关键词： 人工智能   大数据工程   创新架构   分布式计算   机器学习  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,大数据与人工智能(AI)的融合已成为推动技术创新、产业升级和商业变革的重要力量。本文旨在探讨人工智能融合下大数据工程设计的创新架构与应用,分析两者如何协同作用,以开启智能数据应用的新范式。文章主要概述大数据与人工智能的融合背景及意义,详细阐述创新架构设计的关键要素,包括分布式计算、机器学习、数据治理和云计算等,并结合实际应用案例,探讨该架构在智能制造、医疗健康、电商行业及金融领域等多个方面的应用前景。

关键词： 人工智能   经济增长   区域差距   量化空间模型  

摘要： 当前,中国的区域经济发展分化态势明显。在此背景下,人工智能的快速渗透会给各地经济增长和区域差距带来什么影响?为了回答该问题,本文首先建立差分模型,给出简约式的证据。研究发现,人工智能对经济增长有显著的促进作用,如果处于25%分位的城市采用与75%分位城市一样的人工智能渗透率,则其GDP的增长率提高约1.4个百分点。该结论在进行一系列稳健性检验及处理内生性问题后仍成立。为进一步分析人工智能对各个区域的异质性影响及总体经济效应,本文构建了一个多区域量化空间模型。模拟分析表明:人工智能会提高一个地区的就业、工资与产出,降低其生产成本与价格,促进该地与其他区域的贸易和劳动力流动;如果每个区域都受到了相同的人工智能冲击,则全国GDP和福利水平会上升,但与此同时,由于各地对冲击的响应不同,区域之间人均产出的差距将拉大。

关键词： 钢包下渣   机器学习   钢包底部结构   XGBoost   回归预测  

摘要： 钢包结构直接影响炼钢工艺的效率、质量和经济性。为进一步优化钢包结构设计，基于钢包下渣水模拟数据，深入探讨了不同机器学习算法在预测开始下渣时剩余钢水量的效能，并针对钢包底部结构变量对下渣剩余钢水量的影响进行了预测分析。首先，采用SMOGN技术对钢包下渣水模拟数据进行过采样预处理，以平衡数据分布，构建包含训练集和测试集的剩余水量特征集。在此基础上，分别测试了LASSO,SVR,ElasticNet,MLP以及XGBoost五种机器学习模型对剩余水量的预测能力。通过决策系数、均方误差和平均绝对误差三个指标进行评估，结果表明，XGBoost模型的预测效果最优，是剩余钢水量预测模型的首选。最后，采用XGBoost模型分析了钢包模型底部结构变量，包括水口直径、水口凸起高度、钢包底部台阶高度和钢包底部台阶与水口距离等对钢包下渣剩余水量的影响。结果表明，当水口直径超过?40 mm时，剩余水量显著降低。降低水口凸起高度，以及增加钢包底部台阶高度，会显著降低钢包内剩余水量：当水口凸起高度超过26 mm时，剩余水量则将超过20 L；而当台阶高度超过11 mm且水口凸起高度低于11 mm时，剩余水量将减少到10 L以下。当台阶与水口距离增大时，剩余水量先减少，在距离大于100 mm后趋于稳定。研究结果为钢铁企业优化钢包结构、降低钢液浪费方面提供了重要参考，具有实际指导意义。

关键词： 新能源发电   功率预测   不确定性分析   机器学习   电网运行  

摘要： 随着新能源的发展,新能源发电(如风电、光伏等)已成为国家电力结构的重要组成部分。由于新能源的发电量受环境因素影响较大,如风速、光照等,存在很大的不确定性。对此,我们开展了对新能源发电功率短期预测中的不确定性的深入分析,并探索无人值守环境中实现高精度预测的可能性。本研究以实际采集的新能源发电数据为基础,利用复杂的统计学方法,进行不确定性分析,并引入机器学习等方法进行短期预测。分析结果显示,这种方法可以有效减少预测误差,提高预测精度。并且,通过自学习和自调整的能力,可以适应环境变化,进一步提高预测精度。高精度的短期预测,可以为电网运行提供更有价值的参考信息,从而提高电网的运行安全与效率。本研究结果有望为新能源发电的有效利用、电网运行的安全稳定提供有益的借鉴。

