关键词： 机器学习   人工智能   反流性食管炎   模型   医案   辨证  

摘要： 目的　基于机器学习方法构建反流性食管炎中医智能辨证模型。方法　检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database，VIP)、万方数据知识服务平台(E-Resources for China Studies，Wanfang Date)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc，CBM)、古今医案云平台2001年1月至2024年1月收录的反流性食管炎中符合肝胃不和证、肝胃郁热证的临床医案数据。通过数据预处理、特征工程，然后将数据样本按7：3划分为训练集和测试集。运用支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、K最近邻（K Nearest Neighbors，KNN）、随机森林（Random Forest，RF）、极限梯度提升（EXtreme Gradient Boosting，XGBoost）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）、逻辑回归（Logistic Regression，LR）的机器学习算法建立反流性食管炎的辨证模型。结果　整理得到188则医案数据样本，在相同训练、测试样本数据下，支持向量机、K最近邻、随机森林、极限梯度提升、BP神经网络、逻辑回归这6种算法对反流性食管炎两种证候的识别准确率分别为75％、73％、78％、65％、60％、62％。结论　随机森林模型在诊断和预测方面表现出色，因此将机器学习技术应用于RE辨证模型构建在方法学上是有可行性的。

关键词： 帕金森病   抑郁   影像组学   机器学习   预测模型   逻辑回归  

摘要： 目的 根据磁共振成像（MRI）影像组学特征以及4种机器学习算法来构建不同的机器学习帕金森病抑郁（dPD）预测诊断模型，以早期预测诊断dPD。方法 选取2022年10月至2023年11月安徽中医药大学第一附属医院明确诊断为帕金森病（PD）的111例住院病人，根据量表及临床医生评估分为PD组（n=64）和dPD组（n=47），收集两组病人的临床资料、MRI数据构建影像组学特征并进行特征筛选，根据所筛选的特征使用4种不同的机器学习算法构建dPD风险预测模型。对dPD风险预测模型采用受试者操作特征曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、特异度等指标评估模型效能。结果 共筛选出7个和dPD密切相关的MRI特征，4种机器算法中逻辑回归（LR）算法所构建的模型效能最佳，训练集AUC为0.83、灵敏度为0.86、准确度为0.71；测试集AUC为0.77、灵敏度为0.90、准确度为0.79。结论 基于MRI特征和LR算法所构建的dPD预测诊断模型可以较为准确地诊断dPD，为早期识别dPD提供影像学指导。

关键词： 机器学习   大数据   动物遗传育种   遗传改良  

摘要： 随着智慧畜牧研究的深入和高通量组学平台的发展,动物育种逐渐进入大数据时代的“育种3.0”,而机器学习是大数据研究不可或缺的有效手段。机器学习亦称计算机自动获取知识,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学等多门学科,作为人工智能和数据挖掘中的热门算法之一,具有学习能力强、准确率高和泛化能力强等优势,已经成为生物信息分析领域处理大型数据和进行预测的重要工具。目前广泛用于基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多组学数据的整合与分析,尤其在家畜基因组估计育种值(genomic estimated breeding value,GEBV)的计算、基因型数据的填充和蛋白质结构及功能的预测等方面取得重要突破。作者介绍了几种常见的机器学习算法的概念和原理,对机器学习算法在重要家畜(猪、牛、羊)遗传育种方面取得的重要研究成果进行综述,进一步讨论了各种机器学习算法的优缺点、以及应用在动物遗传育种中存在的一些问题。最后,对机器学习的未来发展进行了归纳及展望,旨在提高预测准确性及效率,加快种群遗传进展,快速实现精准育种。

关键词： 人工智能   智能社会   实验主义治理   社会实验  

摘要： 科技发展正推动人类快速迈入以人工智能作为主导技术和生产力,被智能革命全面影响、改造和定型的智能社会。基于对“技术—社会—治理”关系的阐释,揭示了人工智能创新引领下,智能社会在经济、政治、文化、社会、生态方面的系统变革。分析了未来人工智能作为独立主体带来的新质生产力、文明新形态和社会运行新机制,以及由此可能引发的价值观对立、经济活动无序、社会管理超复杂、认知混乱、能耗激增等风险挑战与治理要求。从对人工智能技术进行规训的角度,阐释了以人工智能社会实验为代表的实验主义治理新范式,提出在通用人工智能日臻成熟、智能社会转型提速的新形势下,加快从“智能的社会治理”转向“智能社会的治理”,构建人文智能社会的发展目标。

关键词： 小行星探测   行星防御   人工智能   智能感知   智能决策  

摘要： 小行星已成为深空探测领域的主要目标之一。围绕小行星抵近探测安全、高效处置的需求，综述了主要航天强国面向小行星抵近探测的人工智能技术应用及设想。从深空环境智能感知、智能规划及决策两个方面梳理了当前的研究进展，分析了当前人工智能技术应用于小行星抵近探测任务中面临的模型可靠性难以度量、未知环境适应性不足、星载计算资源受限等难点与挑战。结合中国未来的小行星抵近探测任务和行星防御系统构建任务，探讨和展望小行星抵近探测中人工智能技术的未来发展方向与应用趋势。

