关键词： 溶质相互作用   结合能   机器学习   沙普利可加性解释  

摘要： 采用机器学习方法揭示了金属中替代和间隙溶质的相互作用机制，使用结合能作为相互作用强度的指标。使用分类和回归算法，分别研究了结合能的符号(表示吸引或排斥)和具体的数值。沙普利可加性解释(SHAP)分析表明，替代溶质的原子体积是最重要的特征，其次是替代溶质的电负性和基体金属中未配对电子的数量。SHAP的可视化方法清晰地阐明了模型的决策过程，提供了从全局到局部、再到单个样本预测的多尺度见解。这一方法直观、定量地显示了各种特征的贡献大小和方向，超越了传统的分析方法。此外，模型以极小的计算成本预测了数千个新的数据，显著提高了计算效率。

关键词： 纺织行业   市场竞争力   技术创新   品牌建设   智能制造  

摘要： 全球经济一体化背景下,纺织行业的市场竞争日趋激烈,技术创新能力不足、品牌建设滞后等问题制约着行业发展。本文基于对纺织行业竞争力影响因素的分析,将技术创新作为核心驱动力,从智能化生产系统应用、高性能材料研发等多维度提升企业竞争实力。针对纺织行业发展瓶颈,提出加大研发投入、完善创新体系、推进智能制造、强化品牌建设等实施路径,通过构建快速响应的柔性生产体系、优化全球供应链布局、加强知识产权保护等措施,全面提升纺织行业的市场竞争力。

关键词： 中医理论   传承创新发展   大语言模型   人工智能   信息技术  

摘要： 利用科技方法创新赋能中医药传承与创新发展是当前中医学术界共同关注的主题。自20世纪80年代起，数理统计及计算机技术被引入中医药科研，辅助中医药理论的挖掘和创新，此后机器学习、深度学习、知识图谱、临床辅助决策系统、大语言模型等多种人工智能的新兴技术不断渗透至中医药领域，为中医药理论的创新发展开启了新视角，提供了新方法，注入了新能量。本文从方法学视角切入，以中医药多学科交叉研究为背景，聚焦计算方法学在中医科研中的应用，阐述上述新兴技术对中医药理论传承与创新发展的助力作用，讨论当前存在问题及其未来发展前景，以期为中医药理论创新发展和科技突破提供有益参考。

关键词： 静电放电(ESD)   放电参数   电极移动速度   机器学习   深度学习  

摘要： 静电放电（electrostatic discharge，ESD）是影响电子设备安全运行的关键因素，其波形特性受多种参数如接近速度的显著影响。因此，本研究利用自主研发的电极移动速度效应测试仪采集ESD波形数据，并利用等宽分箱及多种归一化方法对原始数据进行预处理，提取时域、频域和形态学特征。基于此，本研究构建了多种回归预测模型，包括传统机器学习方法以及深度学习方法用于ESD参数的多参数预测。实验结果表明，在基于Min-Max归一化的数据集上，SVM模型在ESD参数预测中表现最佳，决定系数分别达到了0.991 3和0.982 9，均方误差和平均绝对误差均显著低于其他方法。这表明，SVM在处理小样本和高维数据时具有较高的鲁棒性和泛化能力。本研究系统地比较了多种传统与深度学习模型，为ESD参数预测提供了全新的思路，并为静电防护技术的优化与应用提供了理论依据和实践指导。

