关键词： 人工智能   节约型”技术   增强型”技术   经济高质量发展  

摘要： 在厘清人工智能技术替代性、协同性与创造性三个经济特征的基础上,将人工智能区分为以具身人工智能为代表的生产劳动力“节约型”技术、以生成式人工智能为代表的研发劳动力“增强型”技术,构建基于人工智能技术二重性及三个经济特征的多部门动态一般均衡模型,揭示出人工智能技术二重性重塑经济高质量发展的内在逻辑,并进行了仿真模拟与实证检验.模型分析及数值模拟发现,“节约型”技术通过替代非技能劳动力与协同技能劳动力两条路径提升技术边际报酬,驱动经济增长规模扩张;而“增强型”技术通过赋能研发主体知识生产过程同时提升技术边际报酬与全要素生产率,实现规模扩张与质量升级的双突破.实证结果表明,“节约型”技术每提高1个百分点引致经济增长规模显著扩大0.035个百分点,其中,替代性贡献了约22.9%的正向效应,协同性会贡献约34.2%的正向效应;“增强型”技术每提升1个百分点引致经济增长规模显著扩大0.117个百分点,其中,创造性会贡献11.1%的正向效应;“增强型”技术每增加1个百分点,会使全要素生产率显著提高0.0026个百分点,其中创造性贡献了约27%的正向效应.最后,就如何发展人工智能以及促进经济高质量发展提出了政策建议.

关键词： 人工智能   造纸机械设备   故障监测系统   设计  

摘要： 针对造纸机械设备故障监测中传统方法的局限性，提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化广义回归神经网络（GRNN）的智能故障预测模型。该模型通过实时采集设备的振动、温湿度、气压等多源传感器数据，结合SSA算法动态调整GRNN模型的平滑因子（σ），解决了传统GRNN模型在不同数据集上预测性能不稳定的问题。实验结果表明，SSA-GRNN模型在故障监测任务中具有更高的准确率，能够有效识别复杂的故障模式，提前预警设备故障。

关键词： 史密斯-雷根模型   眼科学   线上线下混合式教学   人工智能   教学革新  

摘要： 随着新医科教改的深入,人工智能(AI)技术不断推动教育教学模式创新。眼科学是一门理论与实践紧密结合的临床学科,因其解剖复杂性、抽象性以及实践性等特点,对教学模式创新性提出了更高要求。史密斯-雷根的拆解法可以对教学分析、教学策略以及教学评价构建一个清晰范式,而线上线下混合式的教学模式使学习更灵活,增加师生之间的互动性,为眼科学教育提供新的途径。此外,线上线下混合教学模式还可以基于AI技术对大数据和智能分析,帮助教师更好地构建眼科学线上线下混合式教学模式。这种混合式教学不仅能借助AI技术的智能平台,实现个性化学习指导,同时将固定范式应用于混合式教学模型,可促进眼科学理论知识和实践能力提高,让不同学习进度学生获得针对性提升,还能全面提高教学质量与学生综合素养,推动教学改革和教学发展。

关键词： 机器学习   随机森林   信息量   黄土边坡   滑坡易发性评价  

摘要： 边坡滑坡灾害危害严重，通过建立滑坡易发性评价分析，有助于滑坡灾害预警等灾害科学预防。传统滑坡易发性评价主要是通过信息量模型获得，但存在各特征之间重要性区分不足的问题，导致易发性评价效果差。为了提高易发性评价效果，因此，提出信息量-优化随机森林模型。以宁夏回族自治区固原市（宁南山区）为研究区，首先通过分析高程、坡度、坡向、岩性、降雨量、植被覆盖率等11类特征数据，得到各特征对滑坡的信息量。其次通过分级特征提取和数据清洗，建立滑坡正负样本特征数据集。然后对黄土型滑坡的实际特征进行分析，并在对随机森林模型进行参数调优的基础上，构建优化后的模型。再将优化随机森林模型用于滑坡正负样本特征数据集，分析各特征重要性。最后将特征重要性赋权于信息量，得到黄土滑坡易发性评价图。通过对ROC曲线、AUC值、滑坡易发性分区图和分区灾害点密度四个方面的对比分析，实验结果表明，所提出的方法在准确性与现实性方面均优于传统方法。

关键词： 人工智能   工业互联网平台开放   演化博弈模型   多主体建模仿真  

摘要： AI+背景下如何通过平台开放策略高效吸引AI技术提供商共创价值成为制约工业互联网平台智能化升级发展的重要问题。通过构建由工业互联网平台、AI技术提供商、中小制造企业三方参与的演化博弈模型，运用多智能体建模仿真方法探究平台在协同智造过程中的开放策略演化影响因素及规律。结果表明：算法责任强度系数越高、AI技术提供商感知技术被模仿的损失越低，平台越趋向于选择“开放度高”策略演化，反之则趋向于选择“开放度低”策略演化。中小制造企业感知工业AI服务可靠性的提升能够加快平台选择“开放度高”策略演化的速度。主体学习意愿与政策激励提升均能促进三类群体策略演化结果更接近演化稳定策略。工业互联网平台经历了保守低开放—面向制造企业—AI赋能升级—多元协同智造的开放策略演化路径。研究结果为工业互联网平台企业制定开放策略、促进AI技术提供商与制造企业协同智造提供理论支持与决策参考。

