关键词： 弹性成像   机器学习   鉴别诊断   甲状腺结节  

摘要： 目的探讨基于二维超声及剪切波弹性成像(SWE)结合XGBoost机器学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的创新性及有效性。方法分析2021年5月~2022年9月于安徽医科大学第一附属医院北区就诊扫156例甲状腺结节患者(共209个结节)的二维超声图像及SWE测值,以病理为金标准,使用XGBoost算法,建立基于二维超声特征和SWE的机器学习模型。使用Shapley加性解释方法评估特征重要性。绘制ROC曲线,计算ROC曲线下面积,评估XGBoost模型和SWE的诊断效能。采用决策曲线分析和校准曲线用于评估XGBoost模型的应用价值及诊断效能。结果XGBoost模型在训练队列诊断甲状腺结节良恶性的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.890、0.776、89.6%、65.7%、83.3%、76.7%;在验证队列分别为0.913、0.788、92.7%、64.9%、82.9%、82.8%。决策曲线分析及校准曲线分析显示,XGBoost模型在诊断甲状腺结节良恶性方面展现出了良好的临床应用价值,以及高准确性和可靠性。结论基于二维超声特征及SWE的XGBoost机器学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中具有重要应用价值,为临床决策提供了新的高效工具。

关键词： 传媒教育   新闻传播   智慧教学   人工智能  

摘要： 在“人工智能+X”的时代背景下,新闻传播人才培养面临一个更复杂的媒体环境和技术挑战,必须在一个全新的智慧教学理念下开展活动。一方面,要加强人工智能技术与教育的深度融合,引导学生了解传媒产业的智能化趋势,用AI思维贯穿新闻传播全流程,实现从传统的理论课堂到智慧媒体课堂的过渡。另一方面,要把握新闻传播特质和内容生产的基本逻辑,注重学生的数字素养提升,引导学生对技术理性与人文精神的关系进行思考,增强学生的信息价值判断和内容把关能力,助力传媒教育的数字化、智能化转型。

关键词： 变电站   运维管理   人工智能   状态监测   故障诊断  

摘要： 随着智能电网的发展和人工智能技术的进步,将人工智能技术应用于变电站运维管理已成为提高运维效率、保障电网安全稳定运行的重要手段。本文从变电站设备状态监测、故障诊断、智能巡检和辅助决策四个方面,探讨了人工智能技术在变电站运维管理中的应用现状、关键技术和实践案例。分析表明,人工智能技术能够有效提升变电站运维管理的智能化水平,为实现变电站的安全、可靠、经济运行提供有力支撑。

关键词： 高职院校   人工智能   图书馆   数字阅读推广   检索  

摘要： 全民阅读历经多年发展,其载体已经从纸质阅读变为数字阅读,因此图书馆也应顺应时代潮流,积极开展数字阅读推广。当前,图书馆数字阅读推广存在推广主体单一、推广内容同质、推广渠道狭窄、推广对象模糊等现实问题,需要高职院校通过“构建多元推广主体,增强主体之间联动”“创设智能可视场景,丰富电子图书数据库”“丰富线上推广方案,加强线下推广合作”“实施对象智能分类,精准勾勒用户画像”等措施,提高图书馆数字阅读推广的质量与效率,为图书馆可持续发展奠定坚实的基础。

关键词： 回弹特性   烟丝物理指标   烟支物理指标   机器学习  

摘要： 【目的】明确烟丝回弹特性对烟支物理质量的影响。【方法】对不同牌号不同批次烟丝的回弹特性及对应卷制批次的烟支物理质量(烟支硬度、烟支含末率、端部落丝量)进行相关性分析,利用烟丝物理指标(长丝率、中丝率、碎丝率、填充值、含水率)及回弹特性基于机器学习分别搭建并优化烟支物理指标(烟支硬度、烟支含末率、端部落丝量)的预测模型。【结果】(1)烟丝回弹特性与烟支硬度为显著正相关,与烟支含末率及烟支端部落丝量之间的相关关系呈负相关关系。(2)烟支硬度的最佳预测模型为网格搜索优化的梯度提升回归,R^(2)为0.95;烟支含末率的最佳预测模型为贝叶斯优化的梯度提升回归,R^(2)为0.97;烟支端部落丝最佳预测模型为网格搜索优化的随机森林回归,R^(2)为0.97。【结论】所构建的模型均具有较高的精准度,在一定实验条件下可用于对烟支物理指标的预测。

