关键词： 国内生产总值   新经济形态   产业生态   人工智能   产业增加值   新业态   大数据   生产可能性边界  

摘要： 数字经济是集大数据、云计算、人工智能于一体的新经济形态,具有高创新性、强渗透性、广覆盖性的特征,是新质生产力中创新最活跃、影响最广泛的领域。数字技术作为新型通用技术,赋能千行百业,突破生产可能性边界,重塑产业生态,已经显现出对新质生产力发展的强大驱动力。2023年,我国数字经济核心产业增加值超过12万亿元,占国内生产总值比重达到10%左右,5G、工业互联网、人工智能等新动能加快发展,新业态新模式不断涌现,为发展新质生产力注入强劲动力。

关键词： 人工智能   公共图书馆   采编工作  

摘要： 本文探讨了人工智能时代公共图书馆采编工作的现状、挑战及发展趋势。随着信息化和智能化技术的深入发展,公共图书馆采编工作面临海量信息获取与整理、读者需求多样化以及数字化资源管理与推广等挑战。人工智能技术的引人为采编工作带来了机遇,但也带来了技术更新换代、数据安全问题及专业人才短缺等挑战。本文建议公共图书馆应通过智能化采编技术的应用,加强数据安全保护,加大人才培养和引进,优化工作流程以及建立和完善与读者互动等措施,提升采编工作的效率和质量,以更好地满足读者需求,提高服务质量和管理水平,进而推动公共图书馆事业的持续发展。

关键词： 交通运输工程   信息学   交通运输系统   机器学习   国家重大需求   川藏铁路   大数据   运营管理  

摘要： 《交通运输工程与信息学报》为季刊,每季末月20号出刊,主要关注交通运输系统(包括道路、铁路、航空、航海等各种交通方式)运营管理与信息化相关创新理论方法研究。尤其鼓励面向国家重大需求与领域热点的探索与创新,如:国家综合立体交通网、交通强国、川藏铁路、碳中和与碳达峰、自动驾驶、大数据与机器学习等。

关键词： 中小企业   数字化转型   智能制造   县域产业集群  

摘要： 数字化转型已成为中小企业提升生存能力、增强成长活力进而实现高质量发展的重要途径。支持中小企业数字化转型已经成为各级政府工作重点,各省(市、区)都在积极探索中小企业数字化转型路径。本文通过梳理各省(市、区)推进国家级、省级中小企业数字化转型试点的推广模式与典型经验,从整体层面、产业层面、企业层面、平台层面等维度总结分析湖南省中小企业数字化转型的现状和困难,充分考虑湖南省已有政策,围绕模式选择、平台建设、配套举措等方面提出了推进省级中小企业数字化转型试点工作的路径建议,为湖南省推进中小企业数字化转型试点工作提供借鉴。

关键词： 电机轴承故障诊断   深度学习   机器学习   信号处理   技术发展趋势  

摘要： 概述了电机轴承故障诊断的新兴技术与发展趋势,介绍了深度学习、机器学习、信号处理等方法。每种技术都针对特定挑战提出解决方案,展现了电机轴承故障诊断领域的最新进展。探讨了未来研究的方向,包括深入研究电机轴承的故障机理、探索融合多种诊断方法的可能性、关注实时在线监测技术的发展以及拓展电机轴承故障诊断技术在其他相关领域的应用等。

关键词： 故障诊断   机器学习   支持向量机   粒子群优化   经验模态分解   风电机组  

摘要： 针对风电机组的故障诊断,提出了一种基于多类模糊支持向量机的故障诊断方法。首先,采用经验模态分解从振动信号中提取故障特征向量。用于含噪声信号的分类问题,其中采用核模糊C-均值聚类算法和粒子群优化算法分别计算模糊隶属度并优化核函数参数。然后,为了研究所提出方法的性能,对反向传播神经网络和标准支持向量机进行了研究和对比并使用离散小波变换提取故障特征向量。最后,为了验证所提出方法的有效性,以直驱式风电机组的进行仿真测试,实验结果表明,该方法能够有效实现风电机组的故障诊断,具有较好的性能和较高的诊断准确率。

关键词： 机器学习算法   海洋石油支持船   智能视频图像   危险识别  

摘要： 随着海洋石油勘探开发的不断深入,海洋石油支持船的安全运行已成为行业重要关注点。基于此,智能视频图像危险识别与预警系统应运而生,该系统能实时监控并自动识别海上作业中的潜在危险,从而提前预警,降低事故发生的风险。文章分析机器学习算法在海洋石油支持船智能视频图像危险识别与预警系统中的应用与性能比较。通过对当前主流的机器学习算法进行分析和实验验证,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)以及随机森林(RF)等,探讨机器学习算法在危险识别准确率、实时性、稳定性等方面的性能。结果表明,CNN和RNN在识别准确率和实时性方面具有显著优势,但计算资源消耗较大;而SVM和RF虽然在识别精度上略逊一筹,但在稳定性和实时性方面表现良好,且计算资源要求相对较低。综合考虑系统的实际需求和资源条件,可以选择适合的机器学习算法构建智能视频图像危险识别与预警系统,以提升海洋石油支持船的安全作业水平。

关键词： 国际传播能力   媒介形式   媒介化   人工智能   信息传播   价值伦理   日常生活服务   数字治理  

摘要： 在深度媒介化的背景下,生成式人工智能(简称“生成式AI”)技术引起了新一轮技术变革,目前已经在信息传播、数字治理、教育科研、医疗保障和日常生活服务等诸多领域进行了初步应用,并取得了一定成效。同时,生成式AI也将通过多种方式重塑国际传播的媒介形式、内容生态.传播机制和价值伦理,并在显现广阔应用前景的同时带来一系列潜在风险.成为新时代国际传播能力建设中不可忽视的技术变量。

关键词： 影像组学   磁共振成像   机器学习   胶质瘤   单发脑转移瘤  

摘要： 目的分析基于多模态磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)影像组学鉴别胶质瘤及单发脑转移瘤的研究进展,得出提升鉴别准确性的要素。方法通过检索PubMed、Web of Science及FMRS外文医学信息资源检索平台3个数据库,根据纳入排除标准,对纳入的文章提取数据来源、患者数量、MRI设备、MRI序列、肿瘤分割软件、分割方式、分割范围、分割类型、特征提取方法、筛选方法、机器学习分类器、最优的机器学习分类器等数据进行综合分析。结果最终纳入12篇文献进行分析,大多数研究选择MRI传统结构序列,特征筛选方法选择最多的是最小绝对收缩和选择算子,使用最多且表现最佳的机器学习分类器为随机森林。结论MRI影像组学方法在鉴别胶质瘤及单发脑转移瘤方面展现出了较高的准确性,为临床决策提高了较大帮助。

关键词： 机器学习   花椒   麻味物质   模型  

摘要： 本综述对机器学习在花椒中麻味物质的应用进行了总结。市面上不同品种的花椒含有不同的麻味物质且其含量亦不尽相同,同时花椒麻味物质的组成及其含量的传统检测与分析方法有诸多局限性,因此引入机器学习算法为这一领域带来了新的可能性。使用机器学习算法建立花椒品质的预测模型与干燥模型,综合对花椒的感官评价,建立花椒种质资源库,对花椒的遗传育种具有重大意义。本综述系统地回顾了不同花椒品种中麻味分子的组成及其含量,同时分析了机器学习算法在品质预测模型、干燥模型与麻味物质数据分析中的应用情况。通过整合机器学习技术,研究人员能够更深入地了解目前已建立的模型,基于麻味物质为花椒的产量与品质的优化提供支持。