关键词： 产品生命周期管理   服装行业   人工智能   供应链   深度学习   市场营销  

摘要： 传统服装产业面临诸多问题,如劳动力成本增加、设计创新不足和供应链管理不善。这些问题在很大程度上源于服装产业的劳动密集型特性,以及对人力资源的高度依赖。人工智能作为一种模拟人类智能行为的技术,能够在很大程度上替代人工操作,已在服装行业中得到广泛应用,特别是在提升服装设计、生产和销售环节的效率及控制制造成本方面。然而,目前关于人工智能在服装领域的应用现状尚未得到系统梳理。服装产品生命周期管理(PLM)是一种集成设计、制造和销售业务流程的管理方案,旨在帮助企业跟踪和管理其服装产品生命周期。因此,本文将深入探讨人工智能在服装产品生命周期各环节中的具体应用,从应用场景和算法两方面进行综述,分析现有研究的现状和不足,希望为相关领域的研究者提供启示和参考价值,以推动服装产业的转型升级,增强其竞争力。

关键词： 产教融合   工程机械   智能制造   实践教学体系  

摘要： 随着我国工程机械智能制造领域的迅速发展,高职院校在该领域的人才培养面临着重大挑战与机遇,本文探讨了产教融合视域下,高职工程机械智能制造专业实践教学体系存在的若干问题,并提出了相应的优化建议。本文分析了实践教学,在促进学生职业技能提升中的重要作用,指出了当前实践教学体系,与产业链技术革新不同步、职业能力培养目标不明确以及“双师型”教师队伍建设不足等问题,进一步提出了优化实践教学体系的多种途径,包括构建与企业需求对接的教学内容、明确职业能力培养目标、加强“双师型”教师队伍的建设以及增设实践机会。通过实现上述策略,旨在提升学生的职业技能,满足现代工业对技术人才的需求,为相关行业的可持续发展提供坚实的人才基础。

关键词： 人工智能   设计类   数码绘画   教学创新  

摘要： 针对应用型高校设计类专业课程教学存在的训练模式陈旧、创意环节欠缺、应用场景单一及成果产出低效等问题,以“数码绘画”课程为例,围绕“高效赋能、丰富表现、开拓应用”的教学目标,引入“AI+手绘”双头并举创新教学内容,开展三阶段实践(图形创意、构图方案、手绘练习)与多场景应用(平面、动态、3D场景)教学探索,构建跟踪式点对点精准评价体系。通过对比教学实验法分析教学效果,验证“AI+”应用于应用型高校设计类课程教学上的有效性和可行性。

关键词： 人工智能   大模型   广播电视  

摘要： 本文通过探讨AIGC在广播电视行业视频制作中的具体应用,分析AIGC为行业带来的变革以及在技术、内容上面临的挑战,旨在为广播电视行业在新技术背景下的创新与发展提供有益的思考和借鉴。

关键词： 机器学习   可解释性   反事实解释   权重矩阵   遗传算法  

摘要： 机器学习技术在金融领域的应用越来越多,为用户提供可解释的机器学习方法已成为一个重要的研究课题。近年来,反事实解释引起了广泛关注,它通过提供扰动向量来改变分类器得到的预测结果,从而提高机器学习模型的可解释性。但现有方法存在生成的反事实用例缺乏可行性和可操作性的问题。文中提出了一种新的反事实解释框架,通过引入特征变量代价权重矩阵的概念,考虑不同特征变量改变的难易程度,使得反事实结果更符合实际情况并更具可行性。同时,通过专家预定义特征变量代价权重矩阵的方式,提出了一种计算特征变量代价权重的可行方法,并允许用户根据实际情况进行个性化调整。定义的目标函数综合考虑了特征加权距离、稀疏性和接近性3个指标,确保了反事实结果的可行性、简洁性和接近原始样本集的性质。采用遗传算法来求解问题,进而生成最佳的行动方案。通过对真实数据集进行实验,证实了所提方法相比现有的反事实方法能够生成可行性和可操作性更强的反事实用例。

