关键词： 流体力学   人工智能   产业特色   教学实践   教学理念  

摘要： 随着智能装备制造及人工智能的迅速发展,很多复杂的流体工程内容应运而生,而传统的流体课程教学长期存在授课只讲书本、课程内容还停留在理论层面的问题,不能满足实际工程的需要,导致学生理解不深入,不能将理论和工程结合起来,无法学有所用。针对上述问题,教学团队秉承“以理论为中心,以成果为导向”的教育教学理念,充分发挥学院特色,将人工智能和“流体力学”专业课进行融会贯通,并利用广东省产业特色,通过和企业的接触和交流,利用现代信息技术在教学方法与教学实践等方面长期探索,不断完善,持续创新。鼓励学生进入企业,了解企业需求,组织团队进行技术攻坚。教师帮助学生在学习及实践过程中发现问题、分析问题、解决问题,实现学有所用,深入掌握理论专业课,服务地方企业发展。

关键词： 人工智能   专利授权   科技向善   科技伦理  

摘要： 随着新兴产业兴起,专利申请数量增长,专利授权审查逐渐出现“轻伦理化”倾向,人工智能时代,由于算法黑箱和技术黑箱的存在,增加了专利审查授权的不透明性和误差性,一项不符合科技伦理专利的授权会对社会各方面产生不利影响。在科技向善原则下,应重新审视我国人工智能领域专利授权审查制度,完善我国专利授权伦理审查制度,促进人工智能产业的发展。

关键词： 人工智能   内容拓展   地质课程   应用路径   教学优化   实践导向   课程改革   课程体系  

摘要： 工程地质课程是高校土木工程等专业培养学生理论与实践能力的核心课程,但传统教学在内容传递、实验教学和实践应用上存在不足。人工智能(AI)的发展为课程改革带来新契机。本文基于“人工智能+教育”理念,探讨AI在工程地质课程中的应用路径,分析其在内容拓展、教学优化和实践改进中的潜力,构建智能化、个性化、实践导向的课程体系。

关键词： 单纯性颅脑创伤   临床输血   机器学习   风险因素   SHAP图  

摘要： 目的基于多种机器学习方法探讨单纯性颅脑创伤(isolated traumatic brain injury,iTBI)患者临床输血的风险因素,并建立预测模型,为单纯性颅脑创伤患者临床输血提供合理的指导思路。方法纳入2015年1月1日到2021年6月30日南昌大学第一附属医院的iTBI患者2273例,比较分析输血与未输血患者间生命体征、临床指标和实验室检测指标等变量差异;进而建立6种机器学习模型,通过交叉验证、准确度、特异性、召回率、f1值及ROC曲线下面积比较不同模型的性能,SHAP图用于解释影响iTBI患者临床输血的影响因素。结果本研究共纳入2273例iTBI患者,共有301例患者接受了输血。输血和未输血患者在性别、年龄、心率(HR)、临床诊断、颅骨骨折、治疗方法、失血性休克、格拉斯哥昏迷评分(GCS)、钾(K)、钙(Ca)、凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT)、国际标准化比值(INR)、红细胞计数(RBC)、红细胞压积(Hct)、血红蛋白(Hb)和血小板计数(Plt)方面存在显著差异(P<0.05);且输血患者的LOS、并发症发生率、机械通气率、ICU入住率、90d内再次住院率和住院死亡率均高于非输血组(P<0.05)。6种机器学习算法用于模型构建,测试集中模型进行验证结果显示CatBoost模型,表现最好,AUC为0.911。进一步使用SHAP框架对最佳模型CatBoost进行了解释及可视化,结果显示手术治疗、GCS较低、INR较高、Hct较低、低K、低Ca、年龄≥60岁、颅骨骨折以及失血性休克会增加患者输血风险。结论本研究建立了用于预测iTBI患者输血的机器学习模型,CatBoost模型表现最佳。该模型对于识别该人群中输血风险、做出临床输血决策以及监测进展可能是有用且有益的。

