关键词： 栅元均匀化   环境效应修正   机器学习   压水堆  

摘要： 传统的单组件全反射边界条件无法考虑燃料组件在实际反应堆中的真实环境,真实堆芯中不同燃料组件之间的中子射流及能谱干涉等环境效应对栅元均匀化常数有较大影响。为处理栅元均匀化的环境效应,提升高保真数值计算方法的计算精度,本文基于机器学习的方法,通过对多组件模型的研究,提出了基于组件划分的Colorset全组件模型来考虑环境效应;通过对机器学习模型特征量的敏感性研究,确定了以栅元材料、位置、周围组件信息及能谱及泄漏相关信息的特征量组合,建立了基于机器学习的栅元均匀化环境效应修正方法,并在“华龙一号”堆芯问题上进行了方法验证。结果表明,对于“华龙一号”堆芯问题,该方法与传统方法相比,能有效提高反应性及栅元功率分布的计算精度。因此,本文建立的栅元均匀化环境效应修正方法能用于压水堆栅元均匀化环境效应修正,提高其计算精度。

关键词： 人工智能   篮球运动   训练运用  

摘要： 新世纪以来,科技飞速发展,其中人工智能与大数据技术在多个领域彰显价值。在体育方面,人工智能可为运动训练带来全新的手段与方法,尤其在篮球运动训练中大数据技术的应用使训练效果得以提升,运动员受伤风险不断降低,同时对强化运动竞技水平具有重要作用和价值,使篮球运动符合新时代下的发展潮流,促使运动员在技术能力方面得到全方位提升与强化。

关键词： 影像组学   机器学习   结直肠癌   肿瘤沉积   淋巴结转移  

摘要： 目的:探讨CT影像组学联合机器学习算法对结直肠癌(colorectal cancer,CRC)肿瘤沉积(tumor deposits,TDs)、淋巴结转移(lymph node metastasis,LNM)及二者同时发生的鉴别价值。方法:回顾性分析2017年1月至2023年12月于某院接受治疗的261例CRC患者的临床资料,根据AJCC第8版CRC分期指南,将患者分为TDs阳性组(TDs+组,64例)、LNM阳性组(LNM+组,99例)、TDs阳性合并LNM阳性组(TDs+合并LNM+组,98例)。利用MaZda version 4.6软件勾画感兴趣区,再通过该软件自带的筛选法筛选出最具鉴别价值的纹理特征参数。纳入单因素分析差异有统计学意义(P<0.05)的纹理特征参数绘制ROC曲线,评估所纳入纹理特征参数的诊断效能。基于纳入的纹理特征参数,结合十折交叉验证,评估贝叶斯、决策树、随机森林及Logistic回归4种机器学习算法对TDs+组、LNM+组、TDs+合并LNM+组的诊断效能。采用SPSS 26.0、MedCalc 19.1.3、Weka 3.8.6及R语言软件进行统计学分析。结果:3组间单因素方差分析差异有统计学意义(P均<0.05)的纹理特征参数包括偏度、S(2,-2)和均值、S(0,4)相关性、S(3,3)差方差及S(0,4)逆差矩。在TDs+组和LNM+组中,S(3,3)差方差诊断效能最高;在TDs+合并LNM+组中,偏度诊断效能最高。与贝叶斯、决策树及Logistic回归算法相比,随机森林算法诊断效能最好,其鉴别TDs+组、LNM+组及TDs+合并LNM+组的精确率分别为0.897、0.830、0.861,AUC分别为0.951、0.957、0.958。结论:CT影像组学联合随机森林算法对CRC患者TDs、LNM及二者同时发生具有较高的鉴别价值,可为临床医师提供更全面的诊断信息,并有助于为患者制订更加精准的治疗策略。

关键词： 人工智能   信用评级   XGBoost   逻辑回归  

摘要： 目前个人或企业信用在日常生活中变得日益重要,如何有效识别信用风险高的用户并防止信用欺诈,成为金融、电信等领域的重要研究课题。良好的用户信用评级模型可以预测信用风险,将人工智能算法应用到海量用户信用评级中可以带来更好的效果。基于此,本研究首先对用户信用评级系统应具备的功能进行了分析;其次,设计了用户信用评级系统的技术架构;最后,以此为基础实现了一个基于XGBoost算法和逻辑回归的用户信用评级系统。