关键词： 结核，肺   人工智能   计算机辅助检测   胸部X线平片   胸部计算机断层扫描   专家共识  

摘要： 胸部影像学检查是肺结核筛查和诊断的重要工具。计算机辅助检测（computer-aided detection，CAD）技术的发展为应用胸部影像学检查进行肺结核的主动发现带来新契机。本共识由中国防痨协会影像专业分会、中华医学会结核病学分会、中国防痨协会标准化专业分会和中国防痨协会结核病控制专业分会联合制定，并得到《中国防痨杂志》期刊社的支持。本共识在国际实践指南平台注册，制订过程遵循方法学原则，由多领域专家协作、结合世界卫生组织相关技术指南和我国应用实践完成。本共识阐述了CAD工作原理，介绍了国内外15款基于胸部X线平片（chest X-Ray，CXR）的肺结核CAD软件性能；给出了CXR-CAD在医疗机构就诊患者以及社区和重点场所人群的肺结核筛查中的应用推荐；介绍了基于CT的CAD在肺结核诊断中的研发进展；提出了目前CAD在肺结核患者主动发现中存在的局限性及未来研究方向。

关键词： 人工智能   产出导向法   教材使用   AI赋能  

摘要： 采用产出导向法(POA)的外语教师在使用教材时面临三大问题：如何确定材料中的教学重点、如何促进学生对材料的深加工以及如何应对学生的动态学习需求。为解决这些问题，本研究将生成式人工智能(AI)引入课堂，以《新标准大学英语》一个单元的教学实践为例，从教材使用者视角探讨AI如何赋能POA教学中的教材使用。结果表明，以产出目标和学生需求为抓手，借助AI精准定位教学重点、丰富教学模态和提供动态支架，能够提升教材的灵活性和针对性，最终改善教学效果。

关键词： 机器学习   寒地   包络式   大空间建筑   能耗敏感性  

摘要： 针对寒地气候区包络式大空间建筑能耗问题，以体育建筑为例，单孔洞环状拓扑图形为原型建立参数化模型进行仿真模拟，结合机器学习算法提升性能模拟效率。采用Sobol敏感性分析方法，量化分析核心空间、包络形体及界面要素等多因子共同作用下的能耗敏感性，揭示寒地包络式大空间建筑的低能耗设计重点及相应设计策略。

关键词： 人工智能   产出导向法   促成   外语教学  

摘要： 产出导向法(POA)促成亟需解决三大难题：师生经验和知识无法满足实际课堂需要、静态教案无法支撑生成性互动能力的发展以及统一教学资源难以匹配学生的多样化需求。为化解上述难题，本研究提出“教师-AI-学生”三方协同、“共建式增智”、“生成性互动”和“个性化支持”的外语课堂，探讨AI赋能POA促成的教学模式，旨在提升促成有效性。本文以教学实例演示如何应用该教学模式，并对教学实践进行反思，对人工智能赋能POA促成教学具有借鉴和启示意义。

关键词： 人工智能   小学数学   解决问题   教学策略  

摘要： 小学数学教学中学生解决问题能力的培养是至关重要的,它是学生综合素质发展的重要基础。随着人工智能技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛。小学数学教师应充分借助人工智能的优势,构建多元化的教学模式,有效提升学生解决数学问题的能力。本文深入剖析人工智能应用于该教学领域的重要价值,最后结合实际教学情况提出一系列行之有效的教学策略,旨在为推动小学数学教学质量的提升提供有益参考。

关键词： 人工智能   大语言模型   多模态模型   急性肾损伤   慢性肾脏病  

摘要： 肾脏是维持人体健康的重要器官,其功能障碍相关疾病由多种病因引发,依据疾病发展过程,通常分为急性肾损伤和慢性肾脏病。临床上通过实验室检查、影像学和肾组织活检等方法发现。在人工智能迅速发展的今天,基于多模态模型的人工智能是一个新兴发展的专业领域,也是一个高效分析和挖掘数据的方法,为肾脏病个体化精确诊治提供了可能性。近年来,基于多模态模型的人工智能技术已被广泛应用于急性肾损伤、慢性肾脏病、血液透析、肾移植和肾脏肿瘤等多种临床场景,为疾病的精准管理治疗提供了支持。本文就多模态模型方法论、多模态模型在肾脏病领域的应用、当前面临的挑战及未来展望进行综述,旨在为多模态模型在肾脏病领域的进一步推广应用提供参考,并揭示其在临床实践应用中的巨大优势和潜力。