关键词： 智能控制技术   智能安防   应用框架   计算机视觉   机器学习  

摘要： 在当前快速发展的智能化时代背景下,智能控制技术已经成为推动智能安防系统革新的关键力量。本文针对智能安防系统中智能控制技术的应用框架进行深度分析,探索了多层次、多维度的系统集成方案。研究首先梳理了智能控制技术的基础理论,包括自动控制、模式识别和人机交互等领域的最新进展。接着讨论了智能控制技术在安防领域中的应用,随后,详细构建了一个由感知层、分析层、决策层、执行层构成的应用框架模型。最后,文中不仅分析了智能控制系统在实际操作中的效益,还探讨了面临的主要挑战,例如保障数据的安全性与隐私保护、提升系统的自适应能力、以及技术融合时的兼容性问题。通过综合评估智能控制技术在智能安防领域的应用现状与发展潜力,希望本文为未来相关研究提供丰富的理论基础和应用视角。

关键词： 人工智能   特殊教育   培智美术教育   个性化教学   融合教育  

摘要： 针对特殊学校培智美术教育存在教学资源同质化、个性化教学支持不够等问题,展开人工智能在特殊学校培智美术教育中的赋能机制研究。结合文献分析与案例研究,剖析人工智能在个性化课程设计、无障碍创作环境搭建和动态评估体系构建中的创新应用,这为特殊教育公平发展提供了新范式,为特殊学生全面发展和特殊教育现代化带来重要价值。

关键词： 人工智能   思政课教师   价值引领   情感联结  

摘要： 人工智能的快速发展及应用场域的广泛拓展,引发了知识生产模式和教学模式的深刻变革,创设了全新的思政课教学环境,对思政课教师的价值引领、话语主导、智能技术素养以及师生情感交流提出了新的挑战。为有效落实立德树人根本任务,思政课教师应积极回应人工智能教学的新挑战,不断延展角色定位,持续提升人工智能素养,在核心价值引领中彰显育人本质,在教学话语把握中实现守正创新,在师生情感交流中传递人文关怀,充分发挥人工智能的技术优势,切实推动思政课智能教学内涵式发展。

关键词： 增强现实   人工智能   时敏目标   目标检测   稳态视觉诱发电位   目标识别  

摘要： 针对目标跟踪过程中目标身份(ID)跳变而影响时敏目标识别的问题,提出了一种融合增强现实技术(AR)、稳态视觉诱发电位(SSVEP)和YOLOv3的人在回路的“检测-决策”时敏目标识别方法(AR-SSVEP-YOLOv3)。利用目标感知模块获取前端场景视频,并通过AR眼镜实时呈现,YOLOv3算法完成场景视频中敏感目标检测,AR-SSVEP脑电处理模块解析受试者的脑电数据,在ID变化过程中对时敏目标进行识别。对比分析时敏目标的识别率,结果表明:AR-SSVEP-YOLOv3时敏目标识别方法相比YOLOv3算法识别率平均提升了18.8%,相比YOLOv3-Sort算法平均提升了8.0%。AR-SSVEP-YOLOv3时敏目标识别方法可以降低目标ID跳变对时敏目标识别的影响,提升人机交互能力和时敏目标识别率。

关键词： 机器学习   影像组学   原发性中枢神经系统淋巴瘤   Ki-67   磁共振成像  

摘要： 目的:探讨基于多参数影像组学构建机器学习模型术前预测原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)Ki-67表达水平的价值。方法:回顾性分析经病理证实的203例PCNSL患者,其中162例作为训练集,另41例作为外部验证集。在T1加权对比增强成像(T1CE)、DWI及T2 FLAIR图像上手工分割病灶并提取影像组学特征,应用4种机器学习算法基于最优特征构建影像组学模型。经单因素、多因素logistic回归分析后获得Ki-67表达水平独立预测因子,结合最优影像组学模型的影像组学评分建立联合模型预测Ki-67表达水平,并对模型的预测性能进行评价。结果:203例中Ki-67高表达组89例,低表达组114例。肿瘤最大径、瘤周水肿、18F-FDG PET-CT最大标准化摄取值均是Ki-67表达水平的独立预测因子。最终筛选出19个影像组学特征,并使用4种机器学习算法构建影像组学模型,其中梯度提升机(GBM)影像组学模型具有较高的AUC(训练集0.88,外部验证集0.83),随机森林(RF)模型次之,其训练集AUC为0.86,外部验证集AUC为0.79。GBM模型具有较高敏感度及召回率,RF模型准确率较高。联合模型预测效能最佳,训练集和外部验证集AUC最高分别为0.92(95%CI 0.88~0.96)、0.88(95%CI 0.78~0.97)。校准曲线表明联合模型校准效果良好,决策曲线分析显示联合模型具有较高的总体净效益。结论:基于多参数影像组学模型结合临床特征可实现术前对PCNSL的Ki-67表达水平的有效分层。

