关键词： 人工智能   教学评价   反比例函数  

摘要： 课堂分析系统利用硬件采集数据,通过预设的数据模型将课堂实录形成分析报告.本文以“反比例函数”的教学为例,教师以分析报告为依据进行教学反思,通过调整课堂组织形式、增加学生活动、提高提问的精准度、增加理答的多元化等方式改进教学,从而提高课堂效率,提升教学水平.

关键词： 智能交通   路径优化   机器学习   无人电卡   港口集疏运  

摘要： 无人驾驶电动集卡(AECT)在港口内部物流中展现出优异的经济和环保效益,但其在港口外部集疏运环节的应用仍面临道路环境复杂多变和能源供给不稳定等挑战。为将AECT扩展至港口邻近半开放区域,本文提出利用多属性复杂度学习驱动AECT集疏运路径优化。首先,针对港口集疏运场景的动态不确定特征,设计融合多属性决策和机器学习的大规模路网复杂度评估方法;其次,在集疏运路径优化模型中引入自动驾驶系统设计工况(ODD)约束和续航里程限制,综合考虑AECT自动驾驶能力、能耗特性和运输时效。实例分析表明:不同等级道路在复杂度水平和空间分布上具有显著差异,低等级道路的复杂度普遍高于高等级道路;当ODD边界复杂度达到0.55及以上时,复杂度学习驱动的路径优化模型可使AECT人工接管率降低5.04%~16.83%,在半开放场景下实现“完全自动驾驶”;随着ODD边界复杂度提高,AECT的自动驾驶性能和节能效果逐步提升,当ODD边界复杂度达到0.55和0.70时,AECT分别在限定路线和任意路线实现自动驾驶,运输成本相比传统集卡节省24.03%和29.26%。

关键词： 油气田开发工程   新能源技术   正文内容   最新科技成果   工程技术   人工智能   一稿多投   新能源领域  

摘要： 《石油机械》主要报道油气装备与工程技术最新科技成果和进展,设有钻井技术与装备、海洋石油装备、油气田开发工程、石油管工程、新能源技术与装备和油气人工智能等栏目,欢迎作者就油气钻探与开发、新能源领域的新技术、新装备、新工艺、新材料、新方法等撰写论文,并注意下述写作要点。正文内容:1.文章必须是从未在正式刊物上发表过的,不得一稿多投,也不允许对旧作稍加改动重新投稿。2.文章必须有新意,有独到的见地,有较强的创新性、实用性或导向性。引言中应简要说明文章写作的目的、意义及与他人研究成果的不同点、创新点。

关键词： 中小学生   近视   影响因素   机器学习   预测模型  

摘要： 目的:筛选分析中小学生近视影响因素并建立预测模型,为儿童青少年的近视防控措施提供思路。方法:于2023-09以学校为单位,采用分层整群抽样的方式抽取青岛市城区2所小学、2所初中、2所高中及1所职高中小学生1759人,开展近视筛查和影响因素问卷调查。筛查和判定依据主要按照《标准对数视力表》(GB/T11533-2011)、《儿童青少年近视筛查规范》进行。基于机器学习算法LASSO联合XGBoost对近视影响因素分析及预测模型开发,以交互式Nomogram实现可视化。采用R统计软件版本4.3.3进行统计分析。结果:青岛市城区中小学生生筛查性近视率为70.61%(1242人)。筛选的最佳预测变量分别为年级、性别、父母是否近视、每天室内静坐时间、读写时眼睛距离书本超过一尺、每天的睡眠时间、看电视/玩电视游戏时眼睛距离电视显示屏的距离超过3 m、课间活动场所、补习班共多长时间、近距离用眼时多长时间休息一次眼睛、每天用电脑的时间、平均每天放学后做作业时间等12项影响因素。预测模型训练集、测试集的AUC分别为0.770(95%CI:0.751-0.789)、0.732(95%CI:0.714-0.750)。结论:开发和验证了一个基于机器学习筛选近视影响因素的中小学生近视发病风险的预测模型,并实现了可视化。

