关键词： 人工智能   政治安全   国家安全   系统科学  

摘要： 在人工智能时代,政治安全的内涵正在被不断深化和持续拓展,各国面临的政治安全风险也愈发复杂。根据系统科学理论,政治安全可以构建为一种政治安全系统,包含正反要素、四大结构面与动态稳定的功能。人工智能在经历从游离到输入的时序过程后,作为一种新的要素与政治安全系统发生互动。人工智能与政治安全的互动遵循“技术—应用—风险—系统”的逻辑过程,并实现对系统内其他要素的影响。这种影响全面且深刻,使得人工智能开始大面积嵌入政治安全系统,重构了政治安全结构。政治安全正在面临人工智能所带来的更复杂的风险形态,包括权力安全、制度安全与价值安全在内的政治安全内部生态都将发生深刻变化,推动整个政治安全形态经历深刻的变革。

关键词： 水下通信   网络安全   水声通信   人工智能   主动防御  

摘要： 随着透明海洋、智慧海洋战略的提出及海洋资源开发的不断推进,水下无线通信技术的重要性愈发凸显。然而,鉴于本身条件所限及水下恶劣环境的作用,水下无线通信网络面临着多种攻击和威胁的风险。因通信方式的限制,陆上的安全技术不适用于水下复杂的环境,因此,如何提高水下无线通信的可靠性和安全性成为该领域的关键问题。本文对近年来国内外水下通信安全领域的研究成果进行了梳理,首先总结了水下通信的主要方式和特点,并从物理攻击、传输攻击、网络拓扑攻击以及拒绝服务攻击等方面所面临的安全威胁进行详细分析;然后,从物理防护、信任与认证、保密性和完整性、路由协议安全、定位与同步安全以及主动防御等方面对近年来水下通信安全防护技术成果进行了分类和总结,并进一步梳理了人工智能在水下无线通信安全的应用;最后,针对潜在的安全威胁,展望了未来的发展方向。

关键词： 中国式现代化   人工智能   行业转型升级   高质量发展   强劲动力   住房城乡建设   实干   新篇章  

摘要： “广西新春第一会吹响了实干创新的号角,特别是关于经济高质量发展、以‘人工智能+’赋能千行百业的部署要求,为推动全区住建行业转型升级、创新发展指明了目标方向、注入了强劲动力。”自治区住房城乡建设厅党组书记、厅长杨绿峰在接受记者采访时表示,连日来,全区住建系统组织深入学习贯彻广西新春第一会精神,号召广大党员干部牢固树立“实干为要、创新为魂,用业绩说话、让人民评价”的鲜明导向,紧起来、动起来、干起来,以住房城乡建设事业高质量发展的实干实绩实效,为奋力谱写中国式现代化广西篇章贡献住建力量。

关键词： 交通工程   出行方式选择   特征选取   机器学习   XGBoost算法  

摘要： 随着大学生对旅游的需求呈现出多元化和个性化的趋势,为充分挖掘大学生旅游出行的行为规律和内在机理,运用可解释机器学习进行出行方式预测。首先,通过问卷调查,得到济南市大学生旅游出行方式数据;其次,运用XGBoost算法对预处理后的数据进行特征选择,得到旅游预算、出行方式乘坐时间、年级、旅游时长和距离五个特征因素;再次,采用XGBoost算法建立大学生旅游出行方式预测模型;最后,利用SHAP解释特征因素之间的交互关系以及特征因素与出行方式选择概率的关系。研究结果表明:对比其他分类预测模型,XGBoost模型在出行方式预测方面表现良好,F1分数为0.914,准确率达到92.1%。SHAP分析发现:大学生的旅游预算、出行时间、年级、旅游时长和距离等因素对飞机、高铁、火车以及大巴的选择具有重要影响,而对私家车出行的影响较小。结果可为旅游企业和政府部门提供数据支撑,以更好地满足大学生旅游需求。

关键词： 镜像计算   人工智能   风暴潮灾害   电网安全  

摘要： 风暴潮灾害会导致停电,需要先进的态势感知技术确保风暴潮期间的电网安全。以往的研究都是针对台风灾害而设计的,并没有考虑到风暴潮对变电站的影响。为了解决以上问题,提出一个能够感知风暴潮期间电网安全态势的框架,利用地理、气象数据和电力设备信息,对变电站发出停电警告。首先,采用ArcGIS 10.8地理信息系统收集沿海城市的高分辨率激光雷达数据,从而构建能够实现镜像计算的数字孪生体。然后,将地理、气象数据和电力设备信息输入Stacking模型,实现确定性和概率性的停电预警。最后,将该框架应用于一个中国沿海城市。结果表明,上述框架在不同尺度的数据集上都具备有效性和准确性。

