关键词： 景感生态学   街景图像   人工智能   城市可持续发展   建成环境  

摘要： 营造舒适、人性化的居住环境对于城市可持续发展十分重要。传统的城市感知研究主要采用现场调研、问卷调查、遥感反演等手段,很难衡量并刻画居民对视觉环境的感知体验。鉴于此,基于景感生态学理论构建了城市视觉感知(物理感知和心理感知)定量测度和耦合分析框架,用于衡量人类视角下对城市建成环境的主观感受。该框架能够补充对城市微观空间格局的分析手段,丰富对人类视角下物理和心理感知空间变化的认识、提升城市感知品质的空间格局识别和细节刻画能力、深入理解不同城市复合生态系统要素与居民感知的影响关联。以北京市中心为例,构建了一套深度学习方法量化人类尺度的物理、心理感知测度方法。通过空间统计模型辨识物理感知以及城市复合生态系统要素对居民心理感知的作用强度。结果表明:1)树木可见度和归一化植被指数对于提升积极心理感知有帮助。2)北京市中心的心理感知指数存在明显的空间聚集现象,在“内-外”圈层和“南-北”城区上呈现明显差异。3)深度学习和机器学习模型能够用于准确刻画城市物理和心理感知的空间格局。研究为城市街区尺度上的景感营造和生态规划提供了有价值的定量参考,并且对可持续城市发展的智能管理具有积极意义,为理解和塑造城市环境和人类福祉提供了新的视角。

关键词： 智能教育   教育信息化   智能化教学   教学方法改革   人工智能   智能技术   虚拟现实   公文写作  

摘要： 引言随着人工智能、虚拟现实等新兴技术的强势崛起,教育教学受智能技术的影响越来越深。《教育信息化2.0行动计划》明确提出“大力推进智能教育,开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设,推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用,利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,探索泛在、灵活、智能的教育教学新环境建设与应用模式”。

关键词： 动脉瘤   数值模拟   机器学习   深度学习   随机森林   血流动力学  

摘要： 目的探究应用机器学习预测合并狭窄左冠状动脉瘤血流动力学参数预测。方法首先根据临床统计的合并狭窄左冠状动脉瘤几何参数范围进行参数化建模和仿真,将得到的仿真数据作为数据集,通过搭建两种常见的机器学习模型并训练优化,对壁面剪切力(wall shear stress,WSS)和压力这两个关键的血流动力学参数进行预测反演。通过对比分析这些模型在训练集和测试集上的表现,评估各个模型的准确性,验证数据驱动下合并狭窄左冠状动脉瘤血流动力学参数预测的有效性。结果确定了机器学习方法在动脉瘤血流动力学参数反演的有效性。对于WSS预测,训练后深度学习模型和随机森林模型的均方误差(mean squared error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、决定系数R^(2)分别达到了0.0528、0.0322、0.9883和0.0782、0.0463、0.9766。对于压力预测,深度学习模型和随机森林模型预测精度相当,MSE、MAE、R^(2)分别为4.67×10^(-6)、3×10^(-4)、0.9997和1.07×10^(-5)、5×10^(-4)、0.9993。结论机器学习方法在预测合并狭窄冠状动脉瘤模型的血流动力学参数方面表现出较高的精度,在进行机器学习预测时需要综合考虑模型的预测准确性、计算效率以及应用场景的需求,根据具体情况选择合适的模型。研究解果具有一定的临床意义,有助于医生更准确地评估患者病情,为心血管疾病的诊疗提供新思路和方法。

关键词： 碳达峰   预测   机器学习   影响因素  

摘要： 本文运用STIRPAT扩展形式,通过GRU模型预测4个非控制性变量,并结合“十四五”规划中3个控制性变量,构建包含7个变量的GRU模型,对国家中心城市碳排放进行预测,并分析其影响因素。为了预测结果的稳健性,本文采用Informer模型进行检验。研究表明:(1)使用GRU模型预测非控制性变量,国家各个中心城市的总人口、进出口总额、研发支出及能源消费总体均呈上升态势。(2)GRU预测结果和Informer校验结果均表明,北京市、上海市为碳达峰先锋城市,将于2025年前达峰;重庆市为碳达峰平稳城市,将于2030年前达峰;天津市和广州市为碳达峰迟缓城市,但总体碳排放量可控。国家中心城市的碳排放强度均呈下降趋势,差距在逐渐缩小。(3)GRU模型的影响因素分析显示,总人口、能源消费量会对碳排放产生正向效应,而森林覆盖率、研发支出及能源结构会对碳排放量产生抑制作用。

关键词： 眼疾病   视觉障碍   人工智能   诊断技术   眼科   多中心研究(主题)  

