关键词： 无人驾驶   自动驾驶   出租车   后视镜   特斯拉   人工智能   方向盘   前沿科技  

摘要： 人工智能科创高地。特斯拉发布无人驾驶出租车Cybercab据财联社报道,特斯拉推出的无人驾驶出租车,取消了侧后视镜、踏板和方向盘,基于纯视觉方案和FSD(完全自动驾驶能力)软件完成自动驾驶,并预计在2年后实现量产。美国量子物理学家利用量子纠缠提升光学原子钟精度据《自然》报道。

关键词： 人工智能   EVA模型   价值评估  

摘要： 随着我国人工智能技术的快速发展,人工智能企业上市、并购与重组活动愈加频繁,人工智能企业的价值逐渐成为焦点。文章阐述了人工智能企业的特征及其价值评估,认为EVA相比传统评估方法更具优势,并构建了二阶段EVA估值模型,以Y公司为案例验证了模型的可靠性,为投资者投资、企业管理层提升企业价值提供参考。

关键词： Sora   信息素养教育   人工智能   文生视频大模型  

摘要： 文章深入分析了Sora赋能信息素养教育的内涵与特征,提出Sora赋能信息素养教育的时代机遇以教育三要素为机理,所面临的现实挑战主要包括人工智能成果产出的知识产权问题、个人隐私数据保护问题以及学术诚信问题,并针对以上问题提出了具有现实意义的对策和建议,以期精准把握并顺应人工智能发展势头,为教育事业发展赋能提质。

关键词： 融媒体   出版创新   融合出版   人工智能   大数据   文化繁荣发展   系列精品   产品线  

摘要： 中图集团借力5G、大数据、人工智能、VR/AR等前沿技术,建设“中图融媒”融合出版平台,打造在线数字教育、融媒体图书、融媒体文创等新型产品线,策划推出了系列精品融合出版物。中图集团荣获2021年度出版融合特色单位,其多项融合出版成果分别人选出版融合发展优秀案例、数字创新技术应用优秀案例和虚拟现实新闻出版创新应用案例,为推动传统出版与新兴出版融合发展、促进数字文化繁荣发展作出有益实践。

关键词： 物联网安全   人工智能   卷积神经网络   威胁检测  

摘要： 物联网的广泛应用使得安全问题日益突出,尤其是在复杂多变的网络攻击面前,传统检测手段的有效性显得不足。为应对此类挑战,提出了一种基于人工智能的安全威胁检测方法,能够自动分析并识别潜在的攻击。检测框架以深度学习为核心,通过数据的清洗和降维处理,模型能够快速适应不同场景。实验验证了该方法在多个评价指标上的优越性,尤其是在处理大规模物联网数据时,展现出卓越的安全威胁识别能力。

关键词： 齿轮传动装置   声音信号   故障诊断   机器学习  

摘要： 齿轮传动装置是很多机械装备的关键核心部件,其健康状态事关工业生产的各个方面。因此,齿轮传动装置的健康状态监测与故障诊断有着十分重要的意义。对基于声音信号故障诊断的技术优势和可行性进行深入分析,总结了基于声音信号故障诊断的流程和方法;归纳了声音信号降噪、特征提取以及机器学习应用方法的原理、优缺点和应用效果;最后,指出基于声音信号的故障诊断在旋转机械领域的研究焦点和难点,并对未来的研究方向做出展望。

关键词： 人工智能   深度学习   电离辐射   染色体畸变   染色体图像  

摘要： 不当的电离辐射暴露可能会导致染色体畸变等生物学效应,对人类健康造成潜在的威胁。作为染色体畸变的主要诊断依据,染色体图像的处理至关重要。随着科学技术的不断进步,深度学习相关算法显著地提升了图像分割与图像分类的精度。通过全面回顾人工智能(artificial intelligence,AI),尤其是深度学习技术在染色体畸变图像分析中的应用进展,比较分析了国内外的研究现状,探讨了AI在染色体图像预处理、体征提取、图像分割和分类等关键环节的应用,并讨论了基于人工智能的染色体畸变分析面临的挑战及未来的发展方向,以期为进一步提高染色体畸变分析的准确性和效率提供参考。

