关键词： 人工智能   乳腺癌   医学影像学   超声   诊断  

摘要： 近年来，人工智能发展迅速使其广泛应用在医学领域，特别是在乳腺癌诊断等方面。本文先简要回顾了没有人工智能参与时，乳腺癌的诊断和治疗方法以及它们的不足之处，然后对人工智能在乳腺癌的筛查、诊断和治疗上的应用作一综述。最后，本文简要说明了现存的问题，并对人工智能在乳腺癌诊断等方面的应用进行了展望。

关键词： Python   数据可视化   机器学习   随机森林   支持向量机  

摘要： Python语言因其在生物数据分析中的广泛应用，已成为生物信息学实验的重要内容。本文基于珊瑚生存环境与分布的数据集，构建了一套整合Python数据分析与机器学习技术的实验框架，旨在探究盐度、温度等环境因子对珊瑚分布的影响，并评估随机森林、支持向量机等模型在珊瑚存在状态预测中的效能。对于调查数据的分析结果表明，珊瑚主要分布于低纬度地区，利用机器学习方法能够基于盐度、一月温度、六月温度，较准确地预测珊瑚存在状态。本实验设计为生态学数据解析提供了可复用的技术路径，其方法框架可扩展至其他海洋生物分布预测，并提供保护决策支持。

关键词： 人工智能   教育大模型   数字化改革   辅助教学   计算机教育  

摘要： 针对教育大模型技术蓬勃发展背景下的计算机教育审思问题，在厘清教育大模型的理念内涵和发展现状后，分析了教育大模型为计算机教育数字化带来的潜力、机遇及不可忽视的隐患和挑战。首先，立足技术本质，针对自然交互造成过度依赖、生成幻觉引发知识混乱、固有偏见误导价值取向等3项隐患，提出强化学生主体性、改善大模型幻觉、增强技术普惠性的潜在解决方案；其次，拓展学习空间、学习资源的个性化及教师角色升级，进一步打造教育大模型辅助计算机教育数字化应用新场景；最后，建设大模型技术与教育教学深度融合的创新应用基础设施，加快智能教学助手融入教学环境，开拓智慧教育管理模式，以期抢抓世界数字教育发展机遇，实施国家教育数字化战略行动，助力教育数字化转型和智能化升级。

关键词： 人工智能   高中英语   教学评一体化  

摘要： 教学评一体化作为当下高中英语教学改革中举措,其重要性不言而喻。然而,在现今的高中英语课堂上,教学、学习以及评价这一整套完整的教学活动还未能顺畅地衔接起来,存在很多脱节之处,严重影响到该教学模式的实践效果。基于此,本文将对人工智能背景下的高中英语教学评一体化展开深入分析,先详细阐述了教学评一体化的内涵,然后再分析了在此背景下高中英语教学所面临的机遇,同时提出了一系列切实可行的实践策略,希望能够对相关人员有所帮助。

关键词： 机器学习   比特币   非法交易检测   深度学习   图神经网络  

摘要： 比特币的匿名性和去中心化特性使其成为非法交易的重要工具，给传统资金追踪和法律监管带来巨大挑战。为应对这一问题，研究者逐渐采用机器学习技术，通过强大的数据处理能力检测比特币网络中的非法交易。然而，现有研究多基于非标准化数据集，缺乏对比分析，难以实现实际应用。本文系统梳理了近年来基于机器学习的比特币非法交易检测研究，回顾了主要成果和技术进展，重点分析了数据准备、特征提取及分类算法的应用现状。通过仿真分析几种常用机器学习算法，并基于准确率、精确率、召回率和F1分数等指标对其检测性能进行了评估。研究发现现有方法在标准化和智能化方面存在不足，提出了算法智能化及多源数据融合的未来发展方向，旨在提升比特币非法交易检测的准确性和实用性。