摘要： 人工智能(AI)应用于我国基层眼病筛查近期取得较大突破, 但也显现出新挑战。一是AI软件不断突破, 筛查眼病种类不断扩大, 筛查诊断准确性不断提升, 并逐渐向预测眼病进展发展。但5G等基础设施不足和专业人员短缺影响了筛查的覆盖率。二是AI经济性已明确, 但新的筛查模式也影响到了筛查的公平性。需要关注AI应用模式"中国化"。三是AI筛查相关指南不断健全, 指明了AI发展方向, 为AI技术的推广和应用提供了参考依据。但亟待高质量实证研究为AI应用于基层眼病筛查的政策制定提供科学证据。因此, 笔者建议发展结合症状和病史等基础资料以及简易眼科检查的多模态AI模型;加速5G等基础设施建设, 注重医工交叉人才培养;因地制宜探索大规模眼病筛查的适宜服务体系和模式;开展长时间、大规模、多中心的实证研究。

关键词： 商事仲裁   人工智能   正当程序  

摘要： 人工智能仲裁裁决是仲裁法领域的最新发展。效率性、经济性和公正性的特性使得人工智能仲裁裁决具有可欲性,而人工智能算法由“规则驱动型”向“数据驱动型”的范式转变则提供了技术上的可行性。从合同法角度来看,人工智能仲裁裁决的执行实为仲裁协议下仲裁当事人的合同义务。在合同效力上,除了协议中指定的人工智能算法存在歧视这一违背程序性公序良俗事由外,人工智能仲裁协议应为有效;从仲裁法角度来看,人工智能仲裁裁决依然是《仲裁法》意义上的仲裁裁决。在裁决效力上,人工智能仲裁裁决仅可能因为算法歧视问题被认定为违背程序性社会公共利益而被撤销或不予执行。我国现有《仲裁法》以人类仲裁裁决为基本预设,应予更新以回应人工智能仲裁裁决的挑战。在基本思路上《,仲裁法》应当聚焦人工智能算法的特殊挑战,包括算法歧视、算法黑箱和算法裁决不合理等问题,同时平衡“公正与效率”“自治与干预”和“开放与谨慎”。在具体制度上《,仲裁法》应当构建人工智能仲裁裁决算法审查制度、赋予仲裁当事人算法解释权、扩展撤销和不予执行仲裁裁决法定事由。

关键词： 信息化背景   企业应收账款   精细化管理   机器学习   区块链  

摘要： 随着信息技术的进步,企业应收账款管理正面临深刻的变革。本文首先分析了企业应收账款管理的现状,指出了传统管理方式的不足和信息化转型的必要性。进而,文章探讨了精细化管理模式的构建。在技术实现方面,本文着重讨论了信息化技术的引入,旨在提升企业应收账款管理的效率和风险防控能力,以适应信息化时代的发展需求。

关键词： 人工智能   雷达空间勘测   视觉识别分析   物联网技术   刚性填埋  

摘要： 国内刚性填埋场的填埋方式存在人员安全风险大、填埋密度低、库容浪费等问题。以填埋场运营为出发点,探究人工智能技术在填埋过程中的实际应用,研究人工智能技术与机械自动化技术、物联网应用技术等的结合应用,实现全设备无人化运行、全流程数据安全共享、全业务系统应用支撑、全场景智能协同指挥,为无人化智慧填埋技术应用提供技术支持,深度赋能智慧环保应用场景,打造出“云智一体”的新一代智能化作业平台。

关键词： 癌,肾细胞   影像组学   人工智能   计算机体层成像  

摘要： 影像组学是指采用多种技术从医学影像图像中提取高通量的定量特征,以提高影像诊断和预后预测的准确性,并用于指导临床决策。近年来,越来越多的研究开始探索影像组学在肾癌诊疗中的应用,扩大了其在肾癌临床实践中的指导作用。在肾癌领域,影像组学主要应用于肾癌的诊断与鉴别诊断、预测肾癌的病理特征、预测肾癌的疗效预后,以及预测肾癌基因突变分子生物标志物等方面。本文简要介绍影像组学的基本流程,并重点对肾癌影像组学的临床应用现状和研究进展作一综述。

关键词： 汽车发动机   状态监测   故障诊断   机器学习   深度学习  

摘要： 本文对汽车发动机状态监测及故障诊断技术的研究现状进行了分析。首先,阐述了振动信号分析、声音信号分析和油液状态监测三种主要的发动机状态监测技术手段,分析了其优缺点及适用场景。然后,总结了当前常用的三类发动机故障诊断方法,即基于机器学习的故障诊断方法、基于深度学习的故障诊断方法以及基于专家知识的诊断系统,对比分析了它们的特点与局限性。最后,本文展望了未来发动机状态监测及故障诊断技术的发展趋势,提出应注重多源异构信息的深度融合、诊断模型的在线学习更新以及车载诊断系统的模块化设计。