关键词： 针灸   脑效应   人工智能   神经影像学  

摘要： 脑电图、磁共振成像等神经影像学技术从脑结构、功能、代谢及血流动力学角度为针灸脑效应机制分析提供了客观、可视化技术手段。人工智能算法的发展可弥补神经影像学数据多而分散、质量参差不齐及图像信息高异质性等不足。两者结合应用则可促进针灸效应的个体化、智能化、精准化预测,实现针灸效应差异性应答情况的智能分类,以及脑区激活模式的识别。本文以脑电图、磁共振成像技术为主,分析机器学习、深度学习等人工智能算法对于多模态神经影像数据的优化过程,以及在针灸脑效应机制研究中的应用,并阐明当前研究的空白与局限性,以期为今后针灸脑效应机制研究提供思路。

关键词： 人工智能   管理模式   文化与文明   人性假设   东方管理  

摘要： 人工智能在21世纪的快速发展正在重塑整个社会。除了生产效率的提升和决策的精准优化,同时也引发了新的社会伦理及管理问题。探索如何适应人工智能时代变革下人类文明可持续发展是管理理论的重要命题。文章围绕技术变化下中国的管理模式演变与发展趋势,就人工智能时代的影响从文化与文明的视角提出了新思考。文章回顾了新中国成立以来管理模式发展历史,并从管理模式的研究方法和人性假设的演变两个维度梳理了管理模式的特征,就人工智能对中国式管理带来的挑战,提出了基于“主体人”假设融合东方智慧与人类文明共性的视角,在全球化的商业环境中,促进不同文化之间的相互理解与融合,贡献东方智慧的理论思考。

关键词： 人工智能   创新质量   技术复杂度   高质量发展   机器学习  

摘要： 提升创新质量是新时代推动新质生产力发展的重要举措。本文以2010年至2022年中国上市公司为研究对象,从企业层面考察了人工智能对于企业创新质量的影响。运用结合机器学习的文本分析方法构建人工智能指标以及利用IPC分类号信息衡量企业创新质量进行实证分析。研究发现,人工智能显著提升了企业创新质量,并且经过内生性处理以及一系列稳健性检验后仍然成立。在影响机制方面,人工智能通过促进企业减少低技能劳动力需求、增加高技能劳动力需求以及提升企业知识吸收能力的方式促进企业提升创新质量。异质性分析表明,人工智能对于国有企业、处于知识产权保护完备地区的企业、进行数实融合的企业以及资本密集型企业的创新质量具有显著的提升效果。本文以微观视角探究了人工智能对于创新的“提质”效应,深化了企业层面对于人工智能的认知和理解,并为企业提高创新质量提供了建议。

关键词： 手术机器人   人工智能   法律地位   产品责任   医疗事故责任  

摘要： 手术机器人所呈现的自主学习性、独立性和交互性等发展趋势,使得其逐渐独立于医疗机构或医生,甚至对后者可能产生反向影响,引发法律责任问题。对于手术机器人造成的医疗事故,单独地划归于医疗损害责任或产品责任无法契合其特征和发展趋势,而简单以人工智能等级进行的划分责任类型,亦割裂了手术机器人与医生之间的交互关系。对此,应确定医疗机构与手术机器人之间的连带关系,在规则适用上注重不同主体在过错认定、危险控制等方面的特征。未来,规范手术机器人医疗事故侵权责任,应确定单独的侵权责任规则体系,并设置第三方赔偿制度以提供有效法律支撑。

关键词： 光纤放大器   喇曼放大   分布式放大   宽带抽运   机器学习  

摘要： 喇曼放大可实现对光信号在光纤链路中的分布式放大,具有高增益、低噪声的优异放大性能,是长距离光纤通信系统中的关键技术之一。为进一步延伸喇曼放大系统光信号传输距离、降低喇曼放大中的相对强度噪声转移、优化并预测喇曼放大系统增益大小、带宽、平坦度等性能参数,多种新型光纤分布式喇曼放大技术得到开发并应用。对近年来新型光纤分布式喇曼放大技术研究进展进行介绍,包括基于超长距离光纤激光器的高阶分布式喇曼放大技术、基于宽带非相干抽运源的低噪声喇曼放大技术及基于机器学习的智能分布式喇曼放大技术,并梳理了光纤分布式喇曼放大技术的基本发展趋势及改进方向。

