关键词： 人工智能   赋能   高职院校   体育教育   高质量发展  

摘要： 在2018年,教育部正式发布《高等学校人工智能创新行动计划》,该计划明确强调“要加速人工智能在教育领域的创新应用,推动其与教育深度结合,为教育领域的变革提供新的动力和方向”。近年来,随着人工智能技术的快速发展,其在各领域的应用日益广泛,体育教育领域亦不例外,人工智能的广泛应用对体育教育的发展具有显著的推动作用,涵盖数据分析、虚拟实境应用、人工智能教练员、智能评估等多个方面。借助人工智能技术的力量,体育教育教学的科学性和效率性得到显著提升,不仅有利于提高学生身体素质,更有助于全面培养学生的能力素质。本文将深入探讨人工智能如何赋能体育教育的高质量发展,分析其带来的机遇与挑战,并提出相应的策略建议,旨在为体育教育的改革与发展提供有价值的参考。

关键词： 机器学习方法   水泥基材料   微观结构和性能   预测  

摘要： 机器学习方法(ML)在解决数据高度非线性和大时滞问题上得到了关注,为目标属性的预测及新材料的设计开辟了数据驱动的新模式。水泥基材料在组分、制备与其结构、性能的关系上存在时滞性和周期性长的问题。而机器学习方法在解决水泥基材料上述问题时具有积极作用和非常大的潜力。为此,本文介绍了机器学习方法的特征及其应用过程,综述了机器学习方法在预测水泥基材料微观结构、组分、力学性能和耐久性等方面的研究进展,分析比较了几种用于水泥基材料研究模型的特点和优势,并对所面临的问题和研究方向进行了展望分析,以期促进机器学习方法的应用。

关键词： 人工智能   公共图书馆   残障读者   无障碍服务体系  

摘要： 残障读者由于身体的特殊性,对公共图书馆的无障碍服务需求很高。近年来,人工智能开始在人们的生活中发挥越来越重要的作用。将人工智能元素引入图书馆,既可以改变图书馆的传统服务模式,又可以为图书馆的无障碍服务提供技术支撑,让残障读者享受到更便捷、更智能的服务。基于以上背景,本文重点研究公共图书馆如何基于人工智能技术构建面向残障读者的无障碍服务体系,以及如何持续优化无障碍服务。

关键词： 人工智能   高职教育   高质量  

摘要： 新人工智能时代,新技术、新产业、新业态、新模式等新经济对技术和专业技能提出了新的要求,迫切需要能够适应智能时代的创新型、复合型人才。审视当下的高职教育,尽管人工智能技术已得到一定的推广和应用,但其作用并未得到充分发挥,教师的教学技能没有显着提高,没有为高职职业教育的可持续发展创造条件。本文着眼于人工智能背景下的高职教育,简述人工智能技术在高职教育中的作用和重要性,并对存在的一些问题进行系统分析,提出了当下高职教育高质量发展的解决方案。

关键词： 踝关节   人工智能   压缩感知   磁共振成像   图像质量  

摘要： 目的 探讨人工智能压缩感知(ACS)技术在踝关节MRI中应用的可行性。资料与方法 前瞻性收集2023年9—10月在首都医科大学附属北京友谊医院行踝关节扫描的32例健康志愿者,应用3.0T MR进行基于ACS及并行成像(PI)技术的踝关节MRI,采集矢状位质子密度加权成像(PDWI)、冠状位PDWI、横轴位PDWI及矢状位T1WI,并将其分为ACS组和PI组,ACS组ACS综合加速倍数为3.05(ACS 5.0),PI组PI加速倍数为2(PI 2.0)。测量距骨、跟腱及软骨的信号强度以及拇长屈肌的信号强度及标准差,以拇长屈肌为背景噪声计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR);对两组成像客观评估及主观评估进行统计学分析,各序列图像质量以PI 2.0为标准参考。结果 ACS组SNR和CNR较PI组更高,两组在矢状位PDWI序列各解剖结构比较,差异均有统计学意义(t=-2.937、-1.981、-4.058、-3.879,P<0.05);在冠状位PDWI序列上软骨SNR、距骨CNR差异有统计学意义(t=-3.310、-3.567;P=0.002,P<0.001);在轴位PDWI序列上ACS组与PI组距骨CNR、软骨CNR差异均有统计学意义(t=-4.270、-4.382,P<0.05)。主观评价2位影像诊断医师对两组图像质量评分观察者间一致性强(Kappa=0.977,P=0.009);两组图像质量评分差异均无统计学意义(Z=-0.248、-0.747,<0.001、-0.071,P>0.05)。ACS组与PI组采集总时间分别为337 s及610 s,与PI组相比,ACS组扫描总时间缩短44.8%。结论 基于ACS技术的踝关节MRI不仅能有效缩短扫描时间,还进一步改善图像质量,具有可行性。

