关键词： 人工智能   胃肠道肿瘤   深度学习   诊断   多模态成像  

摘要： 医学影像技术的快速发展显著提高了胃肠道肿瘤(gastrointestinal tumors,GIT)的诊断和治疗水平。然而,由于肿瘤形态的复杂性、成像方式的变化以及对高精度描绘的需求,GIT的准确分割和可视化在临床实践中仍面临挑战。人工智能(artificial intelligence,AI),特别是深度学习(deep learning,DL)模型,已成为医学影像领域的一种变革性方法,在自动化肿瘤分割任务方面显示出巨大的潜力,但同时也存在模型泛化能力有限等问题。GIT的高度异质性对分割模型提出了更高要求,且当前缺乏统一的评估标准与临床验证机制,限制了AI工具在实际诊疗流程中的可信度和可解释性。本文通过系统地综述基于AI的GIT图像自动分割研究进展,重点介绍不同影像检查方式的DL架构、多模态成像模型等AI框架应用方面的关键成果,总结现有研究的不足,探讨其未来研究的发展方向,为AI驱动的分割工具在研究与临床转化中的应用提供理论支持与实践参考。

关键词： 智能制造   工业控制系统   工控安全   体系化建设   安全框架  

摘要： 文章系统研究了智能制造环境下工业控制系统安全体系化建设的理论与实践路径。面对工控安全建设缺乏体系性这一难题,深入分析智能制造环境特征及其带来的工控安全新挑战,提出了包含管理维度、技术维度和运营维度三个维度的体系框架。在具体实践中,企业从安全治理架构域、安全制度体系域、人员安全能力建设域、工控网络架构域、工控边界防护域、工控主机防护域、工控监测审计域、工控安全管理域、常态运维域、应急响应域十个领域开展建设。企业通过构建工控安全“三维十域”的防护体系,保障生产的安全稳定运行。研究表明,该框架能够有效应对智能制造环境下的工控安全风险,提升企业整体安全防护能力。集团型企业通过体系化建设可使安全事件发生率显著降低,应急响应效率大幅提升。文章为智能制造企业工控安全建设提供了系统性的解决方案和实施路径。

关键词： 市场经济   科技创新   工业革命   现代文明   人工智能  

摘要： 市场经济追求利益最大化的内在竞争机制把科学技术引入了社会生产,科技创新成果在实现市场主体利益最大化的同时,推动了人类生产方式、生活方式、生存方式、交往方式等的革命性巨变,形塑了人类现代文明,由此形成了从市场经济到科技创新再到现代文明的内在发展机制。市场经济是科技创新和现代文明的社会经济基础,科技创新是推动现代文明发展的直接动力。人工智能作为人类最新科技创新成果,使人类再次站上文明跃升的临界点。如何在人工智能技术的狂飙猛进中构建一个更加合理、完善和优越的现代文明新样貌,是当下必须深入思考和努力解决的现实问题。

关键词： 煤矸识别   机器学习   支持向量机   灰度特征  

摘要： 机器学习方法因资源消耗少和训练速度高等优点在煤矸图像识别中具有重要价值。提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的煤矸图像识别方法,以红树梁煤矿的煤矸图像为实验数据集,采用线性核函数SVM进行煤与矸石的自动识别。首先通过图像预处理步骤,包括灰度转换和尺寸调整,优化图像质量;然后,提取图像的灰度特征,并进行标准化处理,使用交叉验证优化训练模型,最终构建出一个高效的SVM分类模型。实验结果表明,所提方法在测试集上的分类准确率达到88%,并在现场应用中展示了良好的性能。该方法为煤矸石的智能化分拣提供了有效解决方案,具有较高的应用前景。

