关键词： 人工智能   液氨生产   安全监控   预警系统   深度学习  

摘要： 液氨化工生产过程具有高风险性,建立智能化安全监控预警系统对保障生产安全具有重要意义。研究采用深度学习算法构建液氨生产多参数监测模型,结合传感器采集的压力、温度、液位等实时数据,对生产过程安全状态进行智能分析与预警。通过对某化工厂液氨装置运行数据的实验分析表明,基于深度神经网络的监控模型准确率达95.8%,提前10~25 min预警异常工况,相比传统方法增长43.3%的预警时间。

关键词： 高质量发展   智能机器人   数字经济   智能制造  

摘要： 2025年2月,习近平总书记在民营企业座谈会上强调,“要坚定不移走高质量发展之路”,“努力为推动科技创新、培育新质生产力”多作贡献。3月,李强总理在2025年《政府工作报告》中提出,“激发数字经济创新活力。持续推进‘人工智能+’行动,将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来,支持大模型广泛应用,大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备”,“优化全国算力资源布局,打造具有国际竞争力的数字产业集群”。

关键词： 无人机遥感   苹果产量   反演   机器学习  

摘要： 基于无人机遥感技术快速、准确的实现苹果树产量的估测对于果园的精准管理与市场规划具有重要意义。利用DJI Phantom 4 RTK四旋翼无人机搭载多光谱相机分别获取苹果树花期、幼果期、果实膨大和成熟期的多光谱影像，通过大疆智图（DJI Terra）软件进行无人机影像拼接，并提取出13种植被指数和株高、东西冠幅、南北冠幅、平均冠幅4种表型特征，再分别利用随机森林（random forest,RF）模型、BP神经网络（back propagation neural network,BPNN）模型和支持向量回归（support vector regression,SVR）模型构建不同生育期、不同输入变量组合的苹果产量估测模型。结果表明，相对于单一变量，表型特征结合植被指数进行产量评估的效果更好。4个生育期中果实膨大期更利于苹果产量估测。3种回归算法中，利用SVR模型构建的产量估测模型效果最好。最佳产量估测模型为果实膨大期基于表型特征与植被指数结合的P+VI-SVRS3模型，决定系数（R2）为0.802 0，平均绝对误差为15.024 2，均方根误差为18.510 7。综上，利用植被指数和表型特征相结合能够提升苹果产量估测精度，在果实膨大期利用SVR能更准确地估测苹果产量。

关键词： 人工智能   肺结节   诊断   治疗  

摘要： 肺癌的发病率及死亡率居高不下,对人民健康造成了严重的危害,早期识别恶性结节是提高患者生存率的关键。近年来,肺结节的检出率显著提高,肺癌早诊早治逐渐成为可实现目标,同时也增加了影像学科工作人员的工作负荷、对影像科医生提出更多专业要求。随着人工智能技术迅速发展,越来越多的研究表明人工智能技术对肺结节进行检测、初步判定结节性质及制定个性化治疗方案上具有明显优势,一定程度上提升了高危肺结节的诊断率,减轻影像科医师职业负担,也优化了医疗资源配置。本文将对医学影像的人工智能在肺结节诊治中的应用现状进行阐述,从而指导临床医师合理地应用人工智能,减少高危肺结节漏诊率。

关键词： 人工智能   小学信息科技   高效教学  

摘要： 本研究在探究人工智能技术在小学信息科技教学中应用的基础上,阐述了智能助教伴学成长与趣味编程在激发学生潜能、激发学习兴趣方面的作用。探讨了个性化学习路径设计与多媒体融合如何优化教学内容,使学习更贴合学生需求。通过即时反馈机制与大数据分析学业表现总结了AI在精准评估学生学习状态、促进教学策略调整方面的独特优势。最后,文章阐述了未来科技探索之旅与家校共育智慧联动对于拓宽学生视野、加强家校合作方面的重要性,为小学信息科技教学提供新的思路。

关键词： 人工智能   影视教育   AI智能体  

摘要： 专属AI智能体可以替代传统语言大模型分析志愿军题材影视作品,并通过自主感知与辅助决策功能,将史证资料与音画资源相结合,设计观影问题链并展开人机对照分析,解决历史距离感与观影体验单一的问题,为挖掘重要历史节点的影视教育跨界育人价值提供新思路。

关键词： 结直肠癌肝转移   人工智能   基因组学   转录组学   蛋白质组学  

摘要： 结直肠癌是全球癌症相关发病率和病死率的主要原因之一,肝转移显著影响患者的预后。传统的诊断方法,如影像学检查和生物标志物检测,往往缺乏足够的敏感性和特异性,凸显了对更精确技术的需求。近年来,基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表观遗传学等技术的出现彻底改变了对结直肠癌生物学机制的理解。这些方法能够全面分析基因突变、基因表达、蛋白质变化和代谢重编程,所有这些因素均参与了转移过程的形成。本文围绕人工智能技术在分析复杂的多组学数据、提高诊断准确性以及协助个性化治疗策略方面的先进的能力,探讨了AI在多组学分析的数据质量、模型可解释性和临床转化方面的挑战,以及单细胞测序和空间组学等新兴技术结合大规模、多中心的研究进一步增强这些工具的临床应用的未来方向。

关键词： 工业自动化   智能监测   预测控制   人工智能  

摘要： 在当今现代科学技术快速发展的推动下,我国工业生产事业已逐步全面实现自动化升级,大大提高了工业生产速率以及产品品质。而在此过程中,人工智能技术具备极高的应用价值,可实现工业自动化生产的智能监测以及预测控制,及时发现工业生产所存在的问题与不足,尽可能降低工业生产质量问题。在人工智能监测以及预测控制技术当中,各类先进传感器、数据采集以及处理技术具有较高应用价值,同时还包括了特征提取、数据挖掘以及预测模型的创建工作,进而为智能监测以及预测控制提供强大设备支持以及技术支撑。总的来说,智能监测与预测控制技术中,核心技术主要是机器学习算法、深度学习算法以及强化学习算法,结合实践案例能够发现这一技术具备突出的应用价值以及推广意义,为工业自动化持续稳定健康发展创造良好条件。

关键词： 数字时代   财务分析   大数据   数据治理   人工智能   数据安全   人才培养  

摘要： 随着数字时代的到来,企业面临着前所未有的数据洪流。大数据、云计算、人工智能等新技术为企业财务分析带来了新的机遇,同时也带来了新的挑战。本文旨在探讨数字时代企业财务分析存在的问题,并提出相应的优化对策,以期帮助企业更好地利用数据,提升财务分析的效率和价值,从而支持企业决策,实现可持续发展。

关键词： 基因编辑   CRISPR/Cas   人工智能   数据驱动  

摘要： 基因编辑技术在目标基因定位与切割方面具有高效性和精确性,已成为生物医学研究的重要工具。该技术不仅促进了对基因功能的基础研究,还为遗传性疾病的基因治疗和作物遗传改良提供了新的策略。随着人工智能技术的融入,特别是机器学习算法的应用,基因编辑的设计与执行变得更加智能化。AI技术通过预测分析和模式识别,优化了sgRNA的设计,提高了编辑的特异性和效率,同时降低了非目标效应的风险。此外,AI在大规模基因组数据的解析中也发挥着关键作用,为理解复杂的生物学过程和疾病机制提供了新的视角。本文综述了数据驱动的基因编辑技术在靶点精准化、安全性提升和个性化治疗方面的研究进展,旨在为基因编辑技术领域的研究者提供参考和启发,推动人工智能在基因编辑技术中的应用和发展。