关键词： 科技成果   糖酒会   人工智能   休闲食品   展览总面积   江苏特色   烈酒   葡萄酒  

摘要： 本刊讯:1月16日,南京市政府与全国糖酒会组委会联合宣布,第113届全国糖酒会将于10月16日至18日在南京国际博览中心举办。第113届全国糖酒会展览总面积18万平方米,将设置传统酒类、葡萄酒及国际烈酒、休闲食品、国际食品等9大展区,以及江苏特色产品、人工智能设备、食品科技成果、百县千品万家福等19个特色品类专区。

关键词： 大学生创新创业   技术经济学   管理学博士   高影响力   智能制造   团队负责人   博士毕业   学会副会长  

摘要： 云乐鑫,男,1985年出生,青岛理工大学商学院院长、教授,管理学博士。山东省泰山学者青年专家,山东省理论人才“百人工程”入选者,山东省“青创人才引育计划”团队负责人。兼任中国企业管理研究会智能制造与数智生态系统专委会常务理事,中国技术经济学会技术创新与创业分会常务理事,山东省大学生创新创业教学指导委员会学术专委会副组长,高校毕业生就业协会创新创业工作委员会副秘书长,青岛市经济学会副会长,《科技创业月刊》青年编委。博士毕业于南开大学创业研究中心,入选“2024年度知网高影响力学者”。

关键词： 中医药   信息技术   人工智能  

摘要： 本文从信息技术的概念与发展切入,系统阐述信息技术在中医药行业管理、人才队伍建设、科学研究、中药产业升级、医疗与养生保健服务、名医经验继承与弘扬、文化传播及海外发展等方面所发挥的作用,诠释人工智能、互联网、数据库等不同信息技术在中医药领域的应用状况,并展望其未来发展。

关键词： 衰弱   老年人   社区   系统评价   机器学习   预测  

摘要： 目的 系统评价机器学习模型在社区老年人衰弱风险预测中的应用效果。方法 通过检索万方、中国生物医学文献数据库(CBM)、中国知网(CNKI)、PubMed、Web of Science、Embase数据库,搜集2024年7月之前发表的关于机器学习模型在社区老年人衰弱风险预测方面的研究。2名研究人员独立进行筛选文献、提取资料和评估偏倚风险工作,并对不同模型的预测准确度进行评价,同时比较受试者工作特征曲线下面积(AUC)。结果 共纳入13项研究。在数据来源上,所有研究均基于社区人群,其中4篇研究使用了开放数据库,7篇研究来自中国。共涉及20种不同的机器学习模型,使用最频繁的模型为随机森林(n=5),其次是支持向量机(n=4)和极限梯度提升(n=4)。预测因子中出现频率最高的是年龄(n=11),其次为教育水平(n=7)、抑郁(n=5)和体育锻炼(n=5)。其中4篇研究比较了机器学习模型和传统统计学模型的预测价值,2篇研究认为机器学习模型的AUC值高于传统模型,值得注意的是有2个研究持相反意见,认为逻辑回归的预测效能最高。1篇比较了不同机器学习模型的预测价值,研究认为随机森林预测性能最佳。结论 机器学习模型在社区老年人衰弱风险预测中应用广泛,能准确地预测衰弱的发生发展,机器学习模型在特定情况对于衰弱的预测效能优于传统模型,但部分研究认为逻辑回归更具优势,未来需进一步验证其对衰弱的预测性能。

关键词： 人工智能   人格要素   刑罚   自主意识  

摘要： 在本体视角下,人工智能通过计算机编程与建模、人工神经网络等技术手段,具备支配行为的“物化”意识人格要素;通过大数据的自我意识分析,具备基于因果功能联系的目的人格要素,其人格要素与自然人具有一致性。在社会视角下,人工智能在特定的行为领域中基于自身意识所作出的行为可以与特定的人与事物产生有限的联系,因而具备有限的社会人格要素,具有特殊性。因此,人工智能具备自我意识,能支配行为实现特定目的,进而在特定的行为领域具备完全的刑事责任能力。在此前提下,基于人工智能具备的有限社会人格要素,可创设强制学习劳动、销毁程序、缩减行为领域等针对人工智能犯罪的刑罚措施,以满足人工智能犯罪主体的刑罚适应要求。

