关键词： 人工智能   Python课程   混合式教学   工程实践  

摘要： 随着人工智能产业的迅猛发展,对相关人才的需求日益迫切。为了填补人工智能领域的人才缺口,加强Python编程实践能力的培养至关重要。本文探讨了人工智能领域对人才需求的现状及Python工程实践能力的重要性,提出了Python课程混合式教学的整体理念和方法,并详细描述了具体的教学设计与实施策略。实践结果表明,采用混合式教学模式的Python课程,有助于提升学生的工程实践能力和创新能力。

关键词： 乳腺癌   深度学习   乳腺X线摄影   人工智能  

摘要： 目的 构建一种基于乳腺X线摄影的乳腺良恶性病变深度学习模型并评估其诊断效能。方法 回顾性收集行乳腺X线摄影检查且经超声引导下穿刺活检或术后获得病理结果的乳腺肿瘤女性病人210例,平均年龄(53.3±11.2)岁。根据病理结果将病人分为良性组82例,恶性组128例。按照2∶1比例随机将病人分为训练集140例(良性53例,恶性87例)和验证集70例(良性29例,恶性41例)。以残差网络(ResNet)深度神经网络框架为基础,基于训练集数据构建鉴别乳腺肿块良恶性的诊断模型,并使用验证集数据评估该诊断模型的诊断效能。由高、中、低年资3名放射诊断医师分别对验证集肿块良恶性进行主观评价。良恶性组间以及训练集和验证集间病人基本临床资料比较采用t检验、Mann-Whitney U检验。采用加权Kappa方法分析不同年资放射医师和深度学习模型间的一致性。采用多阅片者-多病例(MRMC)的受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估深度学习模型和不同年资放射医师的诊断效能,并采用DeLong检验比较各分析对象之间的诊断效能。结果 训练集和验证集中,恶性组的病人年龄和病灶直径均大于良性组(均P<0.05)。深度学习模型与低、中、高年资医师对良恶性肿瘤分类的一致性中等或较好(κ值分别为0.546、0.656、0.788)。在训练集或验证集中,深度学习模型与高年资医师对乳腺良恶性病变诊断的AUC值差异无统计学意义(均P>0.05),而高于中、低年资放射医师(均P<0.05)。结论 基于神经网络的深度学习模型在乳腺X线摄影良恶性病变鉴别诊断中的诊断效能较高,相当于高年资放射医师水平,可为临床医生决策提供参考依据。

关键词： 人工智能   水利工程   智能调度   深度强化学习   长短期记忆网络  

摘要： 本文研究设计了一种基于人工智能的水利工程智能调度系统。首先构建水库水量平衡模型,设计多目标优化函数。采用长短期记忆网络(LSTM)对入库流量进行预测,提高了预测精度。引入深度强化学习框架优化调度策略,通过定义状态空间、动作空间和奖励函数,实现了策略梯度算法。最后,集成开发智能调度系统,实现数据可视化和实时.决策支.持。实验.结果表明,该系统在发电量、防洪效益和供水保证率等指标上分别提高了185%、152%和107%,具有较强的可靠性和适应性。

关键词： 智能制造   人工智能技术   评价指标   挑战与机遇   未来趋势  

摘要： 在工业4.0背景下,智能制造转型是制造业新的发展趋势。文章旨在论述人工智能技术应用于智能制造转型的现状,评价指标,挑战和机遇及未来趋势。本研究采用文献回顾和案例分析的手段,首先明确了人工智能技术在智能制造领域的核心地位,涵盖了自动化、智能化以及柔性的生产流程。然后,对人工智能技术的应用率,生产效率提升率,故障预测准确率,自动化率以及数据采集与分析效率的评估指标进行分析。另外,文章对技术应用壁垒,人工智能算法优化周期,供应链智能化水平以及工人技能提升率方面面临的挑战和机遇进行讨论。最后对人工智能技术不断创新,与制造业深度融合及伦理与法律问题解决途径进行展望。研究结果表明:人工智能技术应用可以有效地提高智能制造效率与质量,同时还面临技术,管理与伦理上的挑战。今后,人工智能技术深入发展会给智能制造提供更加广阔前景。

