关键词： 信息安全   管理体系   国家标准   人工智能  

摘要： 在数字化浪潮推动下,人工智能与信息安全成为各行业发展的关键要素。市场监管总局与国家标准委于2024年11月28日发布GB/T 45081-2024《人工智能管理体系》国家标准。该标准等同转换于ISO/IEC42001:2023国际标准。

关键词： 青光眼   人工智能   分类   标注   流程   质量控制   指南  

摘要： 青光眼是以病理性眼压升高、视神经萎缩和视野缺损为共同特征的眼病,可能导致不可逆的视力丧失。近年来,人工智能(AI)技术的迅速发展为青光眼的早期诊断和管理提供了新的手段。通过对青光眼相关影像进行分类和标注,AI模型能够学习并识别青光眼特有的病理特征,从而实现影像的自动化分析与诊断。青光眼影像分类和标注的研究主要涉及彩色眼底照相(CFP)、光学相干断层扫描(OCT)、眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)以及超声生物显微镜(UBM)等。彩色眼底照相主要用于视杯与视盘的标注,OCT用于视神经纤维层的厚度测量与标注,AS-OCT和UBM则聚焦于前房角结构的标注与眼前节结构参数的测量。为了规范青光眼影像分类和标注,提升标注数据的质量和一致性,推动智能眼科的临床应用,特制定本指南。本指南系统阐述了青光眼影像分类和标注的原则、方法、流程及质量控制要求,为青光眼影像的分类和标注提供标准化指导。

关键词： 信息技术   人工智能   应用  

摘要： 本文旨在探究计算机信息技术在人工智能发展中的应用。在信息化时代,计算机信息技术已成为推动各行各业转型升级的关键力量。其中,人工智能作为信息技术的集大成者,以其强大的数据处理能力、自主学习能力和创新应用能力,正引领着新一轮的科技革命和产业变革。人工智能的发展离不开计算机信息技术的支撑,二者相辅相成,共同推动着人类社会的进步。

关键词： 人工智能   电子信息安全   防护技术   网络入侵检测   恶意软件识别  

摘要： 网络攻击手段日益复杂,传统的信息安全防御体系已经难以跟上现代电子信息系统技术的快速发展。智能平台依托精准的数据分析和模式识别能力,显著提升了信息安全防护的智能化与自动化水平。通过运用机器学习、深度学习,对庞大的数据集进行实时分析,及时发现潜在的安全隐患,从而提高网络安全防御、恶意代码检测及身份验证等关键系统的反应速度和识别精度。人工智能擅长捕捉并应对攻击手法的演变,能够适时调整安全防御机制,从而提升整体安全防御水平和系统稳定性。该技术在增强电子信息安全防护效果、减少人为操作失误方面具有显著的改进效果。随着人工智能技术的不断发展,其在这一应用领域的潜力将会更加巨大。

关键词： 机床企业   智能控制系统   CCMT展会   智能制造  

摘要： 一、前言在科技飞速发展的时代浪潮下,数字化技术的深度应用、自动化生产的高效推进以及智能制造的推广普及,已成为机床行业未来发展的主要趋势。2024年举办的CCMT展会以“聚焦--数字·互联·智造”为主题,契合了当下大力发展新质生产力的时代需求。众多展商集中展示了与数字化及智能制造紧密相关的前沿技术与创新产品,涵盖了从智能控制系统到数字化制造解决方案。越来越多的企业正积极探索数字化转型的有效路径,而展会则为供需双方搭建了一个高效便捷的交流平台,实现了面对面的深度沟通与精准对接。即将召开的CIMT2025将以“融合创新数智未来”为主题,继续践行数字化转型行动,届时,展会将呈现更多突破性的数字化、智能化、绿色化产品与技术,为制造业高质量发展提供强大支撑,助力行业在全球竞争中实现新的突破。