关键词： 传统产业   人力成本   金融行业   零售业   人工智能   数字化时代   制造业   激发创新  

摘要： DeepSeek作为一款强大的人工智能工具,为企业提供了全方位的支持,助力企业在数字化时代实现降本增效和创新发展。从降低人力成本、提高生产效率,到在制造业、金融行业、零售业等不同行业的广泛应用,再到激发创新思维、推动产品创新,以及众多企业应用的成功案例,都充分展示了DeepSeek的巨大价值。

关键词： 高等工程教育   人工智能   ChatGPT   Sora  

摘要： ChatGPT作为人工智能的代表性产物已经在高等工程教育领域崭露头角,智能化的科技变革颠覆了传统高等工程教育的功能,挑战了现有工程人才结构培养体系,加速了知识生产模式的变革,打破了“师-生”二元结构教/学形式。高等工程教育唯有“主动出击”才能承担起历史重任,以“四个面向”为核心,以解决复杂工程问题为目标,借力人工智能技术构建高等工程教育新生态:突出层次化,优化人才培养结构;以问题为导向,破茧学科壁垒;激发内驱力,唤醒主动与批判意识;文理兼修,培养核心价值观,打造新时代德才兼备、能力出众、层面鲜明、社会认可的拔尖创新人才。

关键词： 颅内动脉瘤   磁共振血管造影术   人工智能  

摘要： 目的观察基于2D最大密度投影(MIP)及3D时间飞跃法MR血管造影(3D TOF-MRA)图构建的2D SECara-Net、3D U^(2)-Net模型及其联合用于MRA检测未破裂囊状颅内动脉瘤(USIA)的价值。方法回顾性收集973例单发USIA及300名健康体检者,按7∶3比例划分训练集(n=923,含723例USIA及200名健康人)与测试集(n=350,含250例USIA及100名健康人)。分别将经预处理的训练集3D TOF-MRA及所获2D-MIP图导入3D U^(2)-Net及2D SECara-Net模型进行训练并调整参数;于测试集评估各模型及其联合检测USIA的效能。结果2D SECara-Net模型检测测试集USIA的敏感度为78.80%(197/250)、特异度95.00%(95/100)、准确率为83.43%(292/350),3D U^(2)-Net模型分别为82.80%(207/250)、86.00%(86/100)及83.71%(293/350),2D SECara-Net模型检测USIA的特异度高于3D U^(2)-Net模型(P=0.030)而敏感度及准确率差异均无统计学意义(P均>0.05);二者联合检测的敏感度为91.20%(228/250)、特异度为99.00%(99/100)、准确度为93.43%(327/350),其特异度高于3D U^(2)-Net模型(P<0.05)而敏感度及准确率均高于各单一模型(P均<0.05)。结论2D SECara Net与3D U^(2)-Net模型用于MRA检测USIA的敏感度及准确率相当;二者联合可提高检测效能。

关键词： 纺纱生产   智能制造   减轻劳动强度   劳动密集型   智能化   纺织   研究热点   技术的运用  

摘要： 在“智能制造”持续发展的时代背景下,传统的纺织生产模式正迎来一场深刻的变革。在纺纱生产中,智能化技术的运用能够减少经验依赖、减轻劳动强度、提高生产效率、降低生产成本,在纺纱产业由传统劳动密集型向着先进制造产业转型的过程中发挥关键作用。因此,智能纺纱成为了当下广受关注的研究热点。

关键词： 人工智能   维持性血液透析   动静脉内瘘   机器学习  

摘要： 终末期肾病因其长期性、不可治愈性成为威胁患者健康的重要公共卫生问题之一。维持性血液透析是终末期肾病患者最有效的肾脏替代疗方法。动静脉血管通路是常用的透析通路类型,提高新建动静脉内瘘成熟率和长期通畅率一直是临床透析工作者的重点和难点。近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在透析领域中的研究逐渐趋于成熟,借助AI技术进行动静脉内瘘管理可能成为解决问题的新方法。本文综述了AI在动静脉内瘘管理中的应用和进展,包括动静脉内瘘部位选择决策、手术后成熟度预测、功能监测、声学特征监测、血栓及狭窄预测及动脉瘤分级等6个方面,以期为AI在维持性血液透析患者动静脉内瘘管理中的应用提供借鉴。