关键词： 肾肿瘤   诊断   影像组学   机器学习   体层摄影术   X线计算机  

摘要： 目的:比较基于CT平扫影像组学特征的机器学习算法模型与放射科医师对囊性肾占位性病变(CRM)的诊断效能。方法:招募来自广东省中医院5家分院经病理诊断的CRM患者207例,其中4家162例(内部测试集)按7∶3比例随机分为训练集与验证集,训练集提取CT平扫影像组学特征用于机器学习算法建模,由2位放射科医师进行全肿瘤分割。使用单变量分析、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法及双向消除法筛选ICC>0.75的特征,以构建朴素贝叶斯、梯度提升算法(GBM)及主成分分析(PCA)的监督与非监督影像组学机器学习算法模型,进行验证集验证,在珠海分院45例(外部测试集)中完成外部测试。使用ROC曲线评估机器学习算法模型诊断效能,并与放射科医师诊断结果进行比较。结果:207例中,良性92例,恶性115例。放射科医师诊断的敏感度、特异度、准确率分别为84.2%、91.1%和85.5%,AUC为0.87。机器学习算法模型在训练集和验证集中诊断效能相近[训练集敏感度(95.3%~100.0%)、特异度(93.4%~100.0%)、准确率(94.4%~100.0%)、AUC(0.97~1.00);验证集敏感度(83.3%~89.9%)、特异度(87.0%~95.7%)、准确率(85.4%~90.2%)、AUC(0.85~0.92)];在外部测试集中,PCA和朴素贝叶斯的敏感度、特异度、准确率和AUC均高于GBM。放射科医师的诊断效能与PCA及朴素贝叶斯模型相近。结论:CT平扫影像组学的多种机器学习算法模型对CRM具有较好的诊断效能,可作为CRM患者的潜在筛查方法。

关键词： 虚假新闻   新闻真实性   人工智能   治理危机   互联网   防范与应对   全球范围   严重损害  

摘要： 虚假新闻是指制造者故意向受众提供不实新闻内容,来迷惑或操纵受众,并能够通过其他来源证实其结果为假的信息。当前,借助互联网技术尤其是人工智能,虚假新闻生产及传播呈现出复杂化、大规模、隐蔽化等趋势,严重损害了新闻真实性,引发一系列全球范围的舆论治理危机。因此,亟须厘清人工智能对虚假新闻的影响机理,并作出有效应对。

关键词： 社交机器人   机器学习   深度学习   舆论机器人   舆论操纵   恶意社交机器人  

摘要： 对Twitter、Facebook以及新浪微博等大型在线社交平台上不同类型的社交机器人进行特征分析,围绕社交机器人检测框架,对基于机器学习、深度学习以及其他新兴检测方法的社交机器人检测模型的优缺点和适用性进行总结和分析。研究发现对于不同平台和攻击目标的社交机器人需要提取多种维度的特征并设计相应的检测方法。最后,对如何减少社交机器人的危害以及应对人类与社交机器人共存挑战的措施进行深层次挖掘和分析,并对如何提高识别精度以及热点技术的发展进行了讨论和展望。

关键词： 人工智能   网站信息管理   精准推送   个性化推荐   智能搜索  

摘要： 在大数据时代背景下,人工智能技术在网站信息管理精准推送领域展现出巨大潜力。探讨人工智能助力网站实现信息管理的精准推送策略,以强化用户满意度,提高内容分发效率,促进业务增长,实现智能化运营与决策支持。通过构建个性化推荐系统、优化智能搜索与排序、实现内容自动化生成与优化,以及整合多渠道信息进行精准推送,详细阐述人工智能在网站信息管理中的应用策略,旨在为网站管理者提供一套全面、可行的操作指南,以应对复杂多变的社会环境,实现智能化与精准化管理信息。

关键词： 人工智能   思想政治教育话语   赋能机理   赋能挑战   赋能路径  

摘要： 人工智能带来了新元素,能够赋能思想政治教育话语境态。首先,探讨人工智能赋能思想政治教育话语境态的机理。人工智能赋能是指通过人工智能技术增强思想政治教育话语的感染力和亲和力,提升其品质和效果。其关键在于对数据的智能化处理和语义的智能识别。其次,分析人工智能赋能思想政治教育话语境态面临的技术、伦理和整合挑战。技术挑战主要包括技术缺陷和限制;伦理挑战主要涉及数据隐私和安全以及机器伦理问题;整合挑战是指人工智能与人文社会的融合难题。最后,强调人工智能赋能思想政治教育话语境态需要基于数据驱动、基于情境模拟和基于深度学习。政府应加强人工智能的研发,提升其对话语的理解和处理能力,还要制定伦理规范,对人工智能生成的话语进行约束。