关键词： 机器学习   个体工商户   抵押   保证   违约风险  

摘要： 个体工商户信贷融资问题备受关注,文章以抵押、保证对其违约风险的影响为研究点,结合4种机器学习算法结果,选取AUC值、KS值最优模型,并运用模型特征变量贡献值开展违约风险比较研究,探索在信息不对称理论逆向选择与道德风险模型中,抵押、保证对违约风险的影响机制,并分析其背后的原因。

关键词： 人工智能   图书馆数据管理体系   构建方案  

摘要： 随着大数据云计算互联网移动传输网络技术的深度推广和高效应用,需要图书馆借助人工智能技术将图书馆的未来工作重点放置在数据管理体系的有效构建方面,依托智能技术实现对图书馆数据的深度分析、高效汇总以及深度挖掘更好地开展读者服务,充分发挥图书馆的服务职能,并助推图书馆服务工作向着数字化方向转变。本文主要结合实际工作经验,探讨了基于人工智能的图书馆数据管理体系的构建方案,希望通过研究对广大同行有所借鉴和帮助。

关键词： 杂草胁迫   现代化农业   人工智能   图像识别   杂草识别  

摘要： 杂草胁迫作为田间的主要生物胁迫之一,对作物生长有着极大的影响,因此有效地控制杂草成为提升农田作物产量和质量的主要措施。随着现代化农业、人工智能、图像识别技术的发展,精准的杂草识别技术成为农业领域的重要研究课题。为促进农田杂草识别技术智能化发展,推动农业现代化、可持续化进程,该文针对当前农田杂草识别技术的研究现状,分析其面临的挑战,并对杂草识别技术的未来发展趋势进行了展望。

关键词： 人工智能   机器翻译   学习机   智能制造   智能医疗   自动驾驶汽车   智慧城市   城市街头  

摘要： 2024年,随着大模型技术的快速进步和调用成本的大幅降低,人工智能的触角以前所未有的速度延伸至社会的每一个角落。从家庭中的智能语音助手、学习机,到穿梭于城市街头的自动驾驶汽车;从跨越语言障碍的机器翻译,到精准高效的智能医疗诊断,从智能制造的工厂车间到智慧城市的宏伟蓝图……人工智能正重塑人类生活的方方面面。

关键词： 聚合更新算法   联邦学习   机器学习   鲁棒性聚合  

摘要： 针对联邦学习中模型聚合性能和拜占庭鲁棒性问题,提出一种相似度导向的迭代聚合算法.服务器在收集客户端上传的梯度后,初始化一个相似梯度,计算每个客户端梯度与相似梯度、客户端模型与上一轮全局模型的相似度距离,根据这些距离为每个客户端分配不同的权重,以聚合出新的相似梯度.不断迭代上述计算和聚合过程,直至寻找出与所有客户端最为相似的全局梯度,将其作为本轮的聚合结果.在多个数据集以及多种神经网络结构上进行实验,结果证明该聚合算法可获得优异的模型性能.此外,通过在聚合前添加基于最小生成树的过滤器,有效增强聚合算法对拜占庭攻击的鲁棒性.

关键词： 拓扑像似   人工智能   摄影   符号学  

摘要： 本文在人工智能与摄影相交融的背景下,借助符号美学理论,深入探讨人工智能所生成的类摄影图像与传统摄影之间的内在关联。通过“拓扑像似”这一概念,将人工智能生成的类摄影图像细分为“文字转换的邻域拓扑”“历史解构的集群拓扑”以及“影像本体的时间拓扑”三个层面,分别从文本阐释多样性、艺术风格转变以及时间意义重构等角度出发,剖析人工智能类摄影图像在视觉表现和文化意义上的独特之处,旨在为探究这一图像类型提供新的理论视角和研究路径,丰富和发展当代艺术与科技交叉领域的研究。