关键词： 无人机   高光谱影像   田块尺度   玉米   产量   机器学习  

摘要： 为实现东北黑土区田块尺度上玉米产量的精准估算与生育时期优选,本研究以我国东北黑土区的春玉米为研究对象,选取吉林省梨树县的长期定位玉米试验田,于2019、2020年利用无人机采集玉米3个关键生育时期(拔节期、吐丝期、成熟期)的冠层高光谱影像,选取10种与产量显著相关的窄波段植被指数,并结合作物农学参数与施肥信息,分别采用逐步回归、随机森林(RF)和极度梯度提升树(XGBoost)算法构建玉米产量估算模型。最后通过决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)对产量模型进行精度评价,以筛选出最优估产模型。结果表明:3种产量预测模型中XGBoost模型估算精度较优,其2019年吐丝期的R^(2)、RMSE和NRMSE分别为0.93、1054.17 kg·hm^(-2)和11.68%。同时,3种模型均表现为在吐丝期估算精度最优,最佳模型——2019年吐丝期的XGBoost模型中用于玉米产量估算的指示因子——植被指数R-M、作物农学参数与施肥信息的特征重要性分别为19.72%、4.70%、62.41%。研究表明,结合无人机影像与机器学习算法并融合多源辅助信息可提高田块尺度玉米产量的估算精度,为农业生产中的作物产量精准预估提供数据支撑与科学参考。

关键词： 机器学习   入侵检测   自然语言处理   XLNet   WebShell  

摘要： 随着互联网的迅速发展,Web应用的安全问题日益突出,其中WebShell攻击已成为一种严重的网络安全威胁。本文基于XLNet模型,致力于提升WebShell上传检测的准确性和效率。通过分析网络流量,将XLNet模型用于样本文件的预处理、词嵌入、训练及测试阶段。实验结果表明,该方法在召回率、精确率以及F1分数等关键指标方面均表现出卓越的性能。相较于传统的机器学习方法,基于XLNet的检测模型能够更准确地识别潜在的WebShell上传操作,从而降低Web应用系统受到持久性攻击的风险,同时提升了Web应用的整体安全水平。这一研究成果强化了网络安全防线,能够为Web应用保驾护航。

关键词： 三维头影测量   牙颌面畸形   人工智能   三维体素   点云  

摘要： 头影测量是正颌正畸治疗的重要分析手段,随着三维成像技术的发展,越来越多的医生应用三维成像评估牙颌面畸形程度及制定治疗计划。基于多模态数据的三维测量比二维包含更多的解剖信息,可对牙颌面畸形患者进行更全面的测量分析,该技术目前已成为研究热点。但其在临床应用中存在人工操作费时、费力的问题,近年来人工智能的出现可助力三维头影测量中标志点定位、数据采集分析的自动化。本文将从三维头影测量的研究现状及人工智能在其中的辅助应用等方面进行综述。

关键词： 机电设备   检测控制   人工智能  

摘要： 当前,机电设备成为生产中不可或缺的要素,其配备、运行和运维关乎生产效率及效益。但部分机电设备的运行环境复杂,受操作、控制等影响,易出现各类故障,影响设备运行状态。为了提高机电设备的可靠性,相关人员需根据设备工作原理,做好全面检测及控制,以实现故障问题的早发现、早处理。未来,有关人员需依据机电设备检测及控制现状,创新技术形式。基于此,本文重点分析了机电设备的检测技术及控制技术,以期为实际工作提供技术指导。

关键词： 机器学习   人工智能   反流性食管炎   模型   医案   辨证  

摘要： 目的基于机器学习方法构建反流性食管炎(Reflux esophagitis,RE)中医智能辨证模型。方法检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure,CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database,VIP)、万方数据知识服务平台(E-Resources for China Studies,Wanfang Date)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc,CBM)、古今医案云平台2001年1月—2024年1月收录的反流性食管炎中符合肝胃不和证、肝胃郁热证的临床医案数据。通过数据预处理、特征工程,然后将数据样本按7∶3划分为训练集和测试集。运用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、K最近邻(K Nearest Neighbors,KNN)、随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升(EXtreme Gradient Boosting,XGBoost)、BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、逻辑回归(Logistic Regression,LR)的机器学习算法建立反流性食管炎的辨证模型。结果整理得到188则医案数据样本,在相同训练、测试样本数据下,支持向量机、K最近邻、随机森林、极限梯度提升、BP神经网络、逻辑回归这6种算法对反流性食管炎两种证候的识别准确率分别为75%、73%、78%、65%、60%、62%。结论随机森林模型在诊断和预测方面表现出色,因此将机器学习技术应用于RE辨证模型构建在方法学上是有可行性的。