关键词： 人工智能   电力系统   故障检测   技术  

摘要： 日常生活中用电问题一旦出现故障,会对民众和社会造成不同程度的损失。故障诊断工作是维护电力系统稳定运行的关键,通过故障诊断可以早早发现系统问题。人工智能技术在电力系统故障诊断中发挥着重要作用,提高了电力系统故障诊断能力。基于此,本研究详细分析了人工智能在故障诊断、负荷预测、设备检测等领域的应用,以供参考。

关键词： 三叉神经痛   血管神经压迫   球囊压迫术   微血管减压术   人工智能  

摘要： 三叉神经痛(TN)在面部疼痛中发病率高且疼痛程度剧烈。从病因学角度来看,原发性TN发病机制尚未明确,常常与血管神经压迫相关。继发性TN与多发性硬化或小脑-桥脑角肿瘤和带状疱疹感染相关。特发性TN原因不明确。药物治疗和手术干预是临床常用的治疗手段,但许多患者无法根治疼痛会反复发作。人工智能(AI)已广泛应用于不同医学领域,实现精准诊断、治疗方案优化及综合评估方面。该文旨在综述AI在TN诊断和治疗中的应用进展。

关键词： 肝细胞癌   影像组学   45 keV单能量能谱CT   机器学习  

摘要： 目的 探讨术前45 keV单能量能谱CT影像组学结合机器学习预测肝癌经导管肝动脉化疗栓塞术(TACE)后短期疗效的应用价值。方法 回顾性分析104例经病理证实的肝细胞癌(HCC)患者,随机划分为训练集(71例)和验证集(33例)。搜集患者治疗前能谱CT单能量及常规增强CT(CECT)图像,提取病灶影像组学特征。使用LASSO算法结合十折交叉验证筛选能谱组学特征,用逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极限梯度提升(XGBoost)、K最近邻(KNN)等5种机器学习方法构建能谱影像组学模型,基于最佳能谱组学模型的机器学习方法与相应特征构建CECT模型,利用多因素LR分析筛选临床资料变量构建临床模型。受试者工作特征(ROC)曲线用于评价模型效能。决策曲线分析(DCA)评价最佳影像组学模型、CECT模型及临床模型的临床决策能力。结果 通过筛选共纳入19种特征构建模型,5种能谱影像组学模型的曲线下面积(AUC)分别为训练集0.72,0.68,0.77,0.70,0.71,验证集0.55,0.58,0.74,0.74,0.65。基于多因素LR筛选出两项临床变量分别为甲胎蛋白(AFP)>400μg/L和Child分级,临床模型训练集和验证集的AUC分别为0.63和0.67,CECT SVM模型AUC为训练集0.69、验证集0.61。校准曲线提示能谱及常规SVM模型和临床模型拟合优度良好。DCA曲线显示能谱SVM模型具有更高的临床应用价值。结论 术前45 keV单能量能谱CT影像组学结合机器学习能有效预测肝癌TACE后的短期疗效,其中能谱SVM模型预测性能最佳,较其他模型更具决策作用。

关键词： 工业互联网   医疗器械   智能制造系统  

摘要： 随着工业互联网的蓬勃发展,医疗器械行业对提高生产效率和质量提出了更高的要求。通过集成ERP、MES和UDID平台,实现了数据的高效互通和管理,优化了生产全过程的精细化管理水平。应用先进的数据采集与处理技术,及智能化和机器学习算法,对生产参数进行优化和工艺提升。实际应用数据验证表明,该系统在提高生产效率、保证产品质量和增强系统稳定性方面具有明显优势,为医疗器械行业的智能化转型提供了强有力的支持。

关键词： 外语学科   语言文学   人文学科   人工智能   内涵建设   转型发展   学科转型   宏观指导  

摘要： 在人工智能时代,人文学科正面临迫切的内涵建设需求与严峻的转型发展压力。科技人文作为学科转型发展的重要理念,将在此过程中发挥关键作用。语言文学作为人文学科之根,如何应对科技倍速发展带来的认知挑战,烛照自然科学对客观世界规律的探索,寻求科技与人文之间互通、互融、互塑的均衡关系,此乃时代之大问。为此,本刊特邀七位知名外语学科学者,围绕“人工智能时代的人文学科建设:挑战与机遇”主题,从宏观指导、中观规划、微观实践三个层面系统而深入地探讨了人工智能时代的科技人文融合对人文学科建设的重要意义。陈众议和聂珍钊两位学者展望了语言文学与人工智能融合的可行性与必然性;金莉和傅修延分别立足外语学科和叙事学,回应了人文学科应如何应对科技带来的认知挑战;尚必武、何成洲、吴赟、曾艳钰四位学者展示了人工智能在文学创作与批评、中国文化国际传播、人文学科研究手段及传统文化守正创新等方面带来的发展机遇。这一系列讨论为人工智能时代背景下人文学科尤其是外语学科发展的新问题、新内涵、新路径提供有益启示。

