关键词： 机器学习   碳排放   影响因素   碳达峰   情景模拟  

摘要： 在“双碳”背景下，对碳排放进行估算和达峰情景模拟具有重要意义。然而，准确识别碳排放的影响因素，科学预测碳达峰时间仍具有较大挑战。以中国30个省份（中国香港、澳门、台湾和西藏资料暂缺）为研究对象，利用IPCC碳排放系数法，估算2000～2020年中国30个省份的碳排放总量，并刻画其时空分布特征；进一步，利用多种机器学习算法，构建并遴选性能最优的碳排放估算模型，量化识别影响我国碳排放的主要因子；最后，在顾及全国和各地区不同发展趋势的基础上，运用情景分析法和碳排放估算模型，预测未来15a全国及各地区碳排放的变化趋势。结果表明：①2000～2020年，我国碳排放在时间上呈现出“先快后慢”的增长特征，在空间上呈现出“东高西低、北高南低”的分布特征；②能源消费总量、能源结构、常住人口、城市化水平和产业结构高级化是影响我国碳排放的主要因子；③在基准、低碳及高碳情景下，2021～2035年全国及各地区碳排放都呈现出“先上升后下降”的变化趋势。其中，除高碳情景下的西北地区外，全国及各地区在3种情景下均能在2030年前实现碳达峰目标。研究可为后续制定和实施区域碳达峰峰值综合控制策略提供有益的参考。

关键词： 智能时代   智慧中医   研究进展   未来展望   人工智能   辅助诊疗   大语言模型  

摘要： 探讨智能时代背景下人工智能(AI)技术赋能中医领域的必要性、智慧中医的内涵及任务,及相关研究落地转化进展,紧扣国家导向、刚需及问题,进行顶层设计,提出未来可用于中医领域的热门AI技术以及智慧中医未来重点关注的研究方向,以期为进一步促进多学科交叉创新融合,助力实现中医药现代化传承创新发展奠定基础。

关键词： 电子病历   胸外科   质量控制   人工智能   专家共识  

摘要： 电子病历的应用是现代医疗信息化的重要组成部分，也是提升医疗质量和安全性的关键环节。制定规范、标准的胸外科电子病历有利于规范诊疗流程、提高医疗效率、提升医疗质量、更好地保障患者安全；有利于标准化、结构化数据的采集和运用，推动临床决策和人工智能运用以及临床专科专病中心的建设。中国医师协会胸外科医师分会、海峡两岸医药卫生交流协会胸外科专业委员会、吴阶平医学基金会肺癌专业委员会、浙江省医师协会胸外科医师分会和福建省医师协会胸外科医师分会在充分考虑相关国家政策要求、信息标准以及临床应用实践难点、痛点和最新研究成果的基础上，探索电子病历创新路径；经过多方、多轮次专业的讨论、调研，制定《胸外科电子病历质量控制和管理中国专家共识(2024版)》，旨在为我国广大胸外科医师、信息从业人员提供住院电子病历建设和应用参考，促进胸外科领域信息化水平和医疗水平不断提升，助力健康中国建设。

关键词： 机器学习   容积旋转调强放疗   放射组学   γ通过率   多中心  

摘要： 目的 采用基于放射组学的机器学习方法，在多个放疗机构中构建γ通过率分类预测模型，并评估模型的分类性能。 方法 回顾性收集了来自3个放疗机构的572例容积旋转调强放疗(VMAT)患者数据(其中514例作为训练集，58例用作测试集)，额外收集了单个机构的45例VMAT计划作为独立的外部验证集，均使用基于模体实际测量的三维剂量验证方式并在3%/2 mm标准下采用10%剂量阈值、绝对剂量及全局归一进行γ分析。提取基于剂量文件的放射组学特征，使用随机森林(RF)方法以及RF结合沙普利加性解释(SHAP)方法进行特征筛选，根据特征排序分别选择不同数量(10、20、30、40、50)的特征子集作为模型的输入，使用极端梯度提升树算法对数据进行训练，通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)值及F1分数来评估模型分类性能。 结果 在3%/2 mm标准下，均在特征子集数量为20时模型性能表现最佳。在测试集和外部验证集中，经RF特征选择的最佳预测模型的AUC值和F1分数分别为0.88和0.89、0.82和0.90；经RF-SHAP特征选择的最佳预测模型的AUC值和F1分数分别为0.86和0.92、0.87和0.89，且经RF-SHAP特征选择的最佳模型表现出更好的稳健性，与RF特征选择方法相比具有一定的优势。 结论 针对多中心的剂量验证结果，可以使用基于剂量文件的放射组学特征结合基于SHAP值的特征选择方法来构建机器学习预测模型并具有较好的分类性能，有助于推进伽马通过率预测模型的临床应用与实施。