关键词： 融合发展   少儿报刊   内容为王   人工智能   用户连接  

摘要： 融媒体时代,传统少儿报刊社面临前所未有的机遇与挑战。优质的内容不仅是少儿报刊以不变应万变的“法宝”,还是少儿融媒产品创新发展的关键性因素。少儿报刊社可通过“内容赋能”“科技赋能”“互动赋能”等方式,以优质内容引领高质量融合发展之路。

关键词： 初中地理   课堂结构   实施路径   数字化技术   大数据   人工智能   IT技术   云计算  

摘要： 全球经济大环境下,基于IT技术的支持,全球数字化升级、大数据形成、知识更新变化快,使教育教学可以运用人工智能、大数据、云计算、云平台等新一代数字化技术,改变地理教育教学的课堂结构、教学方式、学习方式以及评价方式,推进教育数字化技术深度运用。

关键词： 教育热点   职教论坛   选题计划   智能制造   学术论文   科技前沿   职业大学学报   高水平论文  

摘要： 《苏州市职业大学学报》热忱欢迎具有创新性、学术性、应用性的高水平论文,尤其是契合“职教论坛”“院校研究”“智能制造”栏目、聚焦科技前沿和教育热点的学术论文。本刊发布2025年选题计划,欢迎新老作者有针对性地开展研究,踊跃撰稿、投稿。职教论坛栏目选题计划:围绕职业教育与新质生产力的促进关系、数智职教的创新发展、职业教育的“五个面向”、职业本科教育发展模式、现代职业教育体系建设、职业教育服务区域经济发展、人才培养模式创新、教育家精神与教育家办学等研究的选题。

关键词： 建筑电气照明   智能化技术   物联网   大数据   人工智能  

摘要： 建筑电气照明工程中智能化技术的应用日益广泛。本研究分析了物联网、大数据和人工智能等技术在智能照明控制系统、智慧路灯系统以及融合人工智能的节能系统中的应用设计与实现。研究指出,智能化照明工程在带来诸多优势的同时,也面临技术标准缺失、信息安全风险、人才培养不足以及投资运维成本高等问题,并提出了相应的对策建议。研究成果可为推动建筑电气照明工程的智能化发展提供参考。

关键词： Sentinel-2   水稻株高   机器学习   光学特征   随机森林   极限梯度提升  

摘要： 水稻株高是反映水稻长势的一个重要指标。当前的株高遥感反演方法受数据的成本和更新频率的制约,无法满足大范围、多频次的农作物株高业务化监测需求,仍需充分挖掘高时空分辨率光学卫星数据的潜力。选择东北地区水稻为研究对象,采用2022年和2023年的株高实测数据,以Sentinel-2为数据源构建光学影像基础特征集。在此基础上,首先利用统计分析初步探究各特征对株高的敏感性,然后利用随机森林算法和极限梯度提升算法构建多个不同特征组合的回归模型,同时结合特征递归消除和重要性排序方法,分别对单特征、不同类别特征的重要性进行分析,并总体评估Sentinel-2影像特征的应用潜力。最终,全特征优选后的随机森林模型达到最高估算精度,R^(2)=0.857,RMSE=8.395cm。对比分析发现,单个特征中,植被水分指数以及蓝光波段表现出了极高的重要性,红边特征、红光波段、绿光波段以及纹理均值也均被选入最优特征集,具有一定的株高监测能力;不同类别的光学特征中,植被指数特征比反射率特征更重要,纹理特征单独应用时难以达到较高的估算精度,但能够作为补充信息,与另外两类特征组合提高估算精度。与前人研究相比,Sentinel-2数据株高估算精度相当,但能实现快速、多期、大范围的株高估算,具有良好的业务化应用潜力。