关键词： 人工智能  

摘要： 在谈人工智能AI应用中的风险前,首先要了解什么是人工智能。根据《上海市促进人工智能产业发展条例》所称:人工智能是指利用计算机或者计算机控制的机器模拟延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。人工智能技术在经济、生活、城市治理甚至军事上都有着广泛的应用。从技术层面来看,人工智能的核心能力可以分为3个部分,分别是计算智能、感知智能、认知智能。

关键词： 深度算法   高频肌骨超声   痛风性关节炎   掌指关节病变   人工智能  

摘要： 目的利用深度算法构建高频肌骨超声诊断痛风性关节炎掌指关节病变的人工智能系统,并验证该系统的诊断效能。方法回顾性收集2017年2月至2023年12月在该院行超声检查的410例痛风性关节炎患者的手部高频肌骨超声图像,并按照7∶3的比例将其分为训练集(n=287)和验证集(n=123)。利用深度算法构建诊断痛风性关节炎掌指关节病变的人工智能系统,应用训练集进行深度算法训练。以掌指关节滑液偏振光检查阳性为判断标准,比较低资历、高资历超声医生与人工智能系统对验证集痛风性关节炎掌指关节病变的诊断效能。结果410例痛风性关节炎患者中有343例存在掌指关节病变,发生率为83.66%。人工智能系统诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、特异度、准确度、受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为85.29%、85.71%、85.37%、0.855。高资历超声医生诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、准确度均高于低资历超声医生,差异均有统计学意义(P<0.05)。人工智能系统诊断验证集患者掌指关节病变的灵敏度、准确度均高于低资历超声医生,准确度低于高资历超声医生,差异均有统计学意义(P<0.05),灵敏度与高资历超声医生比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论利用深度算法构建的人工智能系统对患者中痛风性关节炎高频肌骨超声图像中掌指关节病变的诊断效能良好,且相较于低资历超声医生的诊断价值更高。

关键词： 人工智能   智能风控   可信性   信义义务   弹性规范  

摘要： 我国公司法第177条规定,国家出资公司应当建立健全内部监督管理和风险控制制度,加强内部合规管理。风险治理的意义不仅在于建立风控机制,更重在健全与加强风险管理。在此过程中,人工智能的辅助作用不可忽视。《欧盟人工智能法》明确了对于高风险人工智能系统的风控要求,在风控机制中引入人工智能系统,并非仅通过全面智能化提升效率,更在于有效利用与健全风控机制、加强内部风险管理。在风控机制中实现人工智能与风控机制的高度一体化离不开技术性支持。通过人工智能的生成机制提高管理效率、改进监督机制,并结合技术与人工的各自优势驱动风控决策,方能达到风控的高度健全化。以规范化进路推动人工智能赋能公司风险治理,必须充分考虑人工智能所带来的新型业态,合理借鉴反身法的部分元素,形成超越形式法和实质法思路的新型规制模式。为此,应当激活任意性规范的接口功能,通过弹性规范实现快速响应,并充分发挥预见性规范的引导作用。

关键词： 智能电网   电力信息化   大数据   物联网   云计算   人工智能  

摘要： 该研究系统探讨了电力信息化技术在智能电网中的应用。通过分析智能电网的特点和需求,探究了电力信息化技术的关键组成部分及其在智能电网各环节中的具体应用。研究表明,电力信息化技术在提高电网运行效率、优化资源配置、增强系统安全性和可靠性等方面发挥着重要作用。同时,该研究还探讨了电力信息化技术在智能电网中应用面临的挑战,并提出了相应的对策建议,为智能电网的进一步发展提供了理论参考。

关键词： 人工智能   AI大模型   职业教育  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,AI大模型在教育领域的应用逐渐受到广泛关注。特别是在职业教育领域,AI大模型针对职业院校学生的特点为学生提供了精准的智能化教学,提高了学生的自主学习和解决问题的能力。本文深入探讨了AI大模型在职业教育领域中的应用,分析其在个性化教学、智能辅导和答疑,以及职业规划和就业指导中所起的作用。