关键词： 骨质疏松性骨折   机器学习   列线图   预测模型  

摘要： 目的运用3种机器学习方法探讨骨质疏松症患者发生骨质疏松性骨折的危险因素,并构建列线图预测模型。方法选取2021年10月至2023年5月苏州大学附属第二医院289例骨质疏松症患者作为研究对象,按是否骨折分为骨折组(93例)和非骨折组(196例)。采用R语言开展相关研究。运用拉索回归(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)、极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)、随机森林(random forest,RF)3种机器学习方法平行评估“变量”与骨质疏松性骨折风险的相关性,分析3种机器学习方法“重叠覆盖”的风险因素,采用多因素Logisitic回归方法验证结果的独立预测性。基于机器学习和多因素Logisitic回归分析筛选出的独立危险因素构建“列线图预测模型”,采用Bootstrap方法进行内部和外部验证,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)、Hosmer-Lemeshow拟合优度检验、校准曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估列线图预测模型的准确性和临床适用性。结果3种机器学习方法各自筛选到不同风险因素,经过“重叠覆盖”分析得到6项共同的骨质疏松性骨折重要风险因素:年龄、甘油三酯、Ca、血清25羟维生素D、股骨颈T值、血清白蛋白。多因素Logistic回归分析显示其中5个因素是脆性骨折的独立危险因素:年龄(OR=1.075,95%CI:1.017~1.136,P=0.011)、甘油三酯(OR=0.207,95%CI:0.103~0.415,P<0.001)、Ca(OR=0.010,95%CI:0.000~0.602,P=0.028)、股骨颈T值(OR=0.443,95%CI:0.245~0.800,P=0.007)、血清25羟维生素D(OR=0.902,95%CI:0.830~0.980,P=0.015)。基于5个预测危险因素构建的列线图预测模型验证结果显示:模型训练集AUC值为0.934(95%CI:0.897~0.972),内部验证集的AUC值为0.893(95%CI:0.802~0.984),外部验证集的AUC值为0.849(95%CI:0.792~0.905),预测效能良好。校准曲线显示预测值与理想曲线有较好一致性。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验(训练集:χ^(2)=9.842,P=0.276;内部验证集:χ^(2)=5.174,P=0.739;外部验证集:χ^(2)=12.828,P=0.118)表明模型有较高的预测准确性。DCA表示该模型临床效能表现良好。结论3种机器学习方法共同指出的骨质疏松性骨折高风险因素有6项,经多因素Logistic回归分析认为高龄、低甘油三酯、低Ca、低血清25羟维生素D、低股骨颈T值为独立危险因素,其中低甘油三酯、低血清25羟维生素D危险因素以往报道较少。基于3种机器学习方法构建的列线图预测模型有较好便捷性、准确性,可帮助临床医生识别骨质疏松性骨折高危患者,有益实施早期干预。

关键词： 人工智能   科技劳动   模式创新  

摘要： 科技劳动作为推动国民经济发展、提升国际竞争力的重要力量,我国采取了一系列措施来保障科技劳动者权益,增强科技劳动效益。本文系统阐述了传统科技劳动的特征和人工智能技术对传统型科技劳动产生的巨大影响。基于人工智能技术的数据处理能力、自动化执行和智能决策等优势,从科技劳动的工作流程、协作和服务等三个维度,创新性地构建自动化与智能化的科技劳动工作模式、分布式科技劳动协作模式和个性化与定制化的科技劳动服务模式,以期提高科技劳动的效率,提升员工的工作满意度和企业的核心竞争力。

关键词： 人工智能   智能体   多模态   内容形态   虚假信息   新机遇   人类文明   自主性  

摘要： 人工智能在对经济社会发展带来前所未有的新机遇的同时,也可能对就业、平等、法律秩序、安全等人类文明发展带来挑战。这些问题越来越受到关注。多重挑战需应对人工智能的快速发展伴随着安全、治理、版权、伦理等方面的风险。例如多模态功能的拓展,使虚假信息的内容形态更加多元,也更难被普通人所辨别;智能体自主性的提高,会带来其目标与人类意图不一致或产生意外行为的风险。

关键词： 人工智能   价值对齐   科技伦理治理   实现路径  

摘要： 迅猛发展的人工智能技术正在快速融入当今社会生产与生活的众多领域,进而催生了价值对齐难题。如何促进科技向善,确保人工智能技术与人类价值观念、伦理原则和真实意图相一致,是科技伦理治理的一个重要目标和前沿议题。人们价值观念、现实需求以及所处地位境遇等方面的差异性和动态性,导致对待人工智能的态度和价值诉求不尽相同,这是实现价值完全对齐的困难之源;同时,众多差异化价值诉求中也包含着诸多相同或相似的内容,又存在达成“妥协”的可能,这是实现价值部分对齐的现实基础。人工智能价值对齐是一个包含“一次对齐”和“二次对齐”,从“部分对齐”趋向“完全对齐”的演进过程,也是当今科技伦理治理的重要战线,离不开政府、产业界、科技界、理论界乃至社会各界的互动协同和相向而行。

关键词： 人工智能   合乎道德设计   出于道德设计   道德根基  

摘要： 人工智能道德设计是机器伦理学研究的核心议题,该议题可基于道德归属视角,划分为两种研究路径:“合乎道德设计”和“出于道德设计”.其中,前者以嵌入人类道德原则或道德规范等为目标,然而它所产生的终究是“属人”的道德,同时还会陷入本体论困境、认识论困境和价值论困境之中.后者以嵌入道德根基为目标,它能促进“属AI”的道德生成.二者相比,“出于道德设计”更具优势.在实践上,它能超越合乎道德设计所面临的三重困境,并与“合乎道德设计”形成内生道德与外入道德的互补,共同预防AI不道德行为的发生.在理论上,它能推动道德哲学研究,促进人在道德层面的自我体认,增强对道德规范性来源的把握,进而指引并预测人工智能的发展.

关键词： 实践案例   人工智能   国际档案界   新闻   档案   社会百态   故事传播   理性审思  

摘要： 斗转星移,迎来送往,既是生活的常态,也是情感的主旋。社会百态、人间悲欢在档案中“留痕”,也在档案中“传唱”。综览2024年国际档案界,各国理性审思人工智能、推进档案在线利用、巧用档案故事传播开展倡导和赋能。2025年伊始,笔者基于2024年《中国档案》“国外档案新闻集萃”专栏,结合其他途径查找的国外档案新闻,透过新闻记录的实践案例,回顾总结2024年国际档案界的发展特点并展望趋势。