关键词： 鸡   腹脂沉积   早期体尺性状   机器学习   预测模型  

摘要： 为探究活体、无创、简单、高效的母鸡腹脂沉积性状测定和选育技术方法，本研究以清远麻鸡为研究对象，将多体尺性状选择法与8种机器学习模型相结合，分别构建不同日龄体尺性状对母鸡腹脂含量的回归预测模型和分类预测模型。利用58～136日龄间各个日龄的多个早期体尺性状结合机器学习方法，体尺测定日龄对预测成年清远麻母鸡腹脂含量的准确性未表现出明显差异；进行回归预测时，RF模型的预测效果最好，拟合效果R2为0.821～0.861，预测误差MAE为6.32～7.27；进行分类预测时，Bagging模型在二分类、三分类中均具有更高的预测准确度，二分类准确度ACC可达94.54%～100%，三分类准确度ACC可达99.58%～100%。本研究基于机器学习建立并优化了优质鸡腹脂沉积活体预测模型，能够为优质鸡腹脂早期活体选育等奠定技术基础，也为腹脂含量预测模型构建的相关技术探索提供参考。

关键词： 组合结构   超高性能混凝土   栓钉   抗剪承载力   机器学习  

摘要： 组合结构良好的界面抗剪性能是充分发挥钢和超高性能混凝土（UHPC）材料性能的关键。为研究钢-UHPC组合结构栓钉剪力连接件抗剪性能，建立了UHPC中包含263个栓钉的推出试验数据库，进行了特征相关性分析，并分析了主要参数影响规律。基于机器学习算法训练并生成了10个栓钉抗剪承载力预测模型，通过8次随机抽样训练验证模型稳定性。采用确定系数(R2)、平均平方对数误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评估预测精度，并与3种传统计算方法进行了比较。结果表明，UHPC抗压强度小于150 MPa的试验样本占比高达64.6%，而栓钉直径小于19 mm的试验样本占比达到73%，缺乏更高强度UHPC和大直径栓钉试验数据。传统公式预测精度低于机器学习模型预测精度。随机森林模型预测精度最高，R2为0.98，MAE与RMSE分别为3.9和6.4；与传统模型最高精度相比，R2提高了216%，MAE与RMSE分别降低了93%与90%，表明机器学习模型可大幅提升预测精度，为栓钉抗剪承载力计算提供了新的思路。

关键词： 技术融合   颠覆性专利   量子信息   Rao-Stirling指数   Autogluon   机器学习  

摘要： [研究目的]技术融合是颠覆性技术的重要来源,科学、精准地预测由技术融合催生出的颠覆性技术,对于中国在特定技术领域加速科技融合与进步、实现“换道超车”具有重要意义。[研究方法]构建了技术融合视角下的颠覆性专利预测框架。首先,基于Rao-Stirling指数对专利技术融合强度进行测度;其次,结合文献计量、文本挖掘方法刻画技术融合型颠覆性技术核心特征,从新颖性、突变性、高影响力三个维度构建指标识别历史颠覆性专利;最后,运用Autogluon机器学习框架拟合专利申请外部特征与颠覆性专利间的潜在关系,完成颠覆性专利的预测。[研究结果/结论]围绕量子信息领域开展实证研究,共预测出377条颠覆性专利,涵盖量子计算处理器、单光子探测、量子点材料等7类技术,为决策制定者把握技术融合方向,促进颠覆性技术创新发展提供了参考依据。

关键词： 偏头痛   人工智能   非药物神经调节技术   经皮耳迷走神经刺激   耳穴电针   综述  

摘要： 偏头痛是一种常见且高复发率的神经系统疾病，动态监督与随访、治疗效果一直是临床热门话题。随着人工智能（AI）在医学领域的发展，为偏头痛诊断、评估及管理提供了新思路。而经皮耳迷走神经刺激（taVNS）和耳穴电针技术作为非药物治疗手段，因其非侵入性和高效性，临床备受关注。taVNS通过刺激耳廓迷走神经耳支，调节脑内疼痛网络，临床研究显示其能显著减少偏头痛发作频率和强度，安全性良好。耳穴电针通过脉冲电流刺激耳穴，强化调节功能，显著降低偏头痛患者的疼痛天数和发作频次。临床亟需研发基于耳穴电针技术的新型可穿戴便携式镇痛仪，融合人机传感、先进材料和电子集成设计，实现功能模块的高度集成和数字化智能化管理，并推动神经调节技术的科研和临床进展。本文从人工智能辅助偏头痛诊治、以及经皮耳迷走神经刺激和耳穴电针在偏头痛中的临床应用做了介绍，为临床偏头痛诊治、评估提供一定参考。

关键词： 智能机器人   人工智能   传感技术   自动驾驶   传感器   战略制高点   环境适应性   无人机  

摘要： 近年来，随着自动驾驶、智能机器人、无人机等人工智能领域的快速发展及其对环境信息不断增长的需求，对传感器及传感技术提出了更高的要求.开发高性能、智能化的传感器已成为新技术的战略制高点，亟需发展新的传感理论，开展新的传感材料与器件研究，克服当前传感器功耗高、集成度低、环境适应性不佳等问题.