关键词： 人工智能   高校毕业生   就业工作  

摘要： 就业是最大的民生工程、民心工程、根基工程。高校毕业生是国家宝贵的人才资源,是保就业、稳就业的重点群体。人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力,正催生并重构教育新生态,也为高校毕业生就业工作带来机遇和挑战。文章深入剖析人工智能赋能高校毕业生就业工作的现实困境,包括人工智能应用与就业管理保障体系弱化、高校智能化就业指导与服务体系滞后等,并针对性地提出构建人工智能应用与就业管理保障体系、创新高校就业指导与服务体系优化路径。这些优化路径能够有效推动高校毕业生就业工作智能化、精准化发展,加快构建高校毕业生高质量就业服务体系,促进高校毕业生高质量充分就业。

关键词： 5G   4K超高清   人工智能   新媒体   广播电视台  

摘要： 5G与4K超高清视频技术的深度融合,为地方广播电视台新媒体业务带来重大发展机遇。地方广播电视台在移动直播、超高清制作、智能编辑等方面的创新应用,不仅可提升节目制作效率和传播效果,还可实现从传统媒体向智慧媒体转型升级。从技术特性、系统架构、应用场景及传输优化等方面,深入探讨基于5G网络的4K超高清视频传输系统在地方电视台的应用,为推动广播电视技术创新发展提供参考。

关键词： 工业机器人   智能制造   机器人感知   多机器人规划   集群机器人协同   柔性作业  

摘要： 加强国家工业制造能力、优化高端制造的质量与服务水平事关国家经济社会发展和国家综合实力提升,以工业机器人、人工智能、工业互联网为核心要素的智能制造技术体系快速发展并成为工业制造新质生产力的重要组成。本文全面梳理了智能制造工业机器人的应用背景,包括智能视觉检测、高效磨抛、柔性精密装配、工件抓取转运在内的工业机器人作业类型,航空航天装备、海洋船舶、轨道交通装备、新能源汽车、电子信息产品等代表性制造场景;从环境理解与状态感知、全尺寸三维检测等视觉感知,机器人多任务调度、复杂场景无干涉协同规划等决策规划,多机器人协同控制、机器人柔顺控制等运动控制以及灵巧机构设计等方面,深入分析了相关共性技术的研究进展;进一步论述了大范围动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同、数字孪生等智能制造工业机器人技术的发展趋势。相关内容可为深化工业机器人技术研究、精准推进智能制造发展、培养转化新质生产力等提供基础参考。

关键词： 锂电池残损鉴别   质量安全标准   机器学习   性能指标  

摘要： 作为全球第一锂电池生产和出口大国,我国锂电池应用已实现全领域覆盖。随着新能源汽车动力电池生命周期临近,以及欧盟新电池法案实施,残损锂电池回收将迎来高峰。目前,我国进出口锂电池残损检验缺乏统一标准,建立科学鉴别方法体系尤为重要。此次研究通过分析现行质量标准,筛选关键指标,结合机器学习构建快速鉴别模型;选取50组不同容量和损伤程度的样本验证,采用智能设备实现自动化分析。结果表明,该方法准确率达90%以上,检测时间缩短至30 min/组;发现电池内阻和电化学阻抗谱等指标与残损程度呈显著相关性,为批量筛选提供依据。

关键词： 数字信息技术   数据安全   人工智能   升级服务   大数据   医疗保障   数字化转型   法律监管  

摘要： 近年来,随着互联网不断发展,社保与医疗保障正逐渐与大数据融合,且借助数字信息技术不断升级服务和功能。以大数据、人工智能等为代表的数字化工具,推动了社保、医保治理手段和模式的转型升级,促进了保障效果的公平性。然而,技术的快速发展也带来了数据安全、法律监管以及主体间利益协调等诸多挑战。如何在数字化转型中平衡效率与公平,保障隐私与安全,协调区域间的利益,已成为推动社保与医疗保障体系现代化的核心议题。

关键词： 自学习   智能控制技术   消费升级   智能制造  

摘要： 在消费升级及智能制造加速发展的背景下,洗涤机械行业正处在从传统机械控制向智能控制发展的极为深刻的变革中。传统的洗涤设备往往依赖于预设程序连同人工经验模式,难以满足复杂的织物材质、各种不同类型的污渍以及用户的个性化清洁需求,与此同时还存在能源浪费、设备寿命较短等诸多方面的弊端,而智能控制技术凭借自学习、自适应以及精准调控等方面的特性,为洗涤机械在性能提升方面提供了创新的解决方案,即通过构建多参数感知和智能决策系统,能够对洗涤过程进行动态优化,进而推动整个行业朝着智能化、高效化的方向不断发展,这对于提升该产业竞争力有着重要意义。

