关键词： 人工智能   老年护理   健康促进   智能照护   综述  

摘要： 人工智能技术在老年护理领域应用的快速发展为老年护理的创新发展提供了新的契机,尤其在老年人的生活辅助、健康监测、机体康复以及心理干预等方面表现出应用潜力。该文就人工智能在老年护理中的应用进行综评,包括药物管理、机器人照护、智能家庭监控、多学科交叉等方面,以期为老年人的智慧护理服务提供参考。

关键词： 银发经济   老有所养   人工智能   机器人  

摘要： 引言今年政府工作报告提出,推动科技创新和产业创新融合发展。与此同时,报告也提到大力发展银发经济、推进社区支持的居家养老等老年人最关心的事。如何实现机器人、人工智能与银发经济的深度融合,成为人民关心的焦点。

关键词： 机器学习技术   智能座舱告警   告警源   CNN  

摘要： 本研究探讨了一种基于机器学习技术的汽车智能座舱告警系统,旨在应对由众多告警源引发的安全风险问题。针对现行系统中告警信息的冗余和分类不精确等缺陷,本文提出了一种结合人工经验筛选法与CNN模型的混合筛选策略。具体而言,该策略通过整合来自不同设备的运行状态信息并进行有效分类,利用人工经验减少疑似缺陷信号,同时借助卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型进行特征提取和精准分类。实验结果显示,CNN模型在测试集上的分类准确率达到了89.07%,而将2种方法综合运用后,对所有原始告警信号的筛选准确率更是高达99.998%,显著超越了现有VAS系统的筛选准确率(90%)。这验证了所提出方法在告警信息筛选方面的高效性和卓越性。未来的研究将着重于增加训练数据量、优化模型参数以及改进文本预处理技术等方面,以期进一步提升系统的整体性能。

关键词： 人工智能   教师教育   教育技术   教育逻辑   洞喻  

摘要： 普通教育、教师教育、技术教育应用的逻辑建构、转化和融合是人工智能与教师教育深度融合的前提。但目前教育逻辑、教师教育逻辑与技术应用的教育逻辑三种逻辑存在自我转化未完成且相互脱节的根本问题,表现为“技术偏见”“思维惰性”“工具理性”和“虚假嵌入”。基于柏拉图的“洞喻”启示,应坚持“为人”的目的规定和“人为”的实践转化的教育逻辑和主体“转向”“上升”、职业“返回”的教师教育逻辑,并建构两层次、三阶段的技术应用于教育的逻辑。在人工智能背景下,以三种逻辑的自我转化为基础,围绕教师“为人—为师—有效教师”的递进过程进行逻辑融合。实现这种融合,要观照“向善”和“正义”的核心素养目标内涵扩展,构建一体化、差异化的对象分类框架,开发“科学世界”与“生活世界”平衡统一的内容体系,激发原始创新、推动整体再造的方法路径,以实现教师的主体回归、主体解放和主体超越。

关键词： 机器学习   电力建设工程   施工质量   预测优化  

摘要： 文章提出了一种基于机器学习的电力建设工程施工质量预测与优化方法,旨在通过先进的机器学习技术提升施工质量的预测精度和管理效率。研究内容包括机器学习模型的构建与应用,具体涉及“玄视”电力视觉大模型、YOLOv3目标检测模型以及LSTM时间序列分析模型。通过多维度数据的处理与分析,这些模型有效识别潜在质量问题并提前预警。基于预测结果,进一步提出了施工工艺优化和资源分配管理优化策略,以提升施工质量和效率。实验结果表明,与传统方法相比,基于机器学习的方法在施工质量预测准确性方面具有显著优势,平均预测准确率高出11.0%。

关键词： 水泥   人工智能   工业数据模型   数字化转型   智能制造  

摘要： 水泥行业正在与新一代信息技术加速融合,以促进行业转型及高质量发展。本文基于人工智能及工业数据模型技术在水泥制造过程中探索,对相关技术的应用实效、前景、发展方向进行了分析与研究。

关键词： 机器学习   无监督学习   聚类   自组织特征映射神经网络  

摘要： 在自组织映射(Self-organizing Map,SOM)模型的训练过程中,不同类数据对权重矩阵的更新有不同作用,某一类数据对权重矩阵的更新会对其他类获胜神经元特征向量产生偏离其数据特征的影响,从而降低算法聚类精度。针对以上问题,提出一种改进的基于置信度SOM模型(Improved Confidence-based SOM Model,icSOM)。样本数据首先由K-means算法初步分类,为模型训练提供更多的数据信息;然后将预分类后的数据分别训练相互独立的SOM模型,以消除不同类之间的影响;最后在传统SOM模型基础上提出置信度矩阵概念,通过综合判断获胜神经元的置信度及其与输入数据间的欧氏距离最终得到置信神经元,根据置信神经元所属类别给数据分配聚类标签。在鸢尾花数据集(Iris)及葡萄酒数据集(Wine)上利用icSOM进行聚类分析,实验结果表明,所提算法可以更好地处理样本数据,取得了较好的聚类效果。

关键词： 人工智能   辅助量刑   量刑规律   算法规制  

摘要： 近年来,以算法、算力和大数据为基础的新一轮人工智能浪潮的兴起为建构更加完善的人工智能量刑系统带来了新契机。人工智能辅助量刑不但能够提升量刑的客观性、高效性、精准性,而且还能够优化量刑的犯罪预防效果。然而,人工智能辅助量刑系统还处于技术探索阶段,面临着一系列技术、法治和伦理上的异化风险等问题。对此,应当明确人工智能辅助量刑的案件适用范围,将轻罪案件交由人工智能辅助量刑系统处理,而复杂的、疑难的、新型的案件由法官量刑。针对人工智能相关算法决策引发的一系列问题,设立算法审查委员会对量刑的算法系统展开审查;建立完善的案例筛选和公开制度;应用相关技术手段,以技术治理技术,有效地提升人工智能量刑算法的公正性和可靠性。保障当事人的诉讼权利,赋予当事人知情权、选择权、算法解释权;发挥审级制度的纠偏作用;为当事人提供专业援助,充分保障当事人的诉讼权利。人工智能辅助量刑导致的偏误,其主要责任法院承担,从而提升担责机制的合理性。

关键词： 卒中   复发   预测模型   建模方法   机器学习   深度学习  

摘要： 卒中复发风险预测是卒中二级预防的核心环节,建模方法的选择直接影响预测模型的性能与临床适用性。本文系统讨论了国内外缺血性卒中复发风险预测模型的常见建模方法及其研究进展,包括Logistic回归、Cox比例风险回归等传统统计模型及决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost、LightGBM等机器学习模型和BP神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等深度学习模型。重点分析各优势、局限性及适用场景,提出模型优化策略,探讨在临床决策支持系统中的整合路径。提出未来研究需融合多模态数据与轻量化设计协同优化模型效能,通过跨学科协作以平衡预测性能、临床适用性与转化成本之间的关系,以期为构建高效、实用的卒中复发预测模型提供思路。

关键词： 山东省   地理标志农产品   人工智能   跨文化传播  

摘要： 地理标志农产品承载着深厚的文化内涵,对于中华文化走出去意义重大。现今,人工智能技术发展迅速,对于地理标志农产品的传播可以起到推动作用。梳理了人工智能赋能地理标志农产品跨文化传播的进展,聚焦于山东地区农产品,提出了人工智能助力山东地理标志农产品跨文化传播的创新路径与风险挑战,以期为学界提供人工智能技术融合地理标志农产品“走出去”作出补充。