关键词： 人工智能   废水处理   废水回用   运行管理   工业园区  

摘要： 工业园区废水处理体系是减少废水污染物和提高园区水环境质量的重要设施。自然条件波动、废水进水冲击、污染物成分多样性和废水处理技术的复杂性导致工业园区废水处理系统的不确定性和复杂性。这些不确定性导致工业园区出水水质和运行成本的波动,以及后续受纳水体的环境生态风险。近年来,人工智能技术已成为降低废水处理复杂性和系统风险性的有力工具。通过对人工智能技术在废水处理中的应用进行文献计量分析,系统总结人工智能技术在工业园区废水处理监控、污染物去除、节能、管理和废水回用等5个方面的应用,并对典型人工智能技术适宜的应用场景、预测精度和应用局限性进行总结。最后,展望了在废水处理厂中利用人工智能技术的研究前沿和潜在方向,提出了人工智能在解决复杂实际应用中的污染物去除、成本降低、废水重复利用和管理等方面的现存难点。

关键词： 机器学习   慢性丙型肝炎   肝癌   预测模型  

摘要： 目的基于七种不同的机器学习算法构建慢性丙型肝炎患者发生肝癌的风险预测模型并筛选出最优模型。方法选择236例慢性丙型肝炎患者为研究对象,以是否发生肝癌将患者分为病例组和对照组。基于决策树(CART)、随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升(XGBoost)、逻辑回归(LR)、K-近邻(KNN)、支持向量机(SVM)七种机器学习算法分别构建预测模型,针对最佳预测模型采用SHAP算法进行模型解释。结果七种模型中,XGBoost模型的综合预测性能最好(准确率为0.933、敏感度为0.775、特异性为0.960、ROC曲线下面积为0.956、F1分数为0.764)。SHAP算法显示AFP、年龄、AST、糖尿病、BMI、PLT、ALT、肝囊肿、FIB-4、性别对模型决策贡献度较大,提示这些因素是慢性丙型肝炎患者发生肝癌的风险因素。结论本研究构建了一种可解释的基于XGBoost算法的机器学习模型,在慢性丙型肝炎患者群体中进行肝癌个体化监测具有良好的参考价值。

关键词： 人工智能   高职   专业课程教学  

摘要： 人工智能赋能高职课程教育教学,能够构建一种新型的、智能化的学习环境,对高职专业课程教学改革具有重要的意义,但目前AI技术应用于教学的研究主要集中在宏观层面的分析上,对于AI具体应用于专业课程教学改革的研究与分析还不够深入。从“人—机”系统增强的视角出发,构建了基于AI技术的高职专业课程教学平台,探讨了AI技术应用与高职课程教学的学习架构支持模式,从高职学生主体认同、智能学习环境认同、学习资源认同等多个角度研究了人工智能赋能高职教学的认同途径,并通过实证研究的方式,探究AI技术在“人—机”互动、“人—机”双向反馈机制等的具体应用,提出了AI赋能高职计算机专业课程教学的实施策略与认同途径。

关键词： 技术进步速度   人工智能   过度自信   技术成熟度曲线   高科技领域   沐浴  

摘要： 高科技领域有一条著名的“Gartner技术成熟度曲线”(技术炒作曲线)。当人们对某项技术的预期极高,而技术进步速度却未能跟上时,便会出现预期落空的现象,众人纷纷质疑该技术的不靠谱与无用。当前,AI(人工智能)行业正沐浴在过度自信之中,也存在着巨大泡沫。

关键词： 人工智能   城市自然灾害   应急管理   探索  

摘要： 在当今社会,城市面临着洪水、地震、台风等越来越多的自然灾害带来的挑战,威胁着人们的生命安全,也对城市基础设施及经济发展造成重大影响。迫切需要提升城市应急管理的效率与响应速度。AI技术在数据处理、模式识别及预测分析方面的优势,使其能在灾害预警、资源调配及后期恢复等环节发挥重要作用。在灾害发生时,AI系统能实时的处理来自社交媒体、传感器数据等多个渠道的信息,快速评估灾害的影响范围与严重程度。同时,通过智能应用程序,居民能及时接收到灾害预警信息与应急指引,提高了整个社区的应急意识与自我保护能力。总之,人工智能构建了更智能、更高效的城市应急管理体系,更好地保护市民的生命安全与财产利益。

