关键词： 残疾运动员   人工智能   生理监测   科技之光   人体工学设计   传感器技术   智能轮椅   高科技装备  

摘要： 在2024年巴黎残奥会的璀璨舞台上,运动员背后的科技之光正将这一全球盛会推向新的“赛道”。从智能轮椅到仿生假肢,从生理监测到数据追踪,从AR实景到AI模拟这些融合了最前沿的传感器技术、人工智能与人体工学设计,让运动员在赛道上飞驰、在泳池中破浪,高科技装备和先进训练理念不仅助力残疾运动员跨越身体障碍,更激发其新的潜能。

关键词： 人工智能   伦理治理   刊首语   伦理风险   隐私泄露   数据安全性   人权保障   大数据  

摘要： 随着科技的飞速发展,人们的生活正发生着翻天覆地的变化。以生成式人工智能等为代表的新技术正在改变着传统的生产、生活模式,但其在为人类生产、生活带来智能化和便捷化的同时,个人隐私泄露、数据安全性、算法黑箱、深度伪造、信息茧房、大数据杀熟以及数字鸿沟等科技伦理风险也随之出现并逐渐扩大,成为了各国必须面对的现实人权难题。因此,提高人工智能科技伦理意识,强化人工智能科技伦理治理,促进人工智能科技创新在安全、可靠、负责的轨道上推进,确保科技发展与人权保障协调发展,已经成为数字时代人权研究的重大课题。

关键词： 大数据   人工智能   数学教学  

摘要： 人工智能、大数据与个性化教学的融合,塑造未来数学教育的新面貌。基于大数据技术的人工智能在数学教学中深度影响个性化数学教学模式。大数据为数学教学提供学习分析、学生学习进展预测、个性化学习计划、教育决策的数据驱动模型等支持。个性化的数学教学在人工智能和大数据背景下可以建立实时反馈机制,形成跨学科整合的个性化教学模式和个性化评价体系。

关键词： 骨肿瘤   影像诊断   人工智能   深度学习   卷积神经网络  

摘要： 骨和软组织肿瘤发生于肌肉骨骼系统,骨和软组织恶性肿瘤占所有人类恶性肿瘤的0.2%,如不及时诊断和治疗,患者可能面临预后较差的风险。图像判读在骨和软组织肿瘤诊断中起着越来越重要的作用,人工智能可用于整合临床肿瘤学中的大量多维数据,推导模型并预测结果,改善治疗决策。其中,深度学习是人工智能中常用的方法之一,其主要采用卷积神经网络,卷积神经网络通过对数据集进行反复训练和参数的迭代调整来得到最终模型。基于深度学习的人工智能模型已成功应用于骨和软组织肿瘤领域的多个方面,包括图像分割、肿瘤检测与分类、肿瘤分级与分期、化疗效果评估以及复发与预后预测等。文章介绍了人工智能在骨、软组织肿瘤医学图像诊断与治疗中的应用原理和现状,并广泛探讨了此领域目前面临的挑战和未来的前景。

关键词： 胃肠道间质瘤   机器学习   支持向量机   影像组学   计算机断层摄影  

摘要： 目的构建并验证基于增强CT影像组学特征联合传统CT特征的机器学习SHAP模型术前预测胃肠道间质瘤(GIST)患者Ki-67表达状态。方法回顾性搜集我院149例GIST患者临床、影像及病理资料。根据术后病理将患者分为Ki-67低表达组和高表达组。分析术前增强CT图像中的传统CT特征并从静脉期图像中提取影像组学特征。采用组内相关系数(ICCs)、最大相关最小冗余(MRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法筛选影像组学特征并构建影像组学标签。然后采用SVM机器学习算法对影像组学特征并联合传统CT语义特征进行模型构建,以受试者工作特征(ROC)曲线评估机器学习模型对GIST患者Ki-67表达的预测效能,并使用SHAP方法分析并研究不同变量的贡献度及风险阈值。结果在训练集中和验证集中,Ki-67高表达和Ki-67低表达患者的Radscore分别为(5.50±8.27)vs(-2.16±5.56)和(2.15±1.71)vs(-3.43±6.90),差异均有统计学意义(P<0.001)。Radscore在预测GIST患者Ki-67表达在训练集和验证集中的AUC分别为0.749和0.729。联合影像组学特征和传统CT特征SVM分类模型显示训练集和验证集的AUC分别为0.812和0.791。SHAP分析结果显示Radscore和肿瘤直径对模型具有高度正贡献。个性化特征归因结果显示Radscore>-0.1175、肿瘤直径>5.5 cm对GIST患者Ki-67高表达的风险预测能力越大。结论基于增强CT影像组学特征和传统语义特征的可解释SVM模型可以术前个性化预测GIST患者Ki-67表达状态,可为临床个体化治疗决策提供可靠的影像学生物标志物。

