关键词： 人工智能   电气自动化控制   机器学习   智能控制   应用挑战  

摘要： 人工智能与电气自动化控制系统的融合已成为行业发展的必然趋势。本文首先概述人工智能和电气自动化控制技术的基本概念、发展历程以及二者的关联,并重点探讨机器学习、深度学习、专家系统和计算机视觉等关键技术在自动化控制领域的应用。其次,本文系统梳理人工智能在电气自动化控制系统中的典型应用场景,如智能控制器设计、故障诊断、智能决策优化和人机交互等。最后,本文分析人工智能在电气自动化控制中应用所面临的数据质量、算法可解释性、系统实时性和安全隐私等挑战,并针对性地提出相应的解决对策。

关键词： 分子生物学   实验教学   教学改革   自主学习   虚拟仿真   人工智能  

摘要： 随着信息技术在医学领域的广泛应用,培养医学生的自主学习能力,使其适应时代的快速发展是对现代医学教育的新要求。以自主学习为导向的教学模式把培养医学生的自主学习能力作为主要目的,引入虚拟仿真和人工智能新技术加以辅助,使学生在掌握知识的基础上,充分地锻炼其自主学习能力,同时也使实验教学与理论教学相辅相成,交互共生。分子生物学是医学专业的一门重要的基础课程。文章以分子生物学实验教学为例,启示学生在后续课程和临床课程的学习以及科研工作中,如何自主高效地获取新知识、掌握新技能。

关键词： 智能传感   生命互联网   人工智能   数字生命   元宇宙  

摘要： 随着科技的不断发展,智能传感技术已经从基础研究进入了广泛的应用阶段。尤其是在生命科学和健康管理领域,智能传感技术的潜力尤为突出。本文回顾了智能传感技术的发展历程,并探讨了其在生命互联网中的应用前景,特别是在智能诊断、健康管理、个性化医疗、智能穿戴设备等方面的应用。智能传感技术与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的结合,正在为生命科学带来前所未有的突破,推动了数字生命与元宇宙的快速发展。

关键词： 人工智能   民航业   民航建设   民航经济   AI技术   运营方式   运营效率   参考和借鉴  

摘要： 在科技发展日新月异的当下,AI(人工智能)技术逐渐被各行各业广泛应用,民航业自然也不例外.AI技术在转变民航业运营方式、提高运营效率、改善乘客体验、促进创新发展以及加强智慧民航建设等方面都展现出十分重要的作用.我们深入剖析AI技术在民航经济中的应用前景及其具体作用,以期为民航业的发展提供有益参考和借鉴.

关键词： 开源情报   网络威胁情报   大数据   人工智能   区块链  

摘要： 随着互联网络的快速发展,新型网络安全威胁也在不断演变。传统的被动流量监测方式,难以满足网络安全防护全部要求。在发生网络攻击之前,提前获取威胁情报可以更有效地应对安全威胁,避免财产损失。开源网络威胁数据获取成本低、收益高的特点,使其成为威胁情报的重要来源之一。大数据、人工智能、区块链等新技术,为开源网络威胁情报获取、分析及共享提供了重要手段。本文分析了国内外开源网络威胁情报研究进展及各项技术在开源网络威胁情报处理分析共享过程中的应用,总结了共性问题和未来趋势。

关键词： 高职院校   智能制造   实训基地建设   教学评估  

摘要： 在当今世界经济一体化、数字化的大环境下,建立适合我国国情的智能制造实训基地具有十分重要的意义。在“工业4.0”“中国制造2025”等国家战略的推动下,“智能制造”已经成为推动产业升级、提升国家竞争力的重要方向。所以,建设先进的实训基地,既能使学生更好地了解生产技术,又能锻炼其创新思维与实践能力,以适应工作岗位的需要。对于解决目前高职院校教学与实践脱节,教学内容落后于产业发展等问题,提高职业教育质量与影响力具有重要意义。

关键词： 煤矸识别   机器学习   卷积神经网络   迁移学习  

摘要： 针对传统煤矸图像识别算法需提取并筛选图像灰度、纹理等特征,费时耗力,以及训练卷积神经网络需庞大数据集和高配置硬件设备等问题,提出基于迁移学习的煤矸图像识别方法。利用VGG16卷积基提取煤矸图像特征,并与机器学习算法结合,验证VGG16卷积基提取特征的有效性。分别通过特征提取和模型微调方式实现网络模型VGG16的迁移,并构建自定义密集连接分类器,形成两种识别模型。仿真结果显示,两种模型的准确率分别达到96.30%和98.15%。结果表明:提出的煤矸识别模型是有效的,可以快速准确识别煤和矸石图像。

关键词： 胎儿生长受限   多普勒超声   血流参数   机器学习算法   预测价值  

摘要： 目的应用机器学习算法基于超声血流参数构建胎儿生长受限(FGR)辅助诊断预测模型,比较不同预测模型的预测效能。方法本研究纳入2021年1月至2023年12月河南省人民医院收治的88例单胎且出生后确诊为FGR的孕妇资料(FGR组),并以河南省人民医分娩的88例非FGR孕妇作为对照(非FGR组)。本研究应用单因素和多因素logistic回归分析法筛选影响FGR的危险因素,并运用R软件构建支持向量机预测模型、随机森林预测模型及logistic回归预测模型。绘制3种预测模型的受试者工作特征曲线,比较不同模型预测FGR的效能,以确定最优的预测工具。结果FGR组、非FGR组分娩孕周、大脑中动脉搏动指数(MCAPI)、脐动脉搏动指数(UAPI)、静脉导管搏动指数(DVPI)、脑胎盘比(CPR)差异有统计学意义(P<0.05),年龄、产妇类型、体重指数、新生儿性别差异无统计学意义(P>0.05)。logistic回归分析结果显示,分娩孕周、DVPI、CPR是影响FGR的危险因素(P<0.05)。基于影响FGR的3个危险因素分别构建logistic回归预测模型、支持向量机预测模型、随机森林预测模型,结果显示,随机森林预测模型的曲线表现最优,其曲线下面积为0.986(95%CI:0.975~0.997)。结论分娩孕周、DVPI、CPR均为影响FGR的危险因素,机器学习算法中随机森林预测模型预测FGR的效能最好。

关键词： 呼叫系统   人工智能   优惠券   永动机   电话   全天候  

摘要： “你怎么才接电话啊?!我是XX公司的客服顾问,您有一张优惠券再不用就要过期啦!”电话那一头,对方正用“AI(人工智能)外呼电推”一顿“输出”全天候不间断呼叫系统、防拉黑的技术加持、对你的情绪无动于裹——你已经对“狂轰滥炸”式的营销忍无可忍,电话这一头尽是悠屈和无奈……

关键词： 机器学习   飞秒激光烧结   教学改革  

摘要： 随着科技的迅猛发展,将新兴技术融入传统教学模式已经成为高等教育的趋势之一。飞秒激光烧结作为一种先进的材料加工技术,对于本科生来说是一个重要而复杂的实验课题。本文旨在探讨机器学习技术在飞秒激光烧结教学中的应用,将科研与教学结合,使学生在了解前沿方向的同时能够熟练掌握“文献调研—重复结果—参数优化—实验验证”的科学研究方法和思想,以提高学生实验设计和数据分析的能力,培养创新思维,有利于开拓学生的学术视野。