关键词： 人工智能   高速电路   电磁兼容   信号完整性   电源完整性  

摘要： 高速电路作为现代信息系统的关键构成,其设计过程面临信号频率高、集成密度大、电磁耦合复杂等多重挑战。传统设计方法在应对电磁兼容性问题与信号电源完整性控制时,往往效率有限、响应滞后。随着人工智能技术的发展,数据驱动的优化方式开始渗透至电路设计流程之中,在算法建模、特征识别与设计辅助等方面展现出理论优势。本文基于高速电路的运行特性与设计规律,探讨人工智能在关键环节中的介入机制,并就其在提升电磁兼容性、保持信号完整性与优化电源稳定性方面的理论路径进行系统分析。研究表明,通过AI技术构建高维度的设计反馈体系,有助于解决复杂参数间的耦合瓶颈,为实现更高性能的电子系统设计提供理论支撑。

关键词： 人工智能   制造业企业   内部控制   质量  

摘要： 随着社会的不断发展,我国制造业企业迎来机遇和挑战共存的时代,内部控制成为此类企业的重要工作之一,内部控制是指为了完成经营目标而制定的内部管理制度和开展的风险控制活动。传统的内部控制往往以岗位相互监督为主,以财务和经营活动的核实为关键工作,难以充分体现内部控制的全面性。随着人工智能技术的应用,制造业企业传统内部控制体系的局限性愈发凸显,如何通过人工智能技术提升内部控制质量成为该领域的一大难题。因此,本文聚焦于人工智能技术,研究其对制造业企业内部控制质量的影响,并提出改进策略。

关键词： 机器学习   深度学习   教学方法  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,机器学习和深度学习在教育领域的重要性日益凸显。旨在探讨创新的教学方法改革实践,以培养学生在“机器学习与深度学习算法分析”领域的创新能力。结合最新的教学理念和技术,提出了一系列教学改革措施,包括课程内容的现代化、教学方法的创新、实验与实践平台的搭建、产教融合的深化,以及创新能力培养的策略。通过设置具体的绩效指标,评估了教学改革的预期效果,以期为高等教育中的技术课程改革提供参考和启示。

关键词： 甲状腺癌   被膜外侵犯   超声   人工智能  

摘要： 甲状腺癌被膜外侵犯与淋巴结转移、TNM分期、复发危险分层相关,评估甲状腺癌被膜及被膜外侵犯非常重要。目前常规超声对于术前精准评估甲状腺癌被膜及被膜外侵犯存在一定局限性。人工智能算法可综合评估动态视频信息,能精准评估甲状腺癌被膜及被膜外侵犯情况,帮助治疗方案及随访策略的制订。本文总结了目前应用于动态超声视频的深度学习算法及评估甲状腺被膜及被膜外侵犯的方法,针对超声及人工智能评估甲状腺癌被膜及被膜外侵犯的研究进展进行综述。

关键词： 网络入侵检测   机器学习   特征工程  

摘要： 互联网的快速发展的同时,网络安全问题日益严重,网络入侵行为频发,对个人、企业和国家构成巨大威胁。因此,研究和开发高效、准确的网络入侵检测方法具有重要意义,本文提出一种基于优化机器学习模型的网络入侵检测分类方法。该方法通过特征工程从网络流量数据中提取关键特征,并进行数据预处理以确保数据质量,并利用验证数据集全面评估模型性能,并通过调整特征、优化参数和集成学习方法等手段不断提升模型稳定性和准确性,实现自动化检测和实时监控。该方法能够有效识别网络入侵行为,提高网络安全防护能力,为构建更加安全、可靠的网络环境提供有力支持。

关键词： 创伤性颅脑损伤   脑水肿   人工智能   颅内压   脑中线偏移  

摘要： 脑水肿(CE)和其引起的高颅内压与创伤性颅脑损伤(TBI)的不良预后相关。现有的CE评估方法以基于CT的主观评分为主,已被证明与TBI预后具有较强相关性,但操作复杂、主观性强、可行性不高等缺陷限制了其应用。人工智能(AI)在创伤性脑水肿(TCE)影像学诊断评估中的应用处于起步阶段,但显示出良好的应用前景。因此,本研究首先梳理了当前基于影像学的TCE评估方法,重点综述了AI技术在TCE影像学评估中的应用,为相关领域从业人员提供一种新的见解,以期为TCE的损伤评估和临床治疗提供参考和理论依据。

关键词： 科研院所   数字图书馆   人工智能   资源精准推荐系统  

摘要： 人工智能技术凭借强大的数据处理能力,为图书馆资源精准推荐提供了有力支持。以某科研院所数字图书馆为研究对象,针对科研院所图书馆资源利用率低、用户需求个性化程度高等问题,提出基于人工智能技术的资源精准推荐系统构建方案。该方案通过融合协同过滤算法、深度学习模型与知识图谱技术,构建多层推荐框架,实现科研资源与用户需求的动态匹配。实证研究表明,该系统有效提升了资源检索效率与用户满意度,为专业领域图书馆智能化服务提供参考。

关键词： 人工智能   钢琴教育   个性化教学   智能评估   教学改革  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在钢琴教育中的应用日益广泛,特别是智能钢琴、AI陪练、虚拟现实技术等的引入,极大地促进了钢琴教学的个性化和高效化。研究主要探讨了人工智能在大学钢琴教育中的现状及其对教学的影响。首先,智能钢琴和AI陪练系统通过实时反馈与错误纠正,帮助学生在课外自主练习,提升练习效率和兴趣;其次,AI技术在个性化学习与实时评估方面提供了定制化的学习路径,帮助教师根据学生的表现进行有针对性的指导;最后,虚拟现实技术还提供了沉浸式的演奏体验,增强了学生的舞台表现力与自信心。尽管人工智能在技术训练中应用出色,但其在情感表达和创作能力培养方面的应用存在不足。针对这些挑战,研究提出了多项应对措施,以推动人工智能在钢琴教育中的深入应用。

关键词： 机器学习   短视频内容   风险预测   监管策略  

摘要： 本文对短视频内容及风险进行了概述,在此基础上,进一步探讨了基于机器学习的短视频内容风险预测,并结合短视频内容风险特点,提出了有针对性的监管策略,帮助降低短视频内容风险,为短视频平台提供了一种高效可行的内容管理方式。

关键词： 人工智能   财务管理预测   强化学习   财务决策  

摘要： 聚焦人工智能在财务管理预测模型中的应用,详细阐述了人工智能技术的应用情况,剖析传统财务预测方法的局限性,深入探讨机器学习、深度学习、自然语言处理及强化学习在财务管理各环节的应用,以新能源企业为例,展现人工智能助力财务决策智能化升级,提升企业竞争力的显著成效。