关键词： 人工智能应用程度   数字技术创新   动态能力   行业集中度   机器学习  

摘要： 人工智能是推动企业进步与发展的重要数字技术之一，对企业的创新方式产生深远影响。基于TOE框架，探讨人工智能应用程度、行业集中度和动态能力的协同作用对企业数字技术创新的影响。选取2020—2022年沪深A股制造业上市公司作为研究样本，采用数据驱动方法进行研究。聚类分析发现，可将样本企业划分为三种类型，分别为强适应性企业、智能柔性企业和弱能力型企业。其中，智能柔性企业最能促进高水平数字技术创新。决策树分析表明，在强适应性企业中，人工智能应用程度、行业集中度、创新能力和吸收能力均对数字技术创新有正向影响，适当提升这些因素的水平，将增加企业实现高水平数字技术创新的概率。在智能柔性企业中，人工智能应用程度、行业集中度和适应能力对数字技术创新同样具有正向影响，在特定情境下，吸收能力则可能对数字技术创新产生抑制作用。在弱能力型企业中，行业集中度与数字技术创新之间呈现倒U型关系，当行业集中度处于中等水平时，适度的适应能力能促进数字技术创新的提升，在其他情况下则不显著。基于上述结论，企业应全方位提升人工智能应用程度和增强动态能力，根据企业类型和行业集中度，选择数字技术创新提升路径。同时，政府应营造良好的数字创新发展环境，激发企业数字创新潜力。

关键词： 寄生虫病   寄生虫学   人工智能   机器学习  

摘要： 人工智能的快速发展对卫生健康产生了巨大影响，并已成为医疗卫生领域新一代科技革命的核心驱动力。近年来，人工智能技术正逐渐在寄生虫病和寄生虫学领域得到应用，从疾病诊断、预后预测、传播风险预测、病媒和中间宿主智能识别以及疾病防控等方面推进了寄生虫病消除进程，并为卫生健康工作者和科研人员等提供了高效工具和方法。本文主要就人工智能在寄生虫病和寄生虫学领域的应用进行评述。

关键词： 安全   钻井   大数据   人工智能   能源安全   数字化转型   工程技术   算法  

摘要： （目的意义）溢流是钻采过程中的主要风险之一，不及时预警将导致井控失效甚至诱发井喷。提前识别溢流，能够降低事故率。（方法过程）将井口溢流状态数据间的关联特性引入溢流早期识别模型，运用贝叶斯原理构建树增强型贝叶斯模型；从川渝地区 91 口钻井溢流事件收集到的录井数据中提取时序性特征录井参数并构建训练数据集，引入模型训练得到条件概率表，运用模型计算测试数据得到后验概率，通过比较正常与溢流状态的后验概率大小识别溢流状态。（结果现象）将时序数据的每一时间点对应的各参数异常识别结果作为一个数据状态组，运用树增强贝叶斯模型识别此刻钻井状态正常还是溢流。早期溢流识别预警模型的预警结果显示，树增强型贝叶斯模型在溢流发现前 16.6 min依据参数变化识别出溢流状态，并且在两个模型误报率相当的情况下较朴素贝叶斯溢流识别模型的识别时间提前 510 s。（结论建议）研究结果表明，树增强型贝叶斯模型相较于朴素贝叶斯模型可以更早期的识别出溢流状态，误报率增加并不明显。

关键词： 螺栓连接   螺栓松动   机器学习   信号分析   无损检测   结构健康监测  

摘要： 螺栓连接的完整性维护仍然是一个面临众多挑战的问题,特别是在遭受外部干扰(如振动)时,连接界面表面可能会发生大面积或局部的滑移。这种滑移现象会加剧界面间的相对运动,导致预紧力水平下降,也就是螺栓连接的松动。在过去的十年中,诸如振动法、导波法和机电阻抗法等检测方法已逐渐应用于检测螺栓连接的松动。伴随着计算能力的显著提升,机器学习算法包括神经网络和支持向量机已被开发出来,用于进一步提升螺栓松动检测方法的准确性。这些方法的融合为螺栓连接的实时健康监测提供了新的途径。该文综述了基于声弹性效应、振动、导波和机电阻抗的方法,以及基于机器学习算法的信号分析方法在螺栓连接松动检测和监测领域的应用,旨在展示近年来该领域的研究进展。

关键词： 城市需水预测   机器学习算法   超参数优化算法   交叉滚动验证   耦合预测模型  

摘要： 为提高机器学习算法在城市需水预测中的精度，构建了一套系统化的需水预测技术框架，包括主要影响因子筛选、基于机器学习的需水预测模型构建、结合滚动交叉验证的超参数优化以及多种耦合模型性能的评估与优选。以衡阳市为例验证框架的实际应用效果，结果表明：（1）结合滚动交叉验证结合的超参数优化显著地提高了模型的泛化能力和预测精度，能够更好地适应真实应用场景中的需水预测需求。（2）衡阳市2025年需水量预测值与规划值具有较高的一致性，表明技术框架的适用性和实际应用价值。（3）技术框架具有较高的普适性，可根据不同区域的经济社会发展趋势及用水结构灵活调整指标体系和模型组合，并且通过结合滚动交叉验证的超参数优化保证预测精度。研究中构建的需水预测技术框架可广泛用于城市及其他领域的需水预测。

关键词： 工业机器人   人工智能   产业结构升级   空间溢出  

摘要： 文章主要考察了工业机器人应用对中国产业结构升级的影响。利用2008-2019年中国省级面板数据和多种计量方法，实证检验了工业机器人的使用对中国产业结构调整的整体性和地区异质性影响，并进一步分析了工业机器人对地区产业结构升级的空间效应。研究发现，工业机器人的使用对中国产业结构升级产生显著促进作用；但这种促进作用主要体现在东部地区，在中部和西部地区尚不明显；空间计量回归模型的估计结果显示，在经济距离空间权重矩阵下，工业机器人的使用表现出显著的空间溢出效应，即工业机器人应用不仅会直接推动本地产业结构升级，也会间接促进其他地区的产业结构升级。该研究为地区产业政策决策者提供了有益的理论参考和实证证据。