关键词： 建筑工程   质量控制   技术创新   大数据   人工智能  

摘要： 为探究建筑工程项目质量控制技术的现状及所面临的挑战,提出了一种以大数据和人工智能为核心的建筑工程项目质量管控创新方法。通过对当前质量控制技术存在的局限和问题进行深入剖析,该研究运用跨学科融合研究手段,对智能化监控及检测技术进行探索,并对质量控制技术进行创新性应用。研究结果表明:技术创新能够显著提高工程质量控制全面性与准确性并有效防范质量问题。另外技术创新也推动建筑行业可持续发展和工程项目整体质量水平的提升。

关键词： 多处创伤   谵妄   预后   机器学习  

摘要： 目的构建基于机器学习的ICU多发伤患者发生谵妄的预测模型,并评估其预测效能。方法采用回顾性病例对照研究分析2019年7月至2022年6月郑州大学第一附属医院收治的417例ICU多发伤患者的临床资料,其中男305例,女112例;年龄18~88岁[(47.8±15.7)岁]。急性生理学与慢性健康状况评估Ⅱ(APACHEⅡ)评分为0~50分[(9.80±0.29)分]。将患者按7∶3随机分为训练集(291例)和测试集(126例)。收集患者的人口学信息、既往史、治疗情况和实验室检查结果等资料。采用Lasso回归分析在训练集中筛选与谵妄发生有显著关联的变量,并将其纳入机器学习模型。分别采用随机森林、梯度提升树、极限梯度提升、逻辑回归、支持向量机、k最近邻等6种机器学习方法构建ICU多发伤患者谵妄预测模型。使用测试集数据计算准确率、灵敏度、精确率、F1分数、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)以评估模型预测效能。结果随机森林、梯度提升树、极限梯度提升、逻辑回归、支持向量机、k最近邻等6个预测模型在测试集中的准确率分别为0.70、0.68、0.69、0.73、0.70、0.60;灵敏度分别为0.74、0.80、0.81、0.86、0.85、0.69;精确率分别为0.72、0.69、0.70、0.73、0.71、0.65;F1分数分别为0.73、0.74、0.75、0.79、0.78、0.67;AUC值分别为0.72、0.73、0.72、0.80、0.74、0.64。其中逻辑回归模型区分度最佳。结论成功构建出预测ICU多发伤患者发生谵妄的模型,其中逻辑回归模型具有较好的预测效能,可为多发伤患者临床护理工作提供一个早期预测和防治谵妄发生的有效工具。

关键词： 人工智能   计算机   信息安全   防护  

摘要： 人工智能技术正深刻变革网络安全领域,构筑起坚实防线。面对网络环境复杂化、攻击手段隐蔽多样的挑战,AI的融入成为提升防御能力的关键。其精准分析、实时响应与自主学习能力,高效识别威胁、阻断攻击,助力实现网络环境的精细化管理。这一融合趋势不仅促进了网络安全技术的进步,也为构建安全、可信、可控的网络空间提供了强有力的技术支撑与理论保障,有效应对新型威胁,确保网络安全防护体系的持续优化与升级。

关键词： 脑血管病变   计算机断层扫描   血管成像   人工智能   信噪比   动脉狭窄  

摘要： 目的探究人工智能(AI)技术在头颈部计算机断层扫描血管成像(CTA)中的应用效果,为临床提高诊断脑血管疾病准确性提供参考依据。方法回顾性分析东莞市清溪医院2023年5月至2024年5月收治的疑似脑血管病变行头颈部CTA检查的42例患者的临床资料,根据CTA图像处理方法不同将其分为两组,人工组(采用人工处理)和AI组(采用AI处理)。比较两组患者图像中颈总动脉、颈内动脉及大脑中动脉的CT值、噪声值、信噪比(SNR),以数字减影血管造影诊断结果为金标准,比较两种图像处理方法对颈动脉狭窄/闭塞的诊断效能。结果与人工组比,AI组患者颈总动脉、颈内动脉、大脑中动脉的噪声值均更低,SNR均更高(均P<0.05);临床诊断结果显示,42例患者中有30例(71.43%)存在颈动脉狭窄/闭塞情况,而人工组中发现29例(69.05%),AI组中发现31例(73.81%);两组患者颈总动脉、颈内动脉、大脑中动脉的CT值及两种图像处理方法诊断颈动脉狭窄/闭塞的灵敏度、特异度、准确率比较,差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论将AI技术应用于头颈部CTA检查,可显著提升图像质量,且对颈动脉狭窄/闭塞的诊断效能良好。

关键词： 人工智能   审稿   图书出版   文化发展  

摘要： 随着人工智能技术的发展,尤其是ChatGPT的大火,人们在对即将到来的人工智能时代充满期待的同时,也引发了种种担忧。人工智能似乎无所不能,这也给图书出版行业带来了一定的冲击,尤其是其稳定、高效的输出和无尽的学习、迭代能力,更让图书审稿编辑开始思考自己的职业未来。