关键词： 异常检测   多维时间序列   关系挖掘   注意力   机器学习  

摘要： 在当前信息化的时代,多维时序数据的异常检测应用广泛,常用于云服务器、在线服务、系统日志、工业物联网以及智能交通等场景下的状态监控和数据分析中。相比于单一维度的时间序列,多维时序更加符合实际的场景需求。比如云服务器的关键性能指标,包括主机CPU、内存、磁盘IO以及网络流量等,均从不同角度反应了系统状态,同时彼此之间又存在着关系。传统的时序异常检测方法对这种影响关系考虑不足或者难以高效挖掘这种序列间的隐式关系,给传统方法在多维时序数据中的应用带来了挑战。本文针对现有方法存在的不足,提出了基于关系挖掘和注意力机制的异常检测算法TSAN。该方法首先提出了端到端的序列关系挖掘方法,通过节点嵌入表示的相似性和图结构来挖掘序列之间关系,并结合top-k和阈值机制来修剪关系图确保其简洁性,接着利用因果推断生成序列间的因果关系图作为遮罩层,提高关系图的可解释性和有效性。然后,TSAN设计了时空注意力网络,使用时间和空间维度的联合注意力机制来处理混合时空上下文,用于关系挖掘后的多维时序预测。最后,提出了异常阈值自动计算方法,减少了多维时间序列场景下的超参设置,并且引入最大异常容忍率来排除异常数据的影响,提高了算法的鲁棒性。从实验结果可以看出,TSAN在数据集MSL和SMD上取得了最优的F1值,相比次优方法分别提升了0.9%(MSL)和2.3%(SMD),并且在所有对比方法中具有最小的跨数据集性能波动,说明了TSAN对多维时序数据的异常检测是有效且稳定的。

关键词： 人工智能   赋能   副部长   乌镇   峰会   新质   生产力   论坛  

摘要： 11月19-22日,2024年世界互联网大会乌镇峰会在浙江乌镇举行,习近平主席向2024年世界互联网大会乌镇峰会开幕视频致贺。工信部党组成员、副部长张云明出席大会开幕式、部长级会议等活动,并在人工智能赋能新质生产力发展论坛致辞。

关键词： 人工智能   管理咨询   系统研究   系统设计  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在设计管理咨询领域的应用也日益广泛,为了更好地满足市场需求,设计一种基于人工智能的设计管理咨询系统。在硬件方面,采用可编程逻辑控制器(PLC)进行设计,确保系统的稳定性和可靠性。同时,对显示器参数进行设计,为用户提供清晰、直观的界面。在软件方面,构建了一个管理咨询数据库,基于人工智能进行提问和应答处理。设计管理咨询流程,确保咨询过程的有序性和规范性。测试结果表明,该系统表现出良好的性能和准确的解答效果。相较于传统的管理咨询方式,该系统具有更高的效率和准确性,能够更好地满足用户的需求。

关键词： 县域尺度   农业碳排放   时空演变   驱动因素   广东省   机器学习  

摘要： 县域是深入剖析农业碳排放和城镇化关系的基本地域单元,研究县域尺度农业碳排放的时空演变趋势和驱动机制对农村绿色低碳发展和乡村振兴具有重要指导意义。为明确广东省县域尺度农业碳排放的时空演变规律及其驱动机制,本文基于最新排放清单系统测算了2000—2022年广东省124个县域(市、区)农业碳排放量,并结合GIS局部空间自相关和随机森林(RF)机器学习算法协同识别了县域农业碳排放的时空演变格局及其核心驱动因素。结果表明:1)2000—2022年广东省县域尺度农业碳排放量整体呈波动下降趋势,其中2000年、2010年、2016年和2022年全省碳排放总量分别为4533.27万t、3895.21万t、4034.23万t和3553.97万t,区域内部碳排放量不均匀且具有较强的空间异质性;2)GIS局部空间自相关揭示了广东省县域农业碳排放的空间集聚特征,高高集聚区主要出现在粤西地区,低低集聚区集中于珠三角核心区域,各区域内部集聚程度呈持续上升趋势;3)人均农业碳排放和总量具有明显区别,高高集聚区主要出现在粤北和粤西,低低集聚区主要集中在珠三角和粤东地区,具有“空间溢出”效应;4)基于Pearson相关性分析筛选后的农业指标所构建的RF模型的变量重要性排名表明,翻耕面积、化肥和农药使用量以及农业机械总动力是广东省农业碳排放的主要来源,其中化肥和农药使用量的增加不利于农业碳减排,而农业机械化程度的提高则是广东省农业碳减排的正向驱动因素。本研究结果可为区域农业碳减排和绿色低碳发展提供政策依据和定量研究工具。