关键词： 电磁防护材料   强电磁防护   人工智能   能量选择技术   智能电磁材料  

摘要： 面对日趋智能化的电子信息系统对高性能、定制化电磁防护材料的迫切需求,传统研发模式受限于多参数耦合复杂、试错成本高、跨尺度设计难等瓶颈,难以适应高效研发需求。人工智能(AI)通过数据驱动与算法优化,为突破上述瓶颈提供了新范式。系统综述了AI赋能电磁防护材料相关研究,首先剖析电磁防护材料研发主要特点与核心挑战,阐明AI应用于该领域的高适配性;随后从正向预测和逆向设计两方面分述该领域典型案例;最后指出在数据层面、物理可解释性和应用推广方面存在的挑战,并分别从构建电磁防护材料基因库、发展数据物理融合驱动神经网络以及推动领域数据共享、构建标准化协议三方面提出具体思考,为下一代电磁防护材料的智能化提供方向。

关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   精准教育   人机协同  

摘要： 文章阐述了人工智能赋能高校思想政治教育在提升教育内容适配性、构建全天候教育场景、增强互动性与强化跟踪评估等方面的价值意蕴,分析了当前实践中存在的技术应用与教育本质矛盾、师生互动弱化、隐私保护困境及评估机制单一化等问题,并提出了构建人机协同模式、重塑师生互动生态、建立数据防护体系及多维评价系统等创新路径。

关键词： 人工智能   问责制   技术伦理   过错责任   多元共治  

摘要： 传统人工智能治理研究多聚焦技术伦理或法律规制的单一路径,未能有效回应算法自主性、系统复杂性和社会渗透性引发的规制困境,尤其在责任归属认定、因果关系追溯等核心内容上存在理论供给与实践需求的断裂。面对数字权力重构与社会风险扩散的双重挑战,有必要系统探讨“问责制”在人工智能治理中的法理构造与制度回应,构建适应技术风险特征的责任分配框架。通过法理界定的理论考察,可厘清问责制作为复合型治理工具的本质,并从发展逻辑维度揭示问责制的演进方向。在制度构建层面,归责原则需实现从过错责任到能力本位责任的模式转换,通过技术标准的法律化重构权责匹配机制。主体结构应构建穿透技术黑箱的多元共治框架,强化政府监管、行业自律与社会监督的协同效应。同时,推动可解释人工智能、区块链存证等技术工具与法律规则的深度融合,形成覆盖算法全生命周期的动态规制体系。

关键词： 人工智能   赋能教育   医学师资   师资重塑   数智泛在教学模式  

摘要： 当下中国教育数字化战略行动正在从“3C”走向“3I”,数智时代未来已来,高等医学教育变革面临机遇和挑战,其中医学院校师资建设是重中之重。目前,医学院校师资存在教育理念亟待更新、专业化发展不足、数字素养亟待提升和结构失衡等问题。人工智能赋能医学院校师资建设可以通过强化思政引领与数智教学融合、完善师资发展规划、提升数字素养形成数智思维和优化结构等措施,推动医学教育师资建设变革,以实现数智时代医学院校师资建设与时俱进,进而推动医学教育在变革中持续高质量发展。

关键词： 市政道路养护   维修技术   大数据技术   机器学习  

摘要： 随着城市建设的步伐不断加快,市政道路作为城市运输网络的重要组成部分,其保养和维护技术正越来越受到重视。研究基于此前提,深入探讨了市政道路养护与维修技术的发展与应用。首先,结合实际案例,文章详细研究了市政道路养护的关键技术和设备,如路面修补、排水系统维护、地下管线检修等,为日常运行提供科学依据。其次,针对各种路况,设计了一套完整的道路养护与维修方案,并通过大数据技术,实现了道路信息的精准收集、分析和管理。然后,依托机器学习和物联网技术,实现了城市道路养护维修的智能化和精细化。研究结果表明,此套系统不仅提高了道路养护维修的效率,降低了成本,还优化了道路服务质量,提高了公众的出行体验。最后,结合当前城市建设的需求,探索了市政道路养护与维修技术的未来发展趋势。