关键词： 转型策略   乡村振兴   大数据分析   人工智能   农业数字化   计算机技术   大丰区   物联网  

摘要： 引言。近年来,随着大数据分析、物联网、人工智能等计算机技术的兴起以及我国对农业发展、乡村振兴的重视,传统农业的发展遇到了挑战,需要探索一条融合现代计算机技术的农业数字化发展道路。通过调研走访盐城市大丰区丰华街道和农业发展现状,了解当地现代化农业示范园区、特色农业产品、智慧农机等方面的发展状况。

关键词： 微型计算机系统   网络与信息安全   人工智能   计算机学科   体系结构   多媒体   数据库   计算数学  

摘要： 一、征稿范围《小型微型计算机系统》内容涵盖计算机学科的各个领域(计算数学除外).包括计算机科学理论、体系结构、软件、数据库、网络与通讯、人工智能、网络与信息安全、多媒体、计算机图形与图像等.二、稿件类型1.学术论文:科研成果有创新、有见解的完整论述,对该领域的研究与发展有促进意义.2.热点论文:目前国内外计算机前沿热点研究领域的文章.3.综述:对新兴活跃的学术领域或技术开发的现状及发展趋势全面、客观的综合评述.

关键词： 健康素养   预测模型   机器学习   范围综述  

摘要： 目的对应用机器学习方法构建的健康素养预测模型的种类、构建方法和预测效果进行范围综述,为该类模型的改进和应用提供参考。方法检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普中文科技期刊数据库、PubMed和Web of Science,收集建库至2024年5月1日发表的应用机器学习方法构建健康素养预测模型研究文献。采用预测模型偏倚风险评估工具进行文献质量评价,对纳入文献的基本特征、模型构建方法、数据来源、缺失值处理、预测因子和预测效果等进行综述。结果检索获得文献524篇,最终纳入22篇,发表时间为2007—2024年。涉及48个健康素养预测模型,其中25个偏倚风险为高风险,占52.08%,主要问题集中在缺失值处理、预测因子选择和模型评价方法。模型构建方法包括回归模型、基于树的机器学习方法、支持向量机和神经网络模型。预测因子主要包括个人、人际关系、组织和社会/政策4个层面的因素,年龄、文化程度、经济水平、健康状况和互联网使用的出现频率较高。14篇文献进行了模型内部验证,4篇进行了外部验证。42个模型报告了受试者操作特征曲线下面积,范围为0.52~0.983,区分度良好。结论应用机器学习方法构建的健康素养预测模型展现了较好的预测能力,但研究在偏倚风险、数据处理和验证规范性等方面存在不足。

关键词： 人工智能   不确定环境   政策演化分析   主题结构演化   数字治理  

摘要： [目的/意义]本文旨在探究我国人工智能产业政策在不确定环境下的演化路径,明确我国人工智能发展过程中工作重心的变迁与未来趋势,为人工智能产业政策进一步完善与高质量发展提供借鉴。[方法/过程]文章结合文献计量、网络分析、共现分析和主题结构演化等方法,分别从人工智能产业政策数量、联合发布机构和主题结构演化3个角度进行分析。[结果/结论]研究发现,我国人工智能产业政策发文数量逐年提高;中央地方政府协调统一;政策主题日益丰富,但是还存在人工智能技术创新性较低、政策平衡性欠缺、缺乏国际合作等不足。未来人工智能产业政策需要在技术创新、教育体系、就业问题和国际合作等方面进一步完善优化。

关键词： 产业互联网   产业生态   数字化转型   深度融合   数字化进程   数据驱动   区块链   人工智能  

摘要： 产业数字金融是以数据为生产要素,以产业互联网为依托,以数据信用为重点的新型金融形态。产业数字金融作为数字经济时代产业与金融深度融合的创新形态,在整个产业经济活动中,依托产业生态,以数据为生产要素,借助大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网等新一代信息技术,构建线上化、平台化、智能化的多样服务模式,打破产业数字化转型与金融服务之间的信息壁垒,实现产业数字金融的深度融合和共同发展,通过数据驱动实现金融资源在产业生态中的精准配置,进一步推动产业数字化进程、数字产业化发展和金融供给侧结构性改革。

关键词： 水污染源识别   机器学习   工业园区   水质参数   污染物特征  

摘要： 针对工业园区水污染源识别难度大、准确率低等问题,提出一种基于机器学习的水污染源识别方法。通过构建水质参数指标体系,设计污染物特征数据采集与预处理方案,采用多种机器学习算法,对水质数据进行建模分析。开发了水污染源识别系统并进行实验验证,结果表明,该方法能够有效提高污染源识别的准确率,准确率达到90%以上,为工业园区水污染治理提供新的技术支持。

关键词： 白癜风   人工智能   机器学习   诊断   治疗   综述  

摘要： 人工智能已在医疗领域的应用中迅速发展,白癜风为基于形态学的一种皮肤病,有丰富的图像数据库,基于计算机视觉,人工智能可应用于该病的诊断、评估和治疗。该文概述了白癜风的疾病负担及诊治现状、回顾了人工智能在白癜风的诊断、鉴别和疗效评估中的应用的相关研究。未来需多学科合作和支持来提高人工智能的应用性能,使大众受益。

关键词： 人工智能   媒介考古   影戏论   自动化   器官学  

摘要： 若从“自动/手动”视角考察视觉生成媒介,就会发现人工智能生成影像带来的危机:智能自动化对人类主体性的消解。然而,通过对灯影与电影之交的媒介考古观察,则能挖掘潜藏在影像中的“手动性”。20世纪80年代的“影戏论”建构了“影/戏”二元结构,但是,“影”被阐释为以索引性为基础的摄影术,强调了电影机器的自动性,却忽略了来自灯影的“手动性”。在AI时代对手动性的重新发掘,或能找到应对智能自动化危机的解药。

关键词： 水下混凝土   回弹法   无损检测   测强曲线   机器学习  

摘要： 为解决传统的无损检测方法如回弹法、超声法等存在设备水损、数据精度差、难评估的问题。文中基于传统回弹法测强原理,设计水下无损检测装置,并通过试验验证其性能,进一步提炼适配的水下作业测强曲线。结果表明,装置水下作业时防水性能完善,并且所拟合测强曲线的2个误差指标:强度平均相对误差δ=9.13≤12,强度相对标准差e_(r)=11.61≤14,满足JGJ/T 23-2011《回弹法检测混凝土抗压强度技术规程》对专用测强曲线的精度要求。

关键词： 机器学习   水质参数   富营养化   预测  

摘要： 水体富营养化问题日趋严峻,是全球水环境领域长期以来面临的巨大挑战。藻类的异常生长增殖,破坏了水生生态环境,甚至对动植物和人类产生了威胁。积极进行水体富营养化预测,制定高效调控策略,是保护水体生态环境的关键。机器学习能够较好地利用已知信息,通过高度的非线性映射刻画复杂因素间的相互关系。该文探讨了几种常见的机器学习模型在不同环境因子下对藻华预测的应用。针对不同环境变量与水体营养状态的复杂性,选择最佳适用的机器学习模型,对提高预测精准度至关重要。结合前人研究结果展开分析,有助于基于关键环境变量扩展藻类种群动态机器学习模型的能力,为未来对不同水域富营养化预测、采取积极应对策略提供实践参考。