关键词： 浮游生物   机器学习   声学观测   光谱观测   图像识别  

摘要： 【背景】海洋生物多样性观测是海洋生态系统结构和功能研究的基础,但是传统的观测方法效率低、成本高,难以实现连续观测。【目的】推动新技术的应用,提升海洋生物观测能力。【进展】本文介绍了基于声学和光学原理研发的海洋生物观测新技术,包括被动声学观测、基于光谱吸收的光学浮游植物探测器和基于光学成像的浮游生物分析仪。根据成像原理不同,基于光学成像的观测可分为流式成像、剪影成像、暗场成像和全息成像等。被动声学观测传感器能够揭示重要的鱼类栖息地,具有非侵扰性、高时空分辨率、性价比高、运行成本低等优势。光学浮游植物探测器不仅能有效识别水体中的赤潮生物,也能观测浮游植物群落结构。流式成像仪采集散射和叶绿素等荧光信号,可观测微微型和微型浮游生物;剪影成像利用逆光原理形成高反差影像,其分辨率低,观测通量大,通常被用于研究浮游动物;暗场成像通过目标的散射、反射和折射进行成像,可观测小型浮游生物;全息成像利用相干光照明,采集目标的干涉图像,再进行图像重建,具有高分辨率和大景深的优势,可被用于观测微型浮游生物。基于多种观测技术获取的图像数据,利用卷积神经网络进行分类,准确率已达到90%以上。【展望】随着人工智能技术的迅速发展,这些海洋生物观测新技术有望得到更多更广泛的应用,将极大地提高海洋生物观测效率。

关键词： 生物医学仪器   睡眠研究   能源科学   地理标志   人工智能   生物加工   生物资源   工业化学  

摘要： 1)超智能(英文);2)地理标志(英文);3)地球能源科学(英文);4)地学人工智能(英文);5)电力能源汇刊(英文);6)仿生前沿(英文);7)工业化学与材料(英文);8)过敏医学(英文);9)河流(英文);10)极地科学与工程(英文);11)科学医疗(英文);12)量子评论快报(英文);13)免疫与炎症(英文);14)能源材料与器件(英文);15)全健康科学(英文);16)全球健康研究与政策(英文);17)热带农业科学(英文);18)热带植物(英文);19)人新世海岸(英文);20)韧性城市与结构(英文);21)深部资源工程(英文);22)生态环境与健康(英文);23)生物医学仪器(英文);24)生物资源与生物加工(英文);25)数字孪生及应用(英文);26)睡眠研究(英文)。

关键词： 产量分离   时间序列   机器学习   旱地   春小麦   产量预测  

摘要： 为探究机器学习算法与时间序列结合预测春小麦产量的可行性,使用HP滤波算法,将1971-2021年甘肃省定西市安定区和2014-2021年定西市渭源县的产量数据分离为气象产量和趋势产量,利用研究区的气象数据,分别基于随机森林(random forest,RF)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)5种机器学习算法实现春小麦气象产量的预测对比;构建了ARIMA时间序列模型,探究旱地春小麦趋势产量的最佳预测模型。结果表明,旱地春小麦产量中气象产量占比大,趋势产量占比小,且气象产量的变化趋势基本与总产量一致。LSTM模型对研究区内气象产量的模拟效果最佳。通过参数率定,获得最优的趋势产量预测模型为ARIMA(4,1,2)模型,其残差基本为白噪声,符合正态分布。利用LSTM和ARIMA(4,1,2)模型组合,对2014-2021年渭源县的春小麦产量进行预测,并与研究区的实际产量数据比较,预测结果与实际值接近,模型精度较高,其R^(2)为0.96,MAPE为1.22%,MAE为32.12 kg·hm^(-2),RMSE为35.32 kg·hm^(-2)。在本研究条件下,LSTM和ARIMA(4,1,2)组合模型具有良好的预测精度,可实现旱地春小麦产量的预测。