人民医院2022年1月至2022年11月失代偿期肝硬化患者资料。根据东华医院信息系统保存患者的腹部X线计算机断层摄影术影像数据,测量第3腰椎水平腰大肌面积,计算PMI,根据受试者操作特征曲线将患者分为低PMI组和正常PMI组。收集患者的临床资料和并发症情况,分别采用t检验、χ^(2)检验和Mann-WhitneyU检验比较两组患者一般情况,采用Kaplan-Meier法进行生存分析。以180 d死亡为结局变量,通过Cox回归和LASSO回归选择变量,按7∶3的比例划分训练集与测试集,在训练集中使用机器学习算法建模,用测试集验证模型性能,并将模型与终末期肝病模型(MELD)评分和MELD-Na评分进行比较。结果共纳入298例失代偿期肝硬化患者。低PMI组患者的MELD评分、Child-Pugh分级及营养风险筛查2002评分,以及腹水、肝性脑病、感染和消化道出血等并发症的发病率显著高于正常PMI组,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。机器学习模型中极限梯度提升模型受试者操作特征曲线下面积高于传统临床评分(MELD评分为0.658、MELD_Na评分为0.719)。运用SHAP进一步解释模型,结果显示,PMI、血红蛋白、营养风险筛查2002评分、直接胆红素及血氨是模型预测失代偿期肝硬化患者预后的重要因素。结论低PMI在失代偿期肝硬化患者中与较差的生存率和并发症发生率密切相关,以此构建的机器学习预测模型,尤其是极限梯度提升,具有良好的预测性能,优于传统的临床评分系统,可为患者提供较精准的风险评估和个体化的治疗方案。

关键词： 城市规划   选址方法   人工智能  

摘要： 结合大数据、人工智能等现代技术,构建了一个集成多维度数据的决策支持系统,能够综合考虑环境、经济、社会等多方面因素,提供科学的选址方案。通过案例分析,验证了该方法在实际应用中的可行性与效果。

关键词： OBE理念   人工智能   教学改革   跨学科融合  

摘要： 随着新工科建设持续推进,人工智能人才培养面临全新挑战与机遇。成果导向教育(Outcome-Based Education,OBE)理念为人工智能基础课程教学改革提供了理论支撑与实践途径。基于OBE理念,融合新工科对人工智能人才培养新要求,分析当前人工智能基础课程教学中的问题,并从课程体系重构、教学模式创新、评价机制优化、跨学科融合及伦理教育嵌入等方面提出改革实践方案,以此提升学生综合能力与产业适应性,为人工智能教育创新发展做出参考。

关键词： 北京地铁6号线   人工智能   故障分析   快速动车   电气系统  

摘要： 北京地铁6号线列车电气系统涵盖高压供电、牵引控制等多个子系统,各部分工作原理交织复杂,彼此协同紧密。列车运行时,门系统、制动系统等关键部位故障高发,极大影响列车运行效率,威胁行车安全。人工智能技术的应用成为破局关键,系统采集海量运行数据并精细处理,据此构建训练故障诊断模型,实现故障深度剖析,依此优化故障应急处置流程,探究关键操作背后电路原理,同步加强安全防护。众多实际运营案例表明,该方案能够显著提升故障处理速度,保障列车快速恢复运行,为地铁高效安全运营筑牢坚实防线。

关键词： 科技情报   开源信息   人工智能  

摘要： 以科技情报的核心资源——开源信息为研究对象,本文指出其具有低成本、易获取和多源优势,利用文献计量方法,系统梳理了开源信息在科技情报领域应用的研究现状,对于其在科技前沿探索、国防情报分析及风险预警等具体场景中的应用进行了讨论。研究发现当前开源信息的应用还存在数据质量难以保障、隐私安全问题、多模态融合困难及跨学科人才短缺等瓶颈,并展望了其未来发展趋势。

关键词： 机器人视觉系统   智能制造   优化设计   数据处理  

摘要： 随着智能制造的发展,机器人视觉系统在提升生产效率与智能化水平方面作用日益突出。介绍了中国机械制造的发展现状,分析了视觉系统的基本原理与应用难点,指出当前在硬件依赖、算法创新、技术人员适应和数据处理等方面存在的挑战。在此基础上,提出了软硬件协同优化、引入智能算法、强化本土创新、加强人才培养、优化数据处理架构的设计策略,并通过典型案例验证了优化方案的实效性。研究结果为机器人视觉系统在制造业中的推广应用提供理论支撑和实践参考。