关键词： 磁芯损耗   机器学习   多项式回归   XGBoost   遗传算法   支持向量机   随机森林  

摘要： 磁性元件在磁能传递、存储和滤波中起着关键作用,直接影响功率变换器的体积、质量、损耗及成本。因此,准确预测磁芯损耗至关重要。针对励磁波形对磁芯损耗的显著影响,提出了一种基于集成学习的励磁波形分类策略。首先,采用支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)作为基分类器,通过将分类结果与原始特征结合构建新的特征集,并使用元分类器进行训练以提升模型的泛化能力;然后,选择XGBoost作为磁芯损耗预测的核心模型;最后,通过遗传算法进行多目标优化,寻找到最小磁芯损耗与最大传输磁能的最佳工况。实验结果表明:提出的集成学习分类模型能够准确分类励磁波形,XGBoost模型相较于传统磁芯损耗预测模型及其他机器学习模型,展现了更高的预测精度和拟合效果。优化后的模型成功实现了磁芯损耗最小化与传输磁能最大化的平衡。

关键词： 钻井液性能   流变性校准   机器学习   鲸鱼优化算法   滑移修正  

摘要： 在钻井作业过程中,准确快速测量钻井液流变性能对于安全高效钻井至关重要。管流法可以实时监测钻井液各项流变性,但壁面滑移现象会严重影响测量的准确性。基于此问题,深入探讨了管流与滑移影响间的关系,并提出了一种基于管流法的流变性校准方法。该方法使用管流式测量方法,对数据使用门尼和正则化方法获得滑移速度,时间加窗形成有序数据,并构建了WOA-SVR滑移速度预测模型,再通过滑移速度对壁面剪切率和广义流性指数进行了修正。最终,校准了钻井液流变参数,流变参数输出值准确度提高了75.01%。该研究成果已在塔里木、新疆、华北等油田应用,仪器测量结果与手动取样分析结果高度吻合,验证了该方法的有效性和实用性。该方法为钻井液性能在线监测系统流变参数的综合评估提供可靠的数据支持,对于提升钻井作业的效率和安全性意义重大。

关键词： 机体防御与免疫   数智赋能   人工智能   教学创新  

摘要： 信息技术的飞速发展为医学教育带来了新的机遇与挑战,人工智能(AI)作为引领未来的关键技术之一,正在成为推动教育高质量发展的关键力量。机体防御与免疫教学团队积极探索课程教学创新与实践,通过建设知识图谱、构建学习地图、形成思政图谱、引入AI助教、借助AI工具、AI分析学情等举措,学生积极性提高,知识点平均掌握率高达86.13%。同时,本文进一步对数智赋能课程在教师发展、产教融合、安全规范和与人类智慧关系等方面作用进行思考与展望,以期更好地为医学创新人才的培养服务。

关键词： 人工智能   经济可持续发展   空间杜宾模型  

摘要： 本研究构建了人工智能与经济可持续发展的复合指标体系,并采用空间杜宾模型对2004—2022年人工智能对经济持续增长的空间关联效应进行分析。结果表明,人工智能对经济的持续增长展现出明显的正向空间外溢效应,且人工智能在东部地区的空间外溢推动作用相较于中西部地区更为显著。鉴于此,应当加强中西部地区智能技术的培育与发展,促进区域间协作,提升资源分配效率,进而推动经济持续健康发展。

关键词： 人工智能   高校图书馆   科研服务  

摘要： 人工智能技术的发展推动着科研范式朝着智能化科研的方向不断变革,同时也为高校图书馆的科研支持服务创新带来了新的发展机遇与挑战。本文在分析国内高校科研支持服务体系建设现状的前提下,提出基于智能化科研范式的科研支持服务概念,并基于ITSS模型与研究生命周期理论创建高校科研支持服务体系。最后,以布朗大学为例,梳理布朗大学图书馆新技术发展环境下的科研支持服务的实践案例。

关键词： 创新教育   以人为本   跨学科   人工智能   数据可视化   社会创新  

摘要： 香港理工大学设计学院的信息设计专业(原传意设计系)通过科学递进的课程体系、项目驱动的教学模式和“Capstone毕业设计项目双阶段制”,培养学生在多元社会与技术环境下的创新能力和系统性思维。毕业设计主题涵盖社会议题、人工智能、数据可视化、用户体验等前沿领域,强调以人为本、跨学科整合与社会责任。展望未来,信息设计师将以跨学科创新者的身份,在全球范围内持续推动设计变革与社会创新。