关键词： 智能制造   经费管控   三维管控框架   动态预算   成本效益  

摘要： 在全球制造业数字化转型与碳中和目标驱动下,我国制造业亟需突破传统成本管控模式以应对“质量竞争”红海时代的挑战。文章以智能制造为背景,聚焦制造业企业经费管控的优化路径,结合D公司实践案例,构建“三维管控框架”模型,探索系统性解决方案。D公司通过“战略-运营-项目”多层级科目树整合、责任主体协同机制创新及“弹性资源池”动态配置,实现预算编制效率、费用归类准确率的提升,并形成“业务流-审批流-资金流”闭环管控体系。文章研究为制造业企业突破成本管控瓶颈,对构建“精益化-智能化-可持续”三位一体的新型经费管控体系具有参考价值。

关键词： 人工智能   大学英语   教学优化   智慧课堂  

摘要： 人工智能是21世纪最具溢出效应的产业,被视为第四次教育革命的核心技术。国家高度重视人工智能产业的发展,将其视为推动科技快速发展、产业优化升级和生产力整体跃升的重要驱动力量。人工智能赋能教学模式的主要优势在于其强大的交互性、高度情景化和个性化特点,能够为英语教学提供更优质的平台和服务。该文旨在探索人工智能技术与大学英语教学深度结合的优化路径和创新模式,以提升高校英语教学质量。

关键词： 人工智能   视网膜   病灶分割   眼科   教学  

摘要： 目的建立基于人工智能(artificial intelligence,AI)的糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)病灶分割系统,将其与传统人工标注的表现进行比较,并探究其在临床教学中的应用。设计教学研究。研究对象北京同仁医院10位第一年专业型硕士研究生,以及300张DR彩色眼底照片。方法建立一套基于AI的眼底病灶分割系统,可识别微血管瘤(microaneurysm,MA)、视网膜出血(hemorrhage,HE)、硬性渗出(hard exudation,EX)和软性渗出(soft exudation,SE)。所有眼底照片均由高年资眼底病专家标注作为金标准,再分别由AI和人工进行标注,比较二者标注水平。分别使用人工模式和AI模式对两组眼科研究生进行教学,比较两组学生考核的正确率。主要指标DR眼底照片病灶标注准确性(Dice系数),标注每张眼底照片所需时间,学生对病灶识别的准确度。结果AI和人工标注四种病灶的平均Dice系数为0.845和0.871(P=0.525)。AI平均标注每张眼底照片所需平均时间为1.2秒,明显短于人工标注的1451秒(P<0.001)。使用二者分别进行教学后,学生考核平均正确率为83.5%和82.5%(P=0.790)。结论AI能准确识别DR病灶,总体水平与人工标注相当且效率极高,可应用于眼科临床教学中。

关键词： 缺血性脑卒中   维持性血液透析   机器学习  

摘要： 目的:以不同机器学习算法对维持性血液透析(MHD)病人继发缺血性脑卒中进行预测并对相关因素进行分析。方法:采用回顾性病例对照研究,选取151例MHD病人为研究对象,根据病人是否发生缺血性脑卒中分为缺血性脑卒中组和非缺血性脑卒中组,采用单因素和logistic回归分析风险因素,基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、K-最近邻(KNN)、逻辑回归(LR)4个机器学习模型,构建MHD病人继发缺血性脑卒中预测模型。采用准确率、敏感度、特异度、F1、ROC曲线下面积(AUC)评价模型稳健型及实用性。结果:23例(15.2%)MHD病人发生缺血性脑卒中,多因素logistic回归分析结果显示,年龄(OR=1.076,95%CI:1.004~1.153)、血液透析年限(OR=1.213,95%CI:1.008~1.458)、心房颤动病史(OR=14.016,95%CI:1.664~37.994)、吸烟史(OR=12.628,95%CI:2.015~79.142)、尿酸(OR=1.104,95%CI:1.037~1.175)、血清白蛋白(OR=0.781,95%CI:0.643~0.947)是MHD病人继发缺血性脑卒中的独立影响因素。ROC曲线分析显示,在4个模型中RF模型对MHD病人继发缺血性脑卒中的预测效果最好(AUC=0.932)。4种算法建立的MHD病人预测模型中,RF模型的综合预测效能最佳,准确率、敏感度、特异度、F1得分均最高。RF模型排名前6位特征中尿酸占比为最大(17.40%)、血清白蛋白(12.70%)、年龄(10.70%)、血液透析年限(9.90%)、吸烟史(9.30%)、心房颤动病史(6.60%)。结论:尿酸、血清白蛋白、年龄、血液透析年限、吸烟史、心房颤动病史是MHD病人继发缺血性脑卒中的独立影响因素。机器学习模型可以作为预测MHD病人继发缺血性脑卒中的可靠工具,其中RF模型具有最佳的预测性能,有助于临床医务人员识别高危病人并早期实施干预以降低发生率。