关键词： 人工智能   艺术设计类专业   校企合作   产教融合   人才培养模式  

摘要： 探究人工智能时代高职艺术设计类专业人才培养模式,旨在应对行业变革,提升教育质量,培养适应市场需求的高素质复合型艺术设计类人才。通过分析人工智能对当前设计行业的冲击,以及人工智能时代高职艺术设计类专业人才培养面临的挑战与问题,提出了以产业需求为导向、智能技术为引擎、专业能力为核心的高职艺术设计类专业“专业+产业+智能”三位一体的产教融合人才培养模式,并从培养目标设定、课程体系优化、实践平台搭建、师资队伍建设、人才质量评价等方面阐述实施路径,以期为艺术设计行业输送适应市场需求的高质量人才,助力产业创新发展。

关键词： 急性ST段抬高型心肌梗死   主要不良心血管事件   机器学习   预测模型  

摘要： 目的构建急性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)院内主要不良心血管事件(MACE)可解释性预测模型。方法回顾性纳入2019年6月至2023年6月在合肥市第二人民医院收治的514例STEMI患者,依据是否发生MACE将患者分为两组。采用Logistic回归(LR)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种机器学习算法构建STEMI患者院内MACE预测模型,并通过敏感度、特异度、准确度、F1分数、受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)和校准曲线比较模型的预测效能。采用DALEX算法可视化最佳模型中危险因素的重要性排序。结果23.15%的STEMI患者发生MACE。LR预测模型AUC为83.9%,效能最佳。DALEX显示,Killip分级、同型半胱氨酸、尿素、肌酐和入院收缩压是STEMI患者发生MACE前五的危险因素。结论LR机器学习算法在预测STEMI患者院内MACE方面具有良好的效能,Killip分级、同型半胱氨酸、尿素、肌酐和入院收缩压为重要危险因素。

关键词： 肺结节   流域地形图   三维重建   人工智能   吲哚菁绿   专家共识  

摘要： 随着低剂量CT筛查的普及以及高分辨率CT的广泛应用,亚厘米级肺结节的检出率显著提高。如何在避免过度治疗和延误诊断的前提下,科学管理这些结节已成为临床的重要课题。其中肿瘤实性成分占比<0.25、以磨玻璃影为主的肺结节尤为值得关注。这一人群的治疗难点在于,如何在术中实现精准、完整切除结节的同时,最大限度地保留患者的肺功能。“流域地形图”是一项基于大数据与人工智能算法的新技术。该方法利用常规剂量CT平扫的Dicom数据,结合微观(22~24级)毛细血管网络解剖分水岭特征,通过特定纹理和形态生成高精度仿真肺亚段的自然分割平面。该技术在肺表面形成荧光流域边界,与实际肺解剖结构高度拟合。通过分析结节与流域边界的毗邻关系,可实现结节的实时、可视化精准定位。这一创新性技术为术中肺结节定位与切除提供了全新的解决方案。本共识由国内四大学会牵头,联合相关领域的专家团队,以临床实际需求为导向,参考国内外相关指南与共识,经过多轮磋商、讨论和投票最终形成。主要内容涵盖了“流域地形图”技术的理论基础、适应证、操作流程、手术规划细节及术后评估标准,旨在为目前正在或计划开展荧光镜下流域分析法肺结节切除术的临床同行提供科学指导和探索方向。

关键词： 机器学习   储层预测   辫状河   储层构型   水平井  

摘要： C-2油田是位于渤海湾盆地的河流相海上油田,主要采用水平井开发,储层厚度薄、纵向多期砂体叠置、横向相变快,储层内部结构与连通关系复杂,受复杂的储层结构与井震资料的双重影响,稀疏井网条件下储层描述难度大,制约了油田精细挖潜效果,常规地震反演难以满足薄储层高分辨率预测与储层内部结构精细解剖的需要。针对研究油田辫状河储层结构特征,采用基于地震属性堆叠泛化集成学习的方法完成河流相复杂结构储层的预测,相较于单一的机器学习模型提高了预测精度。综合地质、地球物理与油藏动态等多维信息进行迭代优化,进一步降低地下储层预测与结构认识的不确定性,实现了研究区辫状河复杂结构储层的精细表征,为油田剩余油与潜力砂体精细挖潜提供了依据。研究表明:基于地震属性堆叠泛化集成学习的储层预测方法,不仅能有效提高地震纵向分辨率,同时具有较强的横向“相控”指示能力,预测结果包括砂体叠置关系与储层内部结构特征,更加适用于相变快、储层空间建筑结构复杂的陆相河流沉积体系储层预测与精细刻画,可为稀疏井网海上油田开发中后期河流相沉积储层构型精细表征提供借鉴。