关键词： 人造革   3D打印技术   个性化设计   智能制造  

摘要： 作为一种新型环保材料,人造革以其优异的物理性能和环保属性,在鞋服、箱包等时尚产品中得到广泛应用。将3D打印技术与人造革材料相结合,可突破传统设计生产模式的局限,推动人造革产品的个性化设计革新。本文在分析人造革产品个性化设计面临的瓶颈基础上,探究3D打印技术的应用优势,结合服装鞋帽、箱包、配饰等典型案例,分析3D打印助力人造革个性化设计的实践路径,并展望其应用前景,以期为人造革产业升级提供新思路。

关键词： 人工智能   职前教师教育   变革  

摘要： 人工智能时代的教育呈现出无边界的时空样态、非稳态的知识样态、融合性的发展样态,并将挑战传统教学方式、呼唤技术型教师,挑战传统教学内容、重塑知识型教师,挑战教师身份角色、涵养智慧型教师。为此,职前教师教育变革需要开展智能教育以保证师范生善用数字化工具,升级知识教育以引导师范生善集无边界知识,追求智慧教育以培养师范生善求创新性智慧。

关键词： 电力营销   线损管理   机器学习  

摘要： 电力线损是影响电网运行效率和经济性的关键因素。针对当前电力营销线损管理中存在的数据采集粒度低、线损计算模型简化等问题,本文设计了一套智能化的电力营销线损管理系统。该系统采用高频采样的智能电表和数据集中器,实现了精细化的线损数据采集;引入机器学习算法,建立了多维度线损分析模型;综合考虑线损率、电量平衡度等指标,实现了线损异常的实时诊断和告警;构建了配网优化的数学模型,提供线损治理的最优决策。通过仿真实验验证了系统的有效性,为提升供电质量和经济效益提供了新的思路和方法。

关键词： 柔性电子   人机交互   人工智能   柔性传感器   柔性显示技术  

摘要： 柔性电子赋能的智能人机交互系统,相较于传统电子器件,展现出卓越的柔韧性和适应性,满足人机交互的多样化需求。本文旨在全面梳理柔性电子在智能人机交互系统中的研究现状,深入剖析柔性电子在人机交互领域的优势,同时总结并指出柔性电子在人机交互领域的机遇与挑战,并进一步展望柔性电子赋能的智能人机交互系统的未来发展趋势,为后续的技术研发与实际应用提供坚实的理论指导。

关键词： 人工智能   教师教育   芬兰教育   数字素养   人工智能素养   教育公平   人工智能伦理  

摘要： 人工智能(AI)正在迅速推动教育领域变革。人工智能技术在教师教育中的应用给教育带来深远的影响。芬兰赫尔辛基大学的汉娜莱·尼米教授是教师教育和基于技术的学习环境研究领域的专家。她认为人工智能将推动教育体系快速变革,尤其是在课程设计、学习评估和个性化学习支持等方面,人工智能将发挥重要作用。通过大数据分析可知,人工智能能够帮助教师更好地了解学生的学习需求,从而可以为教师提供有针对性的干预方案,促进学生批判性思维和创造力的发展。芬兰的人工智能技术已成为教师教育的关键工具,支持教师从知识传授者向个性化学习支持者的身份转变。然而,人工智能在教育中的应用也面临隐私保护和伦理挑战等困境。尼米教授强调,教师不仅要具备运用人工智能技术的能力,还要关注人工智能带来的公平性问题,以确保所有学生都能平等受益。此外,培养教师的人工智能素养应成为教师教育的重要内容,政府和相关机构应帮助教师和学生应对人工智能可能引发的伦理风险。尼米教授还指出,未来研究应聚焦于如何更好地将人工智能整合到个性化学习和教师专业发展中。