关键词： 人工智能   广播电视   广告监管系统  

摘要： 本文以融合人工智能技术的广播电视广告监管系统为研究对象,深入分析和设计其功能需求。在功能设计部分,提出了广告定位与识别、播放时间统计和监测报告生成等模块的设计方案。通过广播电视信号数据提取,设计实时监控面板和历史报表功能,引入异常检测与报警机制,提高系统实用性。采用自然语言处理技术、图像识别和音频分析技术实现对广告全面监管,生成广告播放统计报告和违规广告情况报告,为监管机构提供决策支持。

关键词： 肺结节   人工智能   靶扫描   计算机体层成像  

摘要： 目的:探讨人工智能(artificial intelligence,AI)软件对肺结节良恶性鉴定及肺结节病理学类型预测的价值。方法:收集2020年9月—2024年8月于复旦大学附属肿瘤医院闵行分院进行高危人群肺结节筛查且经病理学检查证实的肺结节患者。应用AI软件分析肺结节的良恶性及病理学类型,并与病理学检查结果进行一致性检验。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估AI软件的诊断效能。结果:共纳入62例肺结节患者,其中炎性结节4例,原位癌4例,非典型性腺瘤样增生2例,微浸润腺癌16例,浸润腺癌32例,鳞癌4例。肺结节软件分析诊断肺结节良恶性的灵敏度为98.28%,特异度为75.00%,准确度为96.80%,曲线下面积为0.866。AI软件对肺结节病理学类型预测与病理学检查结果进行一致性检验,Kappa值为0.859。结论:基于计算机体层成像(computed tomography,CT)靶扫描的AI软件在肺癌筛查中能够有效地鉴别肺结节良恶性,对肺结节的病理学类型预测也具有参考意义,对医师作出更优化的临床手术决策及对患者肺结节进行精准化管理有很大帮助。

关键词： 智能制造   虚拟调试   MCD  

摘要： 基于MCD设计数控铣床自动换刀与机器人上、下料平台,经NX MCD平台操作、生成PLC程序与HMI界面,用PLCSIM Adv实现MCD与TIA博图虚拟调试,为自动化上、下料及加工中心虚拟换刀提供参考,推动智能制造发展。

关键词： 数字文明   人工智能   中华文明   人类文明新形态  

摘要： 构建数字文明新形态是在人工智能技术狂飙与中华文明现代转型的双重变奏中的必然选择,也是进一步全面深化改革、推进中国式现代化的重要课题。这不仅需要我们科学审视其现实境遇,更需要我们在实践中探求人工智能技术与中华文明的契合逻辑,在现代转型中充分发挥中华文明的独特优势,从而推动创造“中国式数字文明”。因此,处在中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局相互激荡的历史时期,中国共产党人必须带领全国人民在新一轮的科技变革浪潮中自觉承担起推进中华文明现代转型的历史重任,在坚定文化自信、秉持开放包容、坚持守正创新中为构建数字文明新形态贡献力量。

关键词： 数字印刷机   高质量图像印刷品   故障信息处理   人工智能   大数据  

摘要： 内容聚焦数字印刷机高质量图像印刷中的故障信息处理,运用故障树分析法与机器学习算法建模。通过在某品牌数字印刷机的实证测试,所提方法使故障检测率提升30%,显著缩短故障定位时间,为设备优化运行与高效管理提供数据支撑。

关键词： 基础医学   科研能力   人工智能   混合式教学   实验教学   微课题  

摘要： 在国家科教兴国战略与教育数字化转型背景下,医学教育亟须探索科研创新能力培养的新路径。文章针对当前医学生本科阶段科研培训存在的系统性训练缺失、核心能力不足及协作精神欠缺等问题,提出人工智能(AI)与混合式教学深度融合的改革方案。通过整合AI技术,构建线上智能引导-线下虚实结合的双轨培养框架:线上依托AI技术引导科研理论深度学习,提供智能问答和个体化评估;线下采用微课题实践模式,利用AI工具开展实验设计、数据分析和论文撰写等实践训练,并在科研培训中厚植科学家精神。同时建立数据驱动的多维考核体系,强化能力导向评估。该教学模式为AI时代医学教育的转型升级提供了思路,为推进新医科复合型人才培养提供了理论参考与实践范式。