关键词： 人工智能   教师专业发展   AIeTPD模型   实践场景  

摘要： 人工智能赋能教师专业发展已成为教育变革的重要议题,然而在当前人工智能助推教师专业发展的实践中,还存在认知、行为与环境等方面的现实阻碍,已有的专业发展模型主要是外源性的,缺乏对教师主体性的观照。在促进教师专业发展过程中,人工智能作为赋能因子的关键在于通过智能技术确定教师所处的发展阶段,消除和减少发展阶段间的各种阻碍因素,达成专业发展进入下一阶段的条件,实现教师专业发展的进阶。以此为切入点从教师主体性的视角,在现有教师专业发展阶段模型中融入人工智能因子构建的人工智能增强型教师专业发展模型(AIeTPD),具备发展计划可定制、发展过程可调控、发展成效可评价的特点,可通过教师学习、智能研修、教学创新三条路径,支持诊断式学习预测、个性化在线学习、混合式智能研修、交互式虚拟教研、孪生式混合课堂、智能化教学反馈以及综合化教师评价等应用场景,促进教师专业发展的阶段演化,重塑教师学习者、互学者、促学者角色,为数字时代大规模个性化教师专业发展提供支撑。

关键词： 新质生产力   价值创造   数字经济   生产方式变革   人工智能  

摘要： 随着数字经济的迅速崛起,传统生产力的内涵和结构正经历深刻的变革。新质生产力作为新兴生产力的表现形式,依托人工智能、大数据、区块链、物联网等前沿技术,推动了社会生产方式的全面转型,并在多个领域构建了全新的价值体系。从新质生产力的内涵与特征出发,深入剖析其在数字经济时代的价值创造机制,探讨其如何重塑生产方式与产业结构。同时,还重点分析了中国在新质生产力发展中的实践与成果,并提出了未来的发展路径与前景展望。

关键词： 安全生产技术   化学品安全   产学研用   安全应急   人工智能   安全生产风险   信息化技术   大数据  

摘要： 1月10日,安全应急新技术新装备应用大会在武汉举办。此次大会由湖北省应急救援协会、湖北省安全生产技术协会、湖北省化学品安全协会及湖北省机械工业安全技术协会联合主办。大会围绕安全应急领域新技术、新产品、新装备的发展与应用,深入探讨发展新质生产力科技赋能安全应急的相关课题,重点解决安全生产风险监控技术手段、应急通信保障、大数据、人工智能及信息化技术在安全应急领域的应用场景,推动安全应急领域产学研用等环节间的合作,推动安全应急技术与装备的发展。在本次大会上,武汉国际安全应急博览会组委会举行了世界大安全博览会暨第五届武汉国际安全应急博览会发布会。

关键词： 教育试点   师资培养   人工智能   三年行动计划   荣誉称号   浙江绍兴市   智慧校园   赋能教育  

摘要： 自智慧校园标杆校建设三年行动计划开启以来,浙江绍兴市杨汛桥紫薇小学积极打造创新教育常态化发展的智慧校园,在综合评价、课程改革、师资培养等方面取得了创新发展,学校先后获得“央馆人工智能课程”规模化应用试点校、“浙江省人工智能+教育试点校”等荣誉称号。

关键词： 人工智能   陶瓷设计   产品开发  

摘要： 笔者主要探讨人工智能技术在陶瓷设计领域的创新应用以及对产品开发流程的影响,通过叙述人工智能技术在设计行业的应用,分析AI在陶瓷设计方法中的辅助作用以及AI集成对产品开发的促进效能,提出了一种新颖的人工智能辅助设计流程,并通过多个设计案例展示了AI如何优化设计方案。在产品开发环节,此研究具体阐释了AI如何通过数据分析和实例对比,提升创新性。笔者展示了人工智能如何促进陶瓷设计以及产品开发,指出AI技术在提升创造力与效率平衡中的重要作用,并对它未来的发展进行了预测。

关键词： 人工智能   高中生物学   复习课   应用策略  

摘要： 以“基因和染色体的关系”为例,探索人工智能在高中生物学复习课中的应用策略,并从优化复习模式、立足实际学情和完善评价体系3个角度提出了具体建议,旨在通过充分开发人工智能,使其在高中生物学复习课中切实发挥效用,为学生打造更好的复习环境,提高学生的复习质量与效率,从而更好地应对高考。