关键词： 机器人伦理   治理   人工智能   规范策略  

摘要： 随着人工智能技术的日新月异,机器人已逐渐渗透到我们的日常生活与工作的方方面面。然而,这种普及并非毫无代价和潜在威胁,它催生了一系列前所未有的伦理问题,对现有的社会安全体系发起了挑战。本文回顾了机器人的发展及应用,探讨了现存的机器人伦理涉及的核心问题,并分析了各方当前在机器人治理领域做出的一些努力以及面临的诸多难题,如法律法规的滞后、技术监管的困境以及社会观念的差异等。在此基础上,本文还提出了一系列积极的规范策略,如设立专门机构、加强跨学科研究、完善现有法律法规等,旨在推动机器人技术健康发展的同时,确保人类社会秩序的和谐。With the rapid advancement of artificial intelligence technology, robots have gradually become integrated into various aspects of our daily lives and work. Yet, this widespread adoption has not been without costs and potential threats, giving rise to unprecedented ethical issues that challenge our existing social security systems. This paper reviews the development and applications of robots, discusses the core issues in robot ethics, and analyzes the efforts made by various stakeholders in the realm of robot governance, as well as the significant challenges they encounter. These challenges include lagging laws and regulations, dilemmas in technological regulation, and divergent social perceptions. Building on this analysis, the paper proposes a series of proactive regulatory strategies, such as establishing specialized agencies, strengthening interdisciplinary research, and enhancing existing legal frameworks. The aim is to foster the responsible development of robotics while ensuring the maintenance of social harmony.

关键词： 消费模式   人工智能   革命性影响   商业模式   大数据   云计算   经济学   生产方式  

摘要： 数字经济的发展正在推动生产方式、消费模式和商业模式的深刻变革,为经济增长注入新的动能。随着大数据、云计算、人工智能等新技术的广泛应用,数字经济已成为驱动经济增长的核心力量。然而,数字经济的运行逻辑与传统经济存在显著差异,从经济学视角解析数字经济的内在逻辑,探讨数字技术对生产方式、消费模式、商业模式的革命性影响,以及如何重塑经济活动的基本范式,有助于更好地把握数字时代的经济规律,推动数字经济健康发展。

关键词： 会议论文   人工智能   新兴主题   主题发现   BERTopic  

摘要： [目的/意义]基于文献研究,揭示人工智能领域具有研究和发展潜力的新兴研究主题,为捕捉领域的发展动态和未来趋势提供参考。[方法/过程]构建人工智能领域国际顶级会议文献数据集,运用BERTopic主题模型实现主题发现,利用新颖性、增长性、主题强度,计算各研究主题的综合新兴潜力,遴选和评价领域新兴主题。[结果/结论]人工智能领域整体发展活力强,综合计算认为“目标检测”“联邦持续学习”和“梯度提升”是该领域当前最具潜力的新兴主题,“AI隐私保护”“3D点云”“音频与视觉交叉”是未来比较有潜力的新兴主题。文章提出的研究框架能够发现更具时效性、准确性和可解释性的研究结果,具备实际可行性。[局限]未对不同神经网络语言模型进行对比研究和综合分析,未来可综合利用不同模型,揭示更具系统性、针对性、方向性的研究结论。

关键词： 迁移学习   机械钻速预   机器学习  

摘要： 提高钻速预测模型的迁移性有助于实现对钻井机械钻速高效、精准的预测。经过深度调研,总结了迁移学习与传统机器学习的关系,迁移学习是机器学习范畴内一个重要的研究领域;详细对比了迁移学习模式与传统机器学习模式的差异性,并介绍了各类迁移学习方法的特点。深入研究了基于实例的迁移学习方法,对基于迁移学习理论的机械钻速预测模型进行了可行性分析并完成模型设计。

关键词： 图像识别   人工智能   文本生成   AI   Open   产业升级   Chat   GPT  

摘要： AI的各种应用层出不穷,不仅提高了生产效率和工作效率,还为人们日常生活带来了诸多便利。中外AI赋能产业的路径各不相同。在我国,AI在文本生成、图像识别、绘画艺术等方面具有独特优势,应充分发挥其长处。2022年11月30日,OpenAI公司发布ChatGPT,标志着AI(人工智能)发展进入新的阶段,AI从1.0时代进入2.0时代。ChatGPT属于AIGC范畴。自此之后,包括AIGC在内的各种AI应用如火似荼地发展起来。