关键词： 人工智能   临床试验   透明化   医学伦理  

摘要： 从临床试验注册、数据共享和结果报告3个方面阐述了人工智能临床试验透明化的现状:人工智能临床试验的注册率很低,合格的临床试验注册更少;虽然已有一些临床试验数据和代码共享平台,但大部分人工智能临床研究的原始数据和代码的公开获取受限;人工智能临床试验报告的透明度和完整性尚待提高,报告规范的依从性较差。期待通过加强数据保护、构建责任监管框架和制度、加强研究人员的教育和培训以及建立统一的数据共享平台等措施,进一步提高人工智能临床试验的透明化,促进人工智能的临床应用。

关键词： 智能制造   数控技术   课堂实训  

摘要： 随着信息技术与先进制造技术的融合,智能制造成为推动未来制造业发展的关键力量。在中职院校教育中,数控技术教学尤为重要,旨在培养学生适应现代智能制造需求的能力。智能制造系统凭借自我诊断、自我修复的特性,可大幅提升生产效率,同时对教育体系提出了新的挑战。文章探讨了中职院校数控技术教学的现状,分析了智能制造视域下中职院校数控技术教学的关键要素和实施路径,旨在构建更有效的教学模式,提升中职学生的实操能力和创新思维。

关键词： 人工智能   大数据   云计算   网络信息安全  

摘要： 随着科技的进步和时代的发展,网络信息安全问题面临新的风险和挑战。在人工智能、大数据、云计算等技术日益成熟的背景下,本文主要探讨了如何科学、合理地利用新兴技术来应对网络信息安全领域所面临的风险挑战,并促进网络信息安全水平的提高,期望能为全方位增强网络安全保障提供理论支持和实践指导。

关键词： 机器学习   农业水资源利用效率   北方农牧交错带   XGBoost回归算法   SHAP模型  

摘要： 为提升我国北方农牧交错带农业水资源利用效率,研究旨在提出一种基于机器学习极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法的农业水资源利用效率评价和分析框架。首先,利用熵权TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)模型对北方农牧交错带七省区2008年至2021年的农业水资源利用效率进行测度;其次,将效率值作为XGBoost回归预测算法的先验样本进行训练测试,并使用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)算法对极限梯度提升回归预测模型的超参数进行优化。此外,应用五折交叉验证对TOPSIS-XGBoost回归模型结果进行稳健性检验;最后采用SHAP(Shapley Additive Explanation)模型系统分析影响北方农牧交错带七省区农业水资源利用效率的关键驱动因素。研究结果表明:2008年至2021年的北方农牧交错带七省区农业水资源利用效率整体有所提高,平均效率值由2008年的0.328上升至2021年的0.437,但总体效率均值较低;2021年河北省、宁夏回族自治区、辽宁省、陕西省和内蒙古自治区的农业水资源利用效率相对较高,效率值分布在0.40至0.59之间;甘肃省和山西省的农业水资源综合利用效率较低,效率值分别为0.33和0.31;BO-XGBoost回归预测模型测试集的R2较基准XGBoost模型提高了2.63%,且五折交叉验证的R2均值为0.96,表明模型误差较小,具有良好的预测性能和稳健性;供水模数、有效灌溉率以及农业规模化程度是影响七省区农业水资源利用效率的关键驱动因素。TOPSIS-BO-XGBoost-SHAP模型可为我国农业可持续发展提供科学参考和技术支持。

关键词： 膝关节   磁共振   人工智能   深度学习重建  

摘要： 目的:探讨深度学习重建(deep learning reconstruction,DLR)技术在膝关节磁共振加速扫描中的应用价值。方法:前瞻性收集2023年12月在广西医科大学第一附属医院就诊的25名健康志愿者,分别进行膝关节常规序列扫描(记为A组)和DLR试验序列扫描(B、C、D组)并记录扫描时间,对四组图像质量进行主观和客观评价。结果:对比常规序列A组,DLR快速序列B、C、D组PDWI矢状位扫描速度分别提升了16%、38%、52%。客观评价结果中,B组、C组优于A组,差异有统计学意义(P<0.05),D组与A组差异无统计学意义(P>0.05)。主观评分结果中,B组、C组均优于A组,其中B组主观信噪比及总体图像质量与A组差异有统计学意义(P<0.05);D组主观信噪比、清晰度、诊断置信度和总体图像质量评分低于A组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:DLR技术在膝关节MRI成像中不仅保证了图像质量,还提高了扫描速度。推荐在临床实践中采用平均次数为1、相位过采样为60%的PDWI序列结合DLR重建进行膝关节扫描,以实现时间效率和诊断准确率的双重提升。

关键词： 人工智能   主控系统   银河  

摘要： 这件事的渊源,可以追溯到三千个地球年之前,银河古史中一位发了疯的女皇不过对我来说,它开始于区区几千个标准时前,菲菲把我从美梦中叫醒的那一刻。“菲菲”曾是我对前妻的爱称,不过现在的菲菲是我的飞船“银河偷心号”的主控系统,一个非常贴心的人工智能。

关键词： 5G通信   数控机床   智能监控   智能制造  

摘要： 随着智能制造的发展,数控机床智能监控面临实时性差、数据传输速度慢等挑战。因此,文章提出一种基于5G通信的数控机床智能监控技术。该技术利用5G通信的高速率、低时延特性,结合先进传感器、边缘计算及深度学习算法,实现对数控机床运行状态的实时采集、快速传输及智能分析。通过实验验证,该技术在数据采集、传输及故障预测方面均取得优异性能。研究表明,该技术为数控机床智能监控提供了有效的解决方案,具有推广应用价值。

关键词： 船舱口识别   卸船机   3D点云   人工智能   RANSAC算法   RNN  

摘要： 船舱口识别是卸船机自动化作业系统的基础和核心要素。由于激光点云数据易受到诸多干扰,因此导致准确快速识别船舱口非常困难。本文提出了一种基于RNN和改良的RANSAC船舶舱口的识别算法:先用RNN判断点云中是否存在完整舱口,再用改良的RANSAC算法提取舱口平面,最后分割点云获取舱口大小和位置。实践证明本方法识别船舱口精准、快速。

关键词： 人工智能   微无创   妇产科疾病   医学应用  

摘要： 微无创理念的广泛推广,为妇产科疾病的诊治带来了革命性的改变,介入诊疗技术、内镜技术、高强度聚焦超声(high intensity focused ultrasound,HIFU)技术和经阴道途径手术等一系列微无创技术的出现或改进,为妇产科医生提供了更为精准、高效且对患者创伤更小的治疗方法。

关键词： 地震序列类型   机器学习   特征参数   决策树  

摘要： 基于1966—2021年川滇地区225次5级以上地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,参考以往研究和震后趋势预测实践经验,构建了10个基于地震观测数据的机器学习序列类型判定特征样本数据集。基于地震序列分类定义,设置多震型、主余型、孤立型三类样本“标签”。对样本进行不均衡处理、对特征参数进行缺失处理后,采用决策树模型对特征参数的重要性进行研究。结果显示:不同时间段特征参数重要性类别有一定差异,随着序列数据资料的增加,序列类型判断更倚重动态的序列数据资料;主震震源机制相关参数和主震参数对序列分类有较高的贡献率,序列参数对序列分类贡献率不高。整体而言,模型给出的结果与实际经验性预报方法较为一致。