关键词： 管理系统   大数据分析   人工智能   实时监控   高校食堂   物联网技术   饮食习惯   营养均衡  

摘要： 智能营养管理系统通过整合人工智能、大数据分析和物联网技术,为餐饮业和个人健康管理提供了革命性解决方案。该系统能够精准分析食材营养成分,制定个性化膳食计划,并实时监控用户饮食习惯。在某高校食堂的实验应用中,智能营养管理系统显著提高了学生的营养均衡度,减少了食物浪费,并优化了食堂运营效率。研究结果表明,该系统在改善群体营养状况、提升餐饮服务质量及促进可持续发展方面具有重要价值。

关键词： 人工智能   小学语文   课堂教学   影响  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,人们已迈入以互联网为主导的新时代。互联网日益融入人们的生活,其作用愈发重要。伴随人工智能技术的深入应用,其在教育领域,特别是小学教育中的作用日益凸显。我国小学基于“AI人工智能”的智慧教室建设已成现实,但同时也引发了不少教师的关注与担忧。本文旨在深入剖析我国小学智慧课堂的建设现状,并结合基础教育实际,提出智慧课堂教学的具体策略与工具。

关键词： 数据安全治理   大数据技术   数据挖掘   机器学习   数据管理平台  

摘要： 在现代信息社会,数据与信息资源重要,其安全性关乎多方面核心利益。本文分析大数据技术在数据安全治理中的应用,提出治理模型。先从数据全生命周期识别安全风险,再靠大数据技术自动识别、预警和修复风险,同时借助大数据管理平台对数据分类、分级、标签化管控。实际应用表明,大数据技术能提高治理效能,实现精细化、智能化管理。此研究对信息化社会数据治理和保障安全具重要意义。

关键词： 人工智能   视觉检测   工业自动化   图像分割   机器视觉   智能制造   产品质量检测   缺陷检测  

摘要： 随着工业自动化和智能制造的迅猛发展,对产品质量检测的精度和效率提出了更高的要求。机器视觉技术凭借其非接触、高精度、快速等优势,在工业检测领域展现出广阔的应用前景。然而,工业场景复杂多变,目标物体形态各异,传统机器视觉方法在处理复杂缺陷检测、多模态图像融合等问题时仍存在诸多挑战。本专栏聚焦于基于人工智能的视觉检测这一前沿研究方向,收录了四篇高质量论文,涵盖了缺陷检测、位姿测量、图像分割、图像融合等研究成果,深入探讨了人工智能在视觉检测中的最新进展与应用。值此正式出刊之际,我代表编辑部感谢各位同行踊跃投稿,特别感谢同行专家对稿件认真细致的评阅。希望通过本专栏,进一步促进人工智能+机器视觉应用的学术交流,推动我国智能制造产业化程度的提升。

关键词： 出版行业   人机协作   人工智能   协同生产   机器编辑  

摘要： 大数据、人工智能等技术给出版行业带来了巨大的影响,重构了传统出版的工作流程与模式。本文以人工编辑与机器编辑的协同生产为视角,讨论了出版行业中人机协同的生产实践、困境及优化策略,认为应树牢人机协同生产理念、提升协同规范性和政策支持度、关注市场前沿动态和趋势,从而助力出版行业智能化转型和高质量发展。

关键词： 配电网自动化   故障诊断   人工智能  

摘要： 配电网故障诊断的准确性和实时性对保障电力系统安全稳定运行至关重要。提出一种基于人工智能的配电网自动化故障诊断方法。该方法通过多源数据采集、特征提取与选择、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类模型等技术,实现了对单相接地、两相短路、三相短路和断线等典型故障的快速精准诊断。实验结果表明,与传统专家系统相比,该方法在诊断准确率和实时性方面均有显著提升。研究成果为提高配电网自动化水平提供了新的技术途径,对推动智能电网建设具有重要意义。