关键词： 机器学习   匹配方式   匹配率   情感关系   兼容性   主观判断   建立和发展   情侣  

摘要： 在当今社会,情感关系的建立和发展受到越来越多的重视,而初次约会作为情侣关系发展的起点,其兼容性对于后续关系的走向有着至关重要的影响。传统的约会匹配方式往往依赖于主观判断和有限的经验,这具有一定的局限性。随着科技的飞速发展,机器学习算法为我们提供了一种新的视角和方法来预测情侣的匹配率,进而更科学地评估初次约会的兼容性。

关键词： 人工智能   想象力   教学想象力   教师   学生  

摘要： 在智能教育环境背景下,教师教学想象力的涵义与内容愈发丰富,它不仅是教师敏锐观察与深度感知的结晶、多维度沉浸式体验的展现、深度剖析与智慧洞见的汇聚、情感共鸣与创造性重构的交融,更是技术与人文深度融合的个性化教学探索。基于此,教师教学想象力的生成也应是一个多维度、多层次且持续发展的过程,它根植于教师深厚的专业素养与人文情怀,包括扎实的学科知识、先进的教育理念、以及对学生个体差异的深刻理解。同时,这一过程也是教师与外部环境动态交互的结果,AI技术的融入、教育政策的引导、同行间的交流与合作等外部因素均对教师教学想象力的培养产生着重要影响。为有效培育并持续激发教师在人工智能时代的教学想象力,可以情感为中介,激发教师教学想象力的启动机制;以问题为核心,构建教师教学想象力的驱动系统;以理论为依托,丰富教师教学想象力的认知资源;以实践为平台,巩固教师教学想象力的应用根基。

关键词： 胃癌   胃淋巴瘤   电子计算机断层扫描   机器学习   影像组学  

摘要： 近年来,影像组学在胃肿瘤中的研究日渐广泛,已成功应用于胃部恶性肿瘤的诊断及鉴别诊断等多个方面,且相关研究的数量逐年增多。笔者通过回顾相关文献发现,太部分基于CT影像组学对胃癌与胃淋巴瘤的鉴别诊断效能优于单一的临床模型或是单一的影像组学模型,而单一的影像组学模型又优于单一的临床模型,但在研究的方法上存在差异。笔者就不同类型CT的多种研究方法,对基于CT影像组学在胃癌与胃淋巴瘤鉴别诊断中的研究现况进行综述。

关键词： 大数据   人工智能   财务  

摘要： 财务管理工作对企业而言至关重要,为了提高财务管理工作水平,在当前信息技术高速发展的背景下,大数据与人工智能等信息技术被应用到了财务管理环节中,促使财务管理从以往的人工管理转向智能化管理。当前企业进入智能化财务时代,智能化时代对企业的财务管理工作提出了更高的要求,但是很多企业还未认识到智能化财务建设对企业的价值。基于此,文章探讨了基于大数据的智能化财务建设问题,重点论述了改进建议,分别从智能化财务构成要素、优化基础管理环节、改进智能化财务决策路径、动态优化智能化财务体系、实现人机协同等几个方面论述了如何在当前的大数据时代开展智能化财务建设,对于财务管理体系的转型具有一定的价值。

关键词： 正电子发射断层显像术   人工智能   图像质量  

摘要： 目的观察深度渐进重建(DPR)算法用于重建全身^(18)F-FDG PET图像的价值。方法回顾性纳入67例接受全身^(18)F-FDG PET/CT显像患者,分别利用有序子集最大期望值法(OSEM)及DPR算法重建设备列表下每床位30、60、90及120 s数据,共得到7组PET图像,包括3组OSEM(OSEM_30、OSEM_60及OSEM_120组)和4组DPR(DPR_30、DPR_60、DPR_90及DPR_120组)图像;比较各组图像主、客观评价结果,后者包括病灶和肝脏最大及平均标准摄取值(SUV),即SUV_(max)及SUV_(mean);计算靶区本底比值(TBR)、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)及肝脏变异系数(CV liver)。以OSEM_120组为参考,绘制Bland-Altman图,观察基于DPR_30、DPR_60及DPR_90组所获病灶及肝脏SUV与基于OSEM_120组所获结果的一致性。结果相同采集时间下,各DPR组图像主观评分均高于相应各OSEM组;基于各DPR组所获病灶SUV_(max)、SUV_(mean),TBR、SNR、CNR及CV liver均优于相应OSEM组(P均<0.001)。相比OSEM_120组,DPR_30组主观评分及SNR均降低而TBR及CV liver升高,DPR_60组及DPR_90组图像主、客观评价结果改善(P均<0.05)或差异无统计学意义(P均>0.05)。基于上述7组所测肝脏SUV_(mean)差异无统计学意义(P=0.955),且基于DPR_30、DPR_60及DPR_90组所测病灶和肝脏SUV_(max)及SUV_(mean)均与基于OSEM_120组测量结果具有良好一致性。结论DPR算法用于重建全身^(18)F-FDG PET图像可在保证图像质量的前提下缩短采集时间。