关键词： 无机化学   课程思政   人工智能   个性化需求  

摘要： 无机化学作为高校化学专业学生的必修课，对于培养学生的思想道德品行和正确的价值观念具有重要意义，将思政元素融入无机化学专业课程是教学改革的重要方向。但传统的无机化学课程思政在实施过程中仍存在一定缺陷，无法满足学生个性化发展的需求。随着教育技术的不断进步，人工智能正逐步渗透到高等教育的各个领域，为传统教学模式带来革新。人工智能通过提供个性化学习途径、动态学生表现，并且给予针对性的反馈和指导等方式弥补了上述问题。本文通过分析人工智能技术在无机化学课程思政中的具体应用，提出了基于人工智能背景下无机化学课程思政建设的实践策略，推动无机化学课程思政建设的时代化、智能化发展。

关键词： 人工智能   AI教育资源   高中生物教学  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI教育资源在高中生物教学中逐渐得到应用。本研究探讨了AI教育资源的深度挖掘与整合利用,重点分析了智能题库、虚拟实验平台、知识图谱等AI工具的应用现状与潜力。同时,提出了AI资源与生物教材内容、课堂教学模式的融合策略,以及AI对教师教学与学生个性化学习的协同作用。研究表明,AI教育资源的深度整合能够提升教学效率,促进学生创新能力与思维发展,为未来生物教育提供新的发展思路。

关键词： 水平二维肋管   降膜流型转变雷诺数   机器学习   预测模型  

摘要： 降膜换热器内水平管间形成的不同流型会对换热器的传热、传质性能产生影响。为准确预测管间不同流型转变的问题，利用实验方法开展研究工作。本文设计并搭建了水平二维肋管间降膜流动系统，基于实验结果，本文采用机器学习的研究方法，建立了综合考虑管间距和肋结构影响因素的管间流型预测模型。研究结果表明，该模型预测值与实验值之间的偏差可以控制在±20% 以内；相较于文献中的传统模型，机器学习模型在预测准确性方面展现出显著优势。本文的研究成果为后续降膜流型预测模型的发展提供了新的参考依据。

关键词： 人工智能   新闻视频制作   自动化剪辑   个性化推荐   虚拟主播  

摘要： 本文详细探讨了人工智能在新闻视频制作中的应用与挑战,首先梳理了人工智能在新闻视频制作中的应用,包括自动化剪辑与编辑、个性化推荐与内容分发、虚拟主播与自动化播报,以及人工智能在新闻采访与报道中的应用。接着分析了人工智能在新闻视频制作中面临的挑战,如新闻真实性与客观性的保障、技术层面的挑战,以及人才与教育方面的挑战。最后,概述了人工智能在新闻视频制作领域的发展现状与趋势,并对人工智能与新闻视频制作的融合发展前景进行了展望。

关键词： 波浪预测   小波变换   机器学习   边界问题   未来信息问题  

摘要： 准确的波浪预测对海洋工程、船舶航行、海岸防护及离岸风电场等领域至关重要。小波变换能够将波浪数据分解为不同频率成分，捕捉波浪的复杂动态变化特征，与机器学习模型结合可以提高波高预测的精度。本研究以最大重叠离散小波变换（Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform，MODWT）为例，对结合小波变换过程中可能存在的问题进行了剖析：模型在小波变换的卷积操作中，由于边界处数据缺失或引入非原始数据，会产生边界问题；逆卷积过程则可能引入未来信息导致模型无法在现实中应用。本文指出在输入特征序列前依据滤波器长度和分解级数增加历史数据点，并通过使用分解系数直接预测或采用累加重构的小波变换方法，可以避免边界问题和引入未来信息。尽管结合小波变换的机器学习模型提升波浪预测精度作用有限，但对较长的预测提前期提升效果相对明显。同时，通过控制滤波器长度和小波分解层次避免信息丢失，有利于提高预测精度。本文加深了小波变换在波浪预测机器学习模型中应用的理解，推动小波变换与深度学习在海洋数据处理领域的融合发展。