关键词： 档案管理   数字化   人工智能   路径探析  

摘要： 随着人工智能的兴起,文件处理方法也逐渐走上了智能化与数字化相结合的道路,开始采用人工智能手段搜集、整理、储存及使用信息。文章主要论述在人工智能环境下,实行档案数字化管理的重要性及具体方法,分析探讨了目前数字化管理过程中所存在的问题及其解决措施。

关键词： 智能制造   物联网   计量仪表   工业4.0  

摘要： 智能制造是工业4.0时代的重要发展方向,通过引入物联网技术,可以实现生产过程的智能化和高效化。计量仪表作为生产过程中重要的数据采集工具,在智能制造工厂中的应用愈发广泛。主要探讨了物联网技术在智能制造工厂中的应用,分析了基于物联网的计量仪表的功能、优势及其应用场景,并通过具体实例展示其应用效果,旨在为未来智能制造工厂的建设提供参考。

关键词： ESI   研究前沿   Python   语言   机器学习   知识图谱  

摘要： [目的/意义]以大连理工大学环境/生态学科为案例,目的在于构建一个系统性分析框架,精准识别ESI遴选的研究前沿,并评估其与高校学科方向的契合度。研究的核心意义在于促进学科创新和教育质量的提高,同时为高校提供战略规划的决策支持。本文将解决的关键问题包括:如何识别并对接学科发展与国际科研前沿,以及如何通过深入分析D大学环境/生态学科的学术成果,挖掘学科发展潜力,应对挑战,为学科建设和科研管理提供数据驱动的策略建议。[方法/过程]选取ESI环境/生态学科研究前沿领域和D大学过去10年相应学科论文为研究对象,运用Python语言,通过文本挖掘、机器学习及图谱分析等前沿技术手段,开展多维度的学科方向匹配和差异性分析。[结果/结论]关键词匹配、LDA模型和知识图谱多方法并行的匹配分析,能够全面准确地服务于ESI前沿领域与高校战略发展的规划,为科研管理提供参考。

关键词： 人口总数   新常态   十大趋势   美国大选   人工智能   武装冲突   《经济学人》   资源地图  

摘要： 不确定性成为国际新常态。武装冲突频发、全球能源资源地图重绘、人工智能高速发展,世界的变化速度令人难以置信。《经济学人》给出了未来发展的十大趋势预测。01.全球选举:2024年全球各地将举行超70次选举,选民总数达42亿人,首次超过全球人口总数的一半。02.美国大选影响全球:美国的选举结果关乎全球,从气候政策到对乌克兰的军事支持,一切政策都将受到影响。

关键词： 运动损伤,康复   人工智能   脑机接口  

摘要： 运动损伤源于运动时遭遇的外伤,可导致不同程度的疼痛、活动障碍,严重者可致残。但当前的传统康复训练疗效有限,个性化治疗不足。脑机接口(BCI)技术通过在大脑与外部设备之间建立直接通信与控制通道,为运动损伤患者的康复提供了新的解决方案。BCI技术可通过运动意图解码、神经反馈、人工感觉反馈等方式,在运动功能重建、感觉缺陷改善和神经性疼痛调控等方面发挥独特优势。BCI系统包括脑电信号采集、分析与处理和外部设备控制三个关键环节,其中与人工智能(AI)结合为脑电信号分析处理提供了新思路。为进一步推动新型康复技术的发展、降低治疗成本、促进患者全面康复,笔者就BCI技术特点、运动损伤康复存在的问题和BCI在运动损伤康复中的应用等方面进行阐述,为相关领域的科研和临床工作者提供参考和启发,加速BCI技术的创新突破和转化应用,造福更多运动损伤患者。

关键词： 产业变革   数字化转型   人工智能   电源结构   基础电源   新型电力   智慧化   燃料管理  

摘要： 近年来,在“双碳”目标背景下,我国新能源装机规模快速跃升,正逐步成为新型电力系统电源结构中的主力军。煤电基础电源地位向“兜底、调峰、应急”转换,决定了其既要具备快捷高效调节能力,又须科学管控企业成本打造核心竞争力,这是当前必须面对和解决的现实问题。随着新一轮科技革命和产业变革加速推进,以人工智能为代表的新一代信息技术不断突破,数字化转型为煤电提高燃料精准供应效率和成本精益化管控能力提供了机遇,助力推动燃料管理全链条向智慧化迈进,从而实现管理水平质的飞跃。

关键词： 大数据技术   网络安全   人工智能   四川省教育厅   教师团队   技战术水平   职业技术学院   扎实细致  

摘要： “你校人工智能与大数据学院师生在演习过程中展现出了扎实细致的作风和精湛高效的技战术水平,助力四川省攻击队取得了优异成绩……”7月8日,泸州职业技术学院(以下简称“泸职院”)收到一封来自四川省教育厅的感谢信,为该院师生参加2024年教育系统网络安全攻防演习中的出色表现点赞。

关键词： 主题报道   视觉语言   大模型   人工智能   传播效果  

摘要： 在媒体融合与信息传播方式多样化的背景下,视觉语言在主题报道中的作用愈发突出。本文采用案例分析法和内容分析法,选取近年来具有代表性的主题采访报道作为研究样本,分析视觉语言在其中的创新应用及其效果。研究发现,视觉语言通过动态图像、大模型、AI技术,有效提高了主题报道传播效果和受众认可度。同时,本文也提出了主题报道中视觉语言应用需要注意的问题和相应的创新策略和建议,对增强主题报道的视觉效果和传播效果具有一定的理论和实践意义。

关键词： 近红外光谱   橡胶树   机器学习   光谱波段选择   叶片氮含量   DWCARS  

摘要： 本研究旨在解决传统近红外光谱分析在橡胶树叶片氮含量(LNC)检测中模型精度和稳定性的局限。通过对180张橡胶树叶片进行定量分析,提出了一种改进的重加权采样算法,即双权重竞争性自适应重加权采样(DWCARS)。该方法综合运用回归系数和变量投影重要性(VIP)2种权重评价标准,并通过竞争性机制优化特征选择。比较分析结果表明,与传统CARS和差分进化(DE)等方法相比,DWCARS能够提取出更少且预测精度更高的波长变量。在测试集上,DWCARS模型展现了显著性能优势,其决定系数(R_(P)^(2))为0.9367,均方根误差(RMSE_(P))为0.1215,相比于CARS算法建立的预测模型RMSE P值降低了21.66%。表明DWCARS算法在提高橡胶树叶片氮含量检测的准确性和稳定性方面表现卓越,适用于精确监测橡胶树生长阶段的氮素状况。

关键词： 急性冠状动脉综合征   冠状动脉CT血管造影   人工智能   血流动力学   冠周脂肪组织  

摘要： 急性冠状动脉综合征(ACS)是一种常见的心血管系统疾病,起病急且病死率高,因此要求临床医师快速诊断和精准治疗。冠状动脉CT血管造影(CCTA)作为一种无创性检查方法,已成为ACS患者的首选检查,可以“一站式”获得斑块分布、累及范围、斑块性质及相应管腔狭窄程度等信息,结合人工智能技术可以通过血流动力学等信息评估心肌缺血性损伤、血管周围炎症预测斑块进展,为ACS患者的诊治和危险分层提供更多的参考信息。另外,基于深度学习的CCTA自动后处理软件能够高效完成数据分析,具有辅助诊断的潜力,通过人机结合有望提高诊断效能。