关键词： 自媒体时代   自媒体环境   网络舆情   有感地震   人工智能   大数据   云计算   应急处置  

摘要： 随着自媒体时代来临,在大数据、云计算、人工智能等大环境下,群众获取信息的渠道更多、速度更快,信息的传播也更广泛。同时在开放的自媒体环境下,也充斥着各种负面、不理性的信息,对于做好地震应急处置带来不小挑战。以2024年9月18日安徽肥东47级地震合肥、铜陵两地的网络舆情为例,分析在自媒体时代下有感地震网络與情特点,建议各级政府及相关部门要打破固有的应急处置方法,积极正确引导,提升应对能力,掌握工作主动权。

关键词： 轴承   柔性传感器   机器学习   智能监测  

摘要： 对轴承的传统监测方法受限于外部电源且布线复杂,增加了安装和维护的难度,难以适应狭小或恶劣的环境。柔性传感器和机器学习相结合的新技术,显著提升了轴承智能监测的灵活性、准确性和实时性,为轴承智能监测提供了新的解决方案。本文总结了基于机器学习和柔性传感器在轴承智能监测中的研究进展,从柔性传感器工作原理、结构设计、机器学习等方面展开,阐述轴承智能监测的重要性,分析轴承智能监测技术的发展动态,探讨基于柔性传感器的智能轴承发展趋势,有助于提升轴承智能化监测水平。

关键词： 数字病理图像   分形维数   特征提取   机器学习  

摘要： 目的:探讨在数字病理图像中,提取细胞核特征与图像全部特征相比,是否更具有代表性;并分析两者在肿瘤的早期诊断和预后预测中的可行性和有效性,为肿瘤的诊断和预防提供新的策略。方法:收集2011年3月至2015年3月西南医科大学附属医院诊断的374例乳腺癌病例样本。提取其病理图像特征,并研究其与肿瘤病理类型、组织学分级、复发、转移及生存状态等预后因素的关系。结果:分割细胞核提取的特征在分形维数稳定性及抗干扰能力方面优于阈值分割法,差异有统计学意义(P<0.05)。在图像像素1024×1024、放大倍数63×时,分割效果最好。分割细胞核提取的特征在肿瘤的WHO分期(AUC=0.550,F 1=0.690)和转移识别(AUC=0.600,F 1=0.890)中的辨识度更高,而在复发(AUC=0.610,F 1=0.930)和生存状态(AUC=0.710,F 1=0.790)方面,两种方法的辨识度相当。结论:提取细胞核特征较传统的阈值分割方法,具有更高代表性和抗干扰能力,在乳腺癌诊断和预后预测中表现出更高识别度。该法可作为肿瘤早期诊断和预后预测的可靠指标,具有重要的临床应用价值。

关键词： 人工智能   艺术   灵韵   周期   置换  

摘要： 手工技艺到机械复制是“灵韵”消减而非消逝,人工智能为艺术“灵韵”的复活或重拾提供了新的契机。艺术产品的“灵韵”有其生命周期,人工智能艺术的“灵韵”同样是在自身的生命周期内完成起承转合的。人工智能的技术特性与人类现代性的统合,使“灵韵”的发生机制出现了转向,变现为“距离对空间的置换”和“速度对时间的置换”。在工具性理解中寻求新的共生关系,在互动性理解中构建新的“灵韵”,是对人工智能艺术定位的重要视角。

关键词： 烟草   病毒病   高光谱成像   特征波段   机器学习  

摘要： 【目的】烟草病毒病影响烟草生长,甚至导致烟叶减产、烟株死亡,严重影响烟叶的品质。为实现快速高效烟草病毒病害监测。【方法】采用芬兰SPECIM IQ高光谱相机,通过无损检测烟草病毒病感染程度的技术,建立了高光谱相机在烟田中采集健康和不同级别病毒病感染程度的烟草植株图像,预处理后提取波长范围为397~1004 nm的204个波段光谱特征,使用四种波长选择方法与四种机器学习算法构建了16个田间烟草病毒病等级分类模型。【结果】模型检测结果表明一半以上模型精度超过0.70。其中,鲸鱼优化算法结合随机森林算法的模型识别准确率达到0.83,表现最佳。波段选择与变量贡献分析表明,近红外光谱区在区分健康与感染病毒病烟草叶片中具有重要参考价值。【结论】研究证明了基于高光谱成像技术结合机器学习和波长选择算法,能够有效监测烟草病毒病,为大范围田间烟草病毒病害监测提供了基础与理论支持。

关键词： 美育浸润行动   基础教育   美育实践基地   人工智能  

摘要： 为深入学习贯彻落实教育部关于全面实施学校美育浸润行动的通知,北京大学艺术学院、北京大学影视戏剧研究中心、武汉高新区教育局等于2024年6月联合举办“人工智能时代基础教育阶段美育研讨暨北京大学艺术学院美育实践基地揭牌活动”。美育论坛旨在贯彻“美育浸润”行动通知,围绕“人工智能时代基础教育阶段美育教育的理念变革、课程建设与教学实践”主题,探讨人工智能新时代背景下基础教育阶段的美育理念和实践,为全国青少年艺术素质、媒介素养与综合发展的培养如何借力人工智能等高新科技手段等探索可行性路径。