关键词： 人工智能   数据安全   风险防范机制  

摘要： 随着人工智能技术的不断演进,其在诸多领域如金融、医疗、教育等已经展现出巨大的应用潜力,为社会进步和发展注入了新的活力。但与此同时,这一技术的广泛应用也引发了数据安全的新挑战。数据泄露、数据篡改等问题层出不穷,对个人隐私、财户安全乃至社会稳定构成了严重威胁。在此背景下,深入探讨人工智能数据安全的风险防范机制显得至关重要,不仅具有深刻的现实意义,还有着不可忽视的理论价值。对此,通过分析人工智能数据安全风险,进而研究人工智能数据安全的风险防范机制,以期为人工智能数据安全领域的发展作出积极的贡献。

关键词： 院外心脏骤停   医疗健康   人工智能语言   行业界限   GPT   关键领域   Chat   工作效率  

摘要： 在数字化时代,ChatGPT作为一项前沿的人工智能语言模型,已跨越多个行业界限,极大地促进了工作效率的提升。在医疗健康这一关键领域,ChatGPT的应用潜力尤为显著,特别是在院外心脏骤停(out-of-hospital cardiac arrest,OHCA)的紧急情况下,其价值更是不容小觑。对于OHCA患者来说,时间就是生命,迅速的医疗响应直接关系到患者的生存率,但现实中往往难以做到及时救援。ChatGPT以其卓越的便携性和实时监测能力,有望成为OHCA患者的急救者。

关键词： 新质生产力   化学工业   人工智能   数字驱动   人才培养  

摘要： 从化学工业发展的视角,分3个部分阐述了新质生产力的发展。首先,从新质生产力提出的背景逻辑和其内涵来解读新质生产力,涵盖了新的生产资料、新劳动者、新服务和新生产关系;其次,从化学工业的转型升级、化学工业的数字化和智能化升级以及产业低碳可持续发展等方面,阐述了如何加快化工行业新质生产力的发展;最后,论证了加快化工新质生产力发展面临的两大不容回避的问题,一个是研究方法必须演变,另一个是如何培养发展新质生产力所需要的化工人才。

关键词： 人工智能   期刊高质量发展   知识服务   数字出版   智慧出版  

摘要： 文章基于政策、文献的分析,探讨人工智能作用下期刊要素及运行模式的革新,分析当前“人工智能+”发展模式的运行现状发现,存在社会核心价值观难以体现,侵权行为频发,内容准确性和真实性得不到保障,内容多样性和有效性较为不足等挑战。基于此,文章从期刊生产与传播效率提高、期刊内容质量把控、知识服务体系建立、数据挖掘和二次开发利用等维度提出人工智能赋能期到高质量发展的策略。研究认为,人工智能通过信息化、网络化、数字化、智能化推动了期刊变革,进而促进了期刊高质量发展。

关键词： 算法决策   可解释性   人工智能   人机互动   算法官僚   基层公务员  

摘要： 以算法技术为辅助工具浸入公共部门决策已变得无处不在,人工智能渗透公共治理过程的新一代治理模式成为未来公共部门数字转型的重要方向。然而,当前算法系统“黑箱”属性受到越来越多的质疑,带来算法治理的“信任赤字”与“问责缺失”等问题。研究从可解释的人工智能(Explainable Artificial Intelligence,XAI)逻辑出发,通过一项2(解释来源:规则vs数据)×2(解释内容:程序vs结果)的调查实验,在税务部门应用算法决策系统的场景中,探索不同类型XAI对传统官僚采用算法决策建议的作用机制。实证结果显示:可解释的算法系统可以促进基层公务员对算法决策的采纳偏好,其中数据驱动的程序解释型算法系统或数据驱动的结果解释型算法系统,相较无解释组,均会促进基层公务员对算法决策的采纳偏好;数据驱动的XAI比规则驱动的XAI更能促进传统官僚对算法决策的采纳偏好;数据驱动结果可解释性算法系统能够增强传统官僚对于算法系统的公平感知和技术信任,从而更偏好采纳算法决策。这些发现表明,不仅要发展算法官僚的技术能力,也要建构传统官僚能够理解的算法系统,探索人机良性互动模式,才能推动算法系统在公共部门的顺利落地。

关键词： 智能化开采   大数据   物联网   人工智能  

摘要： 为提高煤炭开采效率、降低安全隐患、减少对环境的破坏等,从煤炭开采现状出发,指出当前煤炭开采中存在的问题,在此基础上,概述智能化开采技术、介绍煤炭智能化开采关键技术,并分析煤炭智能化开采技术的应用与发展趋势。