关键词： 人工智能   外语教学   融合发展路径  

摘要： 人工智能与外语教学的融合发展有助于提升学生的学习能力,实现精准教学,推进外语教学改革。教师应以双线育人为起点,创新外语教学模式,在语音测评中提升学生的口语能力,始终坚持以生为本的教育理念,智能分析基本学情,组织开展分级阅读活动,增强学生的外语语感,通过智能批改强化学生的知识印象,巩固学生的课堂所学,拉近学生与外语知识的距离。确保学生能够在智能化、可视化和数字化环境下高效学习外语知识,逐步形成良好的语感、学科核心素养和跨文化交际能力,真正成为外语课堂的主角。

关键词： 人工智能   混合式教学   高职英语  

摘要： 作为现代教育中一种重要的教学方法,混合式教学模式对高职英语提供了个性化学习、精准反馈、趣味性增强、促进合作学习和节约时间成本等多重优势。而随着智能时代的来临,人工智能技术为高职英语混合式教学改革提供了新的探索之路。在以学生为中心的混合式教学改革基础上,人工智能加深了技术手段与教学系统的深度融合,加速了教学效果的实现。探究人工智能支持下如何设计高职英语混合式教学模式,并分析面临的问题和挑战,以期为高职英语教学改革提供新的思路和方法。

关键词： 建筑安装造价   智能化预测   机器学习   模型验证   风险管理  

摘要： 建筑安装造价预测对工程的经济效益及风险管理具有重要的意义。研究目的在于探讨智能化预测模型对预测准确性与效率的提升。研究首先对建筑安装造价预测重要性及传统方法局限性进行分析,然后对智能化预测模型理论基础及方法论进行阐述。研究利用机器学习及人工智能技术对数据进行获取及处理来构造输入变量筛选及权重确定模型。在模型实现及算法选择之后对验证方法及效果评估。研究成果表明:智能化预测模型对于建筑安装造价预测领域有着显著精度与应用潜力。

关键词： 导盲机器人   机器视觉   单目3D相机   人工智能   点云   智能导盲  

摘要： 导盲机器人是一种融合人工智能和机器视觉技术的创新型辅助工具,其设计初衷是帮助视力受损者或盲人实现独立生活,并更好地融入社会。文中探讨了导盲机器人的关键技术及其潜在应用。导盲机器人通过单目3D相机点云技术来感知周围环境,规避障碍物,从而引导用户安全通行。此外,文中还对四足导盲机器人的步态进行了运动学分析,为其进行环境感知和路径规划奠定基础。本研究能够为四足机器人导盲技术的发展提供支持。未来,导盲机器人技术有望进一步发展,不断拓展应用领域,以满足不同用户的需求,为视力受损群体营造无障碍的社会环境。

关键词： 人工智能   小学数学   深度融合价值   切入点   策略  

摘要： 现代科学技术的开发与创新,先进化信息技术逐步渗透到各个教育环节中,特别是在小学数学教学阶段,已经获得很多专业教师的认可,成为一项必不可少的教育教学工具。在新课标教育政策推进下,把人工智能引入到学科教学中,和小学数学学科深度融合,为课堂带来更多生机、活力,帮助学生全面掌握数学知识,培养学生思维逻辑能力,实现全面教育与培养目标。全文着重分析了人工智能与小学数学学科深度融合价值、切入点、策略,以供有关教育工作者参考。

关键词： 人工智能   数据隐私   数据补充   合成数据   数据质量   多样性   保密  

摘要： 合成数据在人工智能领域正发挥着日益重要的作用。合成数据可以通过针对性的数据补充和强化,解决数据匮乏、数据质量不足等问题;可以规避数据隐私、安全、保密等风险,在医疗、金融等领域意义重大;还可以模拟和生成现实世界中难以采集到的边缘场景,保持数据的多样性。