关键词： 数据驱动   智能制造   航天制造   异构数据集成   制造过程优化  

摘要： 数据要素是航天智能制造的重要驱动力。围绕航天复杂构件制造过程中的多源异构数据集成与分析优化需求,提出了航天智能制造的全域数据集成框架,涵盖数据采集、数据处理与建模、数据分析与优化等关键技术。针对航天制造全流程中多源异构数据的时空耦合特性,提出了包括多维度索引建模、多尺度数据对齐和时间尺度转换的制造数据融合体系,提升数据处理效率和整合能力;针对航天制造过程中包含的复杂运行规律,提出了基于关系网络模型和图神经网络去卷积算法,提高对制造过程的分析能力。最后,提出了数据分析在航天智能制造中的典型应用场景以及案例分析,验证本文中提出方法的有效性。

关键词： 人工智能   冠状动脉狭窄   冠状动脉计算机断层造影  

摘要： 目的:探讨基于人工智能(AI)技术的冠状动脉CT血管成像(CCTA)在冠状动脉疾病诊断中的应用效能及与医师经验的关系。方法:分别采用AI辅助诊断、与医师协同工作的模式以及传统方法,对CCTA图像进行后处理和解读。以冠状动脉造影(CAG)为诊断依据,评估AI诊断阻塞性冠状动脉狭窄在患者以及血管水平上的诊断准确性,并与不同年资医师进行比较。结果:AI辅助诊断的平均时间比传统方法减少了约77%,与医师协同工作的模式减少了约65%。在患者、血管水平上,AI诊断阻塞性冠状动脉狭窄的准确性与具有中高年资的医生相当。AI在患者水平上检测阻塞性冠状动脉狭窄的特异性(54.2%)和阴性预测值(29.3%)较低。结论:利用AI辅助的CCTA在冠心病诊断上能够达到与资深医生相似的诊断精确度,能显著减少图像处理时长,提高了整体工作效益。

关键词： 自然生态系统土壤   农田土壤   微生物组成和功能   机器学习  

摘要： 随着农业的发展,农田土壤生态功能急剧下降,从而导致了农田土壤肥力的下降以及病虫害的严重威胁,这对农业的可持续发展构成了严重挑战。与农田土壤相比,自然生态系统土壤(如森林、草原和湿地等非农业土壤)往往能够维持较高的生态功能。通过对农田土壤和非农业土壤微生物群落及功能的研究发现,农田土壤细菌群落的多样性显著高于非农业土壤群落。通过物种组成分析以及机器学习等方法研究发现,在非农业土壤中显著富集了酸杆菌门(Acidobacteria)、疣微菌门(Verrucomicrobia)和浮霉菌门(Planctomycetes),在农田中显著富集放线菌门(Actinobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和变形菌门(Proteobacteria)。微生物网络分析结果显示,非农业土壤中细菌之间的联系较农田土壤更加紧密。此外,在微生物代谢功能方面,观察到在农田中显著富集了光合作用天线蛋白和各种类型的N聚糖生物合成等功能,而在非农业土壤中大量富集了泛酸和辅酶A的生物合成等功能。通过元素循环分析发现,甲醇氧化、氨氧化等反应在农田土壤中显著富集,而甲烷营养等过程在非农业土壤中显著富集。综上所述,总体来看,非农业土壤细菌群落的复杂性更高,功能性更强,这些发现对理解并调控农田土壤生态系统的功能具有重要意义。

关键词： 人工智能   储能系统   故障检测  

摘要： 随着新能源产业与储能式电力系统的发展,市场对储能系统的需求迅速增加。但储能电芯大型化与储能系统工作环境日益复杂,导致储能系统故障发生率大幅增加。将人工智能技术应用于储能系统故障检测,有效提升了储能系统故障检测效率,减少了人工干预,降低了储能系统故障带来的损失。具体实践过程中,基于人工智能的储能系统故障检测机制需要经过原始数据输入、特征提取、模型建立及故障检测四部分,从海量数据中发现储能系统发生故障的规律,实现储能系统故障预警,精准识别故障发生位置与类型,预测故障发展趋势,大幅提升储能系统工作效率,推动储能系统向智慧化、智能化方向发展。

关键词： 技工院校   智能制造   “机械制图”   识图能力   提升对策  

摘要： “机械制图”作为机械制造专业的基础课,其紧贴生产实践性、紧跟时代前沿性日益凸显。在智能制造背景下,社会对技工院校学生机械识图能力提出更高要求,全面分析当前“机械制图”课程现状,探索提升学生识图能力的措施,从而达到让学生更好更快地适应就业后的职业技能需求、岗位需求,以打下坚实的专业基础,为智能制造领域发展培养大批专业技能人才。