关键词： 人工智能   西部陆海新通道   网络安全   产业合作   跨境数据  

摘要： 高水平共建西部陆海新通道是人类命运共同体理念在区域协同发展中的重大实践，也是中国引领新一轮国际经济循环的关键举措。西部陆海新通道不仅推动中国西部省区市的对外开放，也为“一带一路”沿线国家和地区带来发展机遇。在人工智能时代背景下，数字要素高效流动与智能技术深度融合已成为推动通道建设的重要引擎，不过也对沿线国家和地区的网络安全提出了新的难题。包括人工智能跨境应用网络安全国际合作法治保障缺位、人工智能治理网络安全研发能力与基础设施失衡、产业数字化转型的人工智能内生网络安全风险等。基于此，应健全人工智能跨境应用网络安全多边协同法治体系、弥合人工智能驱动的网络数字基础设施建设鸿沟、构筑产业数字化转型的人工智能内生安全屏障，以打造安全、可靠、开放的数字基础设施，建立跨国网络安全协同治理机制，推动数据跨境有序流动与风险共防，对共建西部陆海新通道具有重大战略意义。

关键词： 人工智能   中职语文   个性化阅读   阅读指导模式  

摘要： 本文聚焦中职语文教学的实际需求,深入探究人工智能技术在中职语文个性化阅读指导中的应用。文章首先分析了将人工智能技术应用于中职语文阅读指导的优势,然后结合新课标对中职语文对口升学阅读理解能力的要求,剖析了当前教学中存在的问题,在此基础上构建了一个涵盖理论基础、构成要素和运行流程的个性化阅读指导模式,并提出了相应的实施策略。研究结果表明,该模式能够有效弥补传统教学的不足,帮助学生提升阅读能力,契合新课标对中职语文教学及对口升学的期望,为中职语文阅读教学改革提供了新的思路。

关键词： 人工智能   小学英语   课堂教学   应用价值   应用策略  

摘要： 将人工智能应用于小学英语教学,有利于提升教学效率、优化学习体验、促进个性化学习及教学创新。因此,本文围绕人工智能提出了应用策略,包括智能整合教学资源、构建智能互动模式、提供个性化学习支持及完善智能教学评估等,以期为英语教学和人工智能的深度融合提供参考。

关键词： 散射光谱   火灾烟雾   干扰源   机器学习  

摘要： 传统的光电感烟探测器获取的散射信息维度低,在复杂环境中易受干扰源影响,导致误报率高、识别准确率低。该研究通过分析不同波长、不同角度的散射光谱特征,提出了一种火灾烟雾与干扰源的辨识方法。具体而言,采用LED光源与光谱传感芯片,在40°～85°范围内以5°为间隔,选取10个散射角进行测量,并于每个散射角下同步采集415～680 nm波长范围内8个离散通道的散射光谱信号。实验对象为5种标准火和5种典型干扰源,并通过5种非标准火验证了方法的有效性。基于随机森林、 XGBoost等5种机器学习算法构建火灾烟雾与干扰源辨识模型。结果表明,在封闭腔体实验环境和特定样本库条件下, 50°散射角为最佳探测角度:XGBoost模型对5类标准火与干扰源的辨识准确率达100%, KNN模型对5类非标准火与干扰源的辨识准确率达97.2%且召回率大于95%。因此,该散射光谱识别方法能够显著抑制误报问题。

关键词： LASSO回归   机器学习   冠脉CTA   CT-FFR   冠脉支架内再狭窄  

摘要： 目的 基于冠状动脉CT血流储备分数（CT-FFR）联合机器学习（ML）方法，构建冠脉支架内再狭窄（ISR）的诺模图预测模型，以评估ISR发生风险。方法 回顾性分析2022年1月至2025年1月间于本院行PCI后复查的患者。依据排除标准共纳入210例患者，其中ISR病例100例（ISRgroup），非ISR病例110例（non-ISR）。按7:3比例随机将其分为训练集和测试集，经单变量分析筛选潜在预测因子后，通过最小绝对收缩和选择运算符（LASSO）回归获取非零系数特征变量，再经随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极限梯度提升算法（XGB）三种ML算法对显著因素进行重要性排序，取各算法前10变量交集作为输入，经双向逐步多因素logistic回归筛选后构建ISR风险评分并以诺模图可视化。结果 经LASSO回归筛选出14个预测因子，分别为DBP、CRP、TG、NT-proBNP/100、LDL-C、最小支架直径<3cm、SBP、△CT-FFR、CT-FFR、IL-6、BMI、HbA1c、高血压史以及HDL-C。进一步通过3种ML算法及logistic回归逐步筛选，最终确定6个ISR危险因素：高△CT-FFR值、高IL-6值、高NT-proBNP/100值、高TG值、高CT-FFR值及最小支架直径<3mm；训练集和测试集AUC分别为0.995（0.989-1.000）和0.965（0.927-1.000），决策曲线显示其分别在0～1.00及0～0.92范围内净收益高，整合6个预测因子的诺模图准确度高，临床实用性强。结论 基于LASSO-ML结合CT-FFR技术的ISR诺模图预测模型对ISR具有较高的准确性和临床实用性。