关键词： 地理信息学   人工智能   智能传感器   思考与探索   大数据   云计算   信息传达   应急监测  

摘要： 时空智能学(Spatio-Temporal Intelligence,STI)利用通导遥智能传感器、云计算、大数据和人工智能等方法对自然活动和人类活动进行感知认知,是当代和未来的测绘遥感地理信息学,是人工智能的重要组成部分,能自动回答何时、何地、何种目标、有何种变化及其机理,以实现强军、富国、利民,推进人和自然的协同可持续发展;同时,时空智能学又是服务科学的重要组成部分,可实现“在正确的时间和正确的地点将正确的信息传达给正确的人”。

关键词： 职业教育   数字化转型   人工智能   研究进展   未来展望   科研综述  

摘要： 2024年国家教育数字化战略行动进入了新阶段,职业教育数字化建设取得显著成效。综述2024年职业教育数字化在数字素养、数字化课程与教学、实训数字化和智能化、数字化赋能评价、数字化赋能产教融合、数字化管理与服务、数字化基础设施建设、数字化体制机制等方面的研究进展。总结我国职业教育数字化的实践探索,包括大模型技术在职业教育中的应用、人工智能通识课程建设与教学、虚拟仿真数字化与智能化、专业数字化升级改造、教师数智素养测评、基于数据的教育治理等。提出未来研究展望与建议,即面向职业教育真实问题开展实证研究,从学生视角深化职业教育数字化的研究,加强人工智能在职业教育中的应用研究,推进数据治理及其对职业教育各方面影响的研究,开展数字化助力国际交流与合作的研究。

关键词： 智能制造   电动汽车   新能源产业   内外兼顾   贸易摩擦   欧盟   竞争力   因应之策  

摘要： 在全球能源转型的背景下,电动汽车已经成为各国新能源与智能制造产业的重点部门。欧盟为了缓解气候问题并提升其在未来新能源产业中的竞争力,采取了内外兼顾的策略。作为欧盟环境政策的核心,电动汽车行业是实现其“减碳55”计划的关键。

关键词： 人工智能   价值敏感性   多指标多因素模型   伦理治理  

摘要： “价值敏感性”源于巴迪亚·弗里德曼的“价值敏感性设计”概念,指在技术设计、研发、生产和使用中具有伦理意蕴的价值感知能力。课题组创新性地应用“三方方法论”,通过多指标多因素结构方程模型(MIMIC)测量公众对人工智能的价值敏感性,评估现有技术是否支持价值敏感设计目标。研究发现:(1)公众对人工智能的价值敏感排序为:透明性、算法公正、劳动就业保障、责任归属等,说明这些价值需在技术设计阶段予以重视;(2)信息安全和生态失衡未引起广泛关注;(3)性别和职业对价值敏感性无显著影响,但年龄和学历差异显著。

关键词： 战略驱动变革   动态市场环境   机器学习   财务优化   市场营销战略  

摘要： 在当今快速演变的商业环境中,企业面临着市场的高度动态性和不确定性,市场营销战略的适应性调整成为企业生存与发展的关键。本文选取2009—2024年227家批发和零售业企业,以CSMAR国泰安数据库为数据基础,运用多种机器学习回归模型(XGBoost、LightGBD、SVR、随机森林回归、线性回归)深入探究了在动态市场环境下如何捕获企业市场调整的新机遇。本文通过全面梳理了相关理论,并结合严谨的实证分析,旨在深入揭示相关财务指标对企业绩效的影响机制,进而为企业依据自身财务状况灵活调整市场营销策略组合提供坚实的理论依据和实践指导,以期助力企业在激烈的市场竞争中实现可持续发展。