关键词： 轻度认知功能障碍   多病共存   机器学习   预测模型   Shapley加法解释算法  

摘要： 目的探讨多病共存住院老年人轻度认知功能障碍(mild cognitive impairment,MCI)的影响因素,并基于机器学习(machine learing,ML)方法构建多病共存住院老年人MCI风险预测模型。方法以新疆医科大学第一附属医院多病共存住院老年人为研究对象,使用单因素分析和最小绝对值收缩和选择算子回归算法筛选MCI风险因素,使用随机森林、轻量梯度提升机、极端梯度提升、逻辑回归、K最近邻分类算法、支持向量机、人工神经网络、决策树、弹性网络回归算法9种不同的ML方法构建MCI风险预测模型,并采用SHAP算法对最终模型进行解释。结果共纳入920例多病共存住院老年人,MCI组261例。随机森林模型的预测性能最优,其受试者工作特征曲线的曲线下面积均高于其他模型。SHAP算法对随机森林模型进行分析,显示年龄、共病数量、文化程度、脑血管病是预测多病共存住院老年人MCI发生的关键决策因素。校准曲线表明该模型预测效果和实际结果基本一致,决策曲线表明模型具有良好的临床适用性。结论高龄、共病数量增加、患有脑血管病是多病共存住院老年人发生MCI的危险因素,高文化水平是多病共存住院老年人MCI发生的保护因素。基于随机森林算法的MCI发生风险的预测模型表现最优,具有良好的预测性能及临床适用性,可辅助临床对多病共存老人年进行认知管理和更精准的医疗干预。

关键词： 人工智能   大数据   初中物理  

摘要： 在当今数字化时代,教育领域正经历着深刻变革。初中物理教学面临着如何提高教学效率、满足学生个性化需求等诸多挑战。“人工智能+大数据”技术的蓬勃发展为初中物理教学带来了新的曙光。它犹如一把神奇的钥匙,有望打开提升教学质量、优化学习体验的大门。通过整合这些先进技术,物理教学可以突破传统模式的局限,以更加智能、精准的方式引导学生探索物理世界的奥秘。

关键词： 腹泻   轮状病毒   分子生物标志物   机器学习   免疫细胞浸润  

摘要： 轮状病毒引起的儿童腹泻通常表现为严重的腹泻、呕吐和脱水,尤其对免疫系统尚未完全成熟的儿童构成较大健康威胁。尽管现有的诊断方法如PCR和ELISA在临床实践中被广泛应用,但仍面临准确性、时效性和成本等方面的挑战。因此,本研究提出了一种结合生物信息学和机器学习技术的创新分析框架。通过整合来自多个队列的基因表达数据,识别出了与急性轮状病毒感染高度相关的分子生物标志物,并验证了其在不同临床组中的特异性。研究发现,四个基因(CD1C、IFI27、IFI44和IFI44L)的组合在急性轮状病毒感染组与健康组之间表现出显著的差异表达,与其他常见病原引起的腹泻相比,这一组合具有更高的特异性。这些发现为儿童轮状病毒腹泻的早期诊断提供了重要的见解,并为开发快速、灵敏且经济高效的临床诊断工具奠定了基础。此外,通过功能富集分析和免疫细胞浸润分析,揭示了这些基因在免疫反应中的潜在作用,特别是在免疫调节和细胞修复中的关键角色。本研究的结果为急性轮状病毒感染的早期诊断和个性化治疗提供了重要的依据和参考。

关键词： 智能运维   计算机系统   故障预警   故障诊断   机器学习算法   可视化监控  

摘要： 文章聚焦计算机系统的故障预警与诊断,指出了其面临故障类型多样、初期难识别、数据获取分析困难、预警模型构建复杂及现有诊断技术存在局限等难点,并阐述了智能运维在其中的应用策略,包括构建智能故障预警系统实时监测、运用机器学习算法预测故障、提供可视化监控与报告功能,以及优化运维流程与策略,旨在提升系统稳定性,降低故障发生率与运维成本。

关键词： 机器学习   学习索引   索引结构   数据拟合  

摘要： 学习索引具有检索延迟低、存储占用少小等突出优点，能有效提升数据读写效率（吞吐量）。然而，现有的学习索引大多采用简单的拟合算法，对动态变化的数据分布缺乏适应性，存在拟合效果差、查询不精确等问题。为解决这些问题，提出了一种基于动态精确拟合的学习索引构建算法（Dynamic Precise Fitting Learned Index, DPFLI），通过三项措施构建高效的索引结构：1）利用数据差分感知数据分布情况，通过插入适量的空隙节点获得更好的拟合精度，并方便后继的插入操作；2）将索引内部节点分为正式节点和缓冲区节点，在保证查询效率的情况下有效降低树形索引结构的高度；3）使用高效的布隆过滤器来快速过滤无效查询请求。实验结果表明，与传统的索引结构（如B+树）和典型的学习索引（如LI、ALEX和LIPP）相比，在多种数据集和负载上，DPFLI在读写效率方面具有显著优势。