关键词： 量子蒙特卡罗   关联电子系统   温稠密物质   符号问题   机器学习  

摘要： 对量子蒙特卡罗方法的发展历程和几类典型的量子蒙特卡罗方法进行了详细介绍。总结分析了其在凝聚态物质系统的输运、磁性、超导和热力学性质等方面的研究成果,以及在温稠密物质方面的最新研究进展。最后对量子蒙特卡罗方法的发展前景进行展望。

关键词： 人工智能   深度学习   超声生物显微镜   原发性闭角型青光眼   睫状体前位  

摘要： 目的探讨一种基于深度学习算法的原发性闭角型青光眼(PACG)睫状体前位自动评估的超声生物显微镜(UBM)图像分析系统的临床应用价值。方法采用诊断试验研究方法,收集自2022年8月至2023年12月于武汉大学人民医院眼科中心进行UBM检查的PACG患者378例726眼的2132张UBM图像,将数据集分为训练集1599张图像和测试集533张图像,采用深度学习算法构建模型。选取于黄石爱尔眼科医院就诊的PACG患者69例101眼的334张UBM图像进行外部测试。另选取110张UBM图像作为独立数据集进行人机比赛,以比较睫状体前位评估系统与3名高年资眼科医师的准确度及速度。此外,选取8名低年资医师对独立于数据集的110张UBM图像分别在模型辅助前后进行评估,并对2次结果进行差异性分析以评估模型辅助效果。结果本模型在内部测试集中对睫状体前位识别的准确率为93.43%,灵敏度为84.30%,特异度为97.78%。本模型在外部测试集中表现良好,准确率为92.81%。人机比赛结果显示,本模型识别的准确率与高年资眼科医师相近,并优于其中2名高年资眼科医师。3名高年资眼科医师平均总用时为726.73 s,模型分类总用时为58.30 s,高年资医师平均用时较长,约为模型分类的12.47倍。经模型辅助后,8名低年资医师诊断准确率为86.71%,明显高于辅助前的76.25%;评估总用时为(714.91±213.82)s,明显低于辅助前的(987.90±238.56)s,差异均有统计学意义(χ^(2)=-7.550,P<0.001;t=2.774,P<0.05)。结论基于深度学习算法的UBM图像分析系统在PACG睫状体前位诊断中展现出较高的准确率,为低年资医师的UBM识图训练提供了有力支持。

关键词： 传统产业改造   中国智造   科技进步   产品全生命周期   数字化转型   供应链   智能制造   智能工厂  

摘要： 更多中国制造升级到中国智造。@栋栋:中国制造升级到中国智造后,能全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。我们放眼未来,一定要坚持科技进步。@前瞻:我们必须承认,发展智能制造,推动制造业数字化转型、智能化升级,已经成为传统产业改造升级、新兴产业发展壮大的重要途径。@辛德:智能工厂通过部署智能制造装备、工业软件和系统,推动生产设备和信息系统互联互通,开展业务模式和企业形态创新,实现产品全生命周期、生产制造全过程和供应链全环节的综合优化,效率和效益全面提升。这样的企业,竞争力一定强于还依靠手工操作的企业。

关键词： 机器学习   大数据   动物遗传育种   遗传改良  

摘要： 随着智慧畜牧研究的深入和高通量组学平台的发展,动物育种逐渐进入大数据时代的“育种3.0”,而机器学习是大数据研究不可或缺的有效手段。机器学习亦称计算机自动获取知识,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学等多门学科,作为人工智能和数据挖掘中的热门算法之一,具有学习能力强、准确率高和泛化能力强等优势,已经成为生物信息分析领域处理大型数据和进行预测的重要工具。目前广泛用于基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多组学数据的整合与分析,尤其在家畜基因组估计育种值(genomic estimated breeding value,GEBV)的计算、基因型数据的填充和蛋白质结构及功能的预测等方面取得重要突破。作者介绍了几种常见的机器学习算法的概念和原理,对机器学习算法在重要家畜(猪、牛、羊)遗传育种方面取得的重要研究成果进行综述,进一步讨论了各种机器学习算法的优缺点、以及应用在动物遗传育种中存在的一些问题。最后,对机器学习的未来发展进行了归纳及展望,旨在提高预测准确性及效率,加快种群遗传进展,快速实现精准育种。