关键词： 人工智能   国际新闻   传播   精准性  

摘要： 基于现行新环境发展、新发展趋势,国际新闻的传播要结合最新的传播理论和技术,不断完善、优化乃至重构传播体系,以在进一步提升自身文化输出效能的同时,提升自身国际行业适应力。对此,为实现这一目标,特结合相关工作经验,以人工智能提升国际新闻传播的精准性为主线,以新时代国际新闻传播特征、人工智能提升国际新闻传播效能表征为出发点,从三个大方面探讨了人工智能提升国际新闻传播精准性的各项工作,以供参考。

关键词： ChatGPT   人工智能   社科期刊   辅助写作   风险防范  

摘要： 随着ChatGPT等生成式人工智能的兴起,其在学术研究、期刊发展等领域中的应用越来越广泛。本文从ChatGPT在社科期刊中的应用入手,探索其在应用过程中存在的风险,包括数据隐私与伦理问题、内容质量与学术诚信风险、技术依赖与职业发展受限等。基于此,提出相应的防范措施:建立完善的数据保护机制、强化内容审核与监管、培养专业人才队伍等。

关键词： 产教融合   课程建设   多轴数控技术   智能制造  

摘要： 为适应智能制造行业发展需求,提高职业教育人才培养质量,应对高端技能人才短缺难题,分析了目前课程建设与教学过程中存在的教学模式单一、教学内容与生产实践脱节、评价体系单一等问题。以数控技术专业核心课程“多轴数控编程与加工”为例,在产教融合背景下,重新调整课程目标,从课程思政、课程内容与资源建设、教学模式创新、课程团队建设、实训室建设、考核评价体系等方面入手,探索产教融合课程建设路径与方法,旨在提高课程建设质量,完善职业教育课程体系建设,提升数控专业高技能人才培养水平,并为智能制造相关专业课程的建设提供参考。

关键词： 现代科技手段   大数据分析   人工智能   信息技术   危化品   物联网   国家经济发展   防范措施  

摘要： 一、引言在国家经济发展和现代化进程中,危化品的需求与运输量不断增加,这意味着对危化品道路运输安全的要求也越来越高[1]。然而,目前危化品道路运输事故仍然频发,并且在一些重大事故中造成了重大的人员伤亡、财产损失和环境破坏。因此,深入分析危化品道路运输事故的影响因素,探索相关对策和防范措施,具有重要的学术和实践价值。随着信息技术的迅速发展,相关领域的研究和应用也取得了显著进展。运用现代科技手段,如大数据分析、人工智能和物联网等,可以对危化品道路运输事故的影响因素进行更精细的研究与分析,并提供个性化的预警和管理方案。

关键词： 劳动形态   人工智能   数字劳动   产消合一   视域下   经济  

摘要： 迅速发展的数字技术和人工智能正推动着劳动方式不断发生变革,催生出“数字劳动”“平台经济”“产消合一”“数据经济”等新的经济形态和新的劳动方式,其中数字劳动作为新的劳动形态已经引起国内外学术界的广泛关注。

关键词： 训练数据   数学模型   机器学习   预测   优化   仿真模拟  

摘要： 人工智能对复杂非线性动态问题具有强大的处理能力,正在成为污水处理系统模拟、预测与优化的热门工具。实际污水处理系统提供的训练数据数量不足或质量较差,是制约人工智能应用于污水处理领域的一大障碍。活性污泥仿真软件可准确模拟实际污水处理系统,为人工智能提供丰富的高质量训练数据。同时,人工智能可扩展活性污泥仿真软件的功能与应用场景。但是,鲜有文献对人工智能与活性污泥仿真软件的协同应用进行系统性阐述。基于此,文章归纳总结了人工智能、活性污泥仿真软件以及两者协同应用的特点与现状,列举了相关的经典案例或最新案例,提出了4点未来研究方向,以期为人工智能与活性污泥仿真软件在污水处理中的协同应用提供研究思路。

关键词： 一汽集团   内控评价   风险管理部   法务部   生态建设工程   人工智能   大数据   高质量发展  

摘要： 在数智化转型的大背景下,大数据、人工智能等先进技术的应用更加深入,企业积极探索构建数字经济体系,并推动各项业务数智化转型。数智化的发展不仅给内部审计工作带来了机遇,也带来了挑战。近年来,中国第一汽车集团有限公司(以下简称“一汽集团”)审计与法务部(审计与法务部下设法务合规部、内控评价与风险管理部、管理审计部)适应数智化转型的集团战略,积极探索审计数智生态建设,获一汽集团2023年度科技创新二等奖,助力集团高质量发展。

关键词： 遥感水深反演   机器学习算法   XGBoost模型   多光谱影像  

摘要： 为探究不同机器学习模型对水深反演精度的影响,本文根据遥感水深反演原理,针对极限梯度提升(XGBoost)、支持向量机(SVM)、核岭回归(KRR)和套索回归(LASSO)四种机器学习模型,利用WorldView-2多光谱卫星遥感影像和机载激光雷达(Lidar)测深数据,在训练样本和测试样本相同的情况下,结合网格搜索方法寻找机器学习算法的最优参数组合,对我国南海甘泉岛周边浅水水域进行水深反演实验。通过四类机器学习模型反演结果比较分析得出结果:在20 m以浅水深区域,XGBoost模型的学习能力较强,相关系数(R^(2))为0.97,均方根误差(RMSE)为0.85 m,平均绝对误差(MAE)为0.63 m,平均相对误差(RME)为19%,优于其他三种机器学习模型,总体效果最好,能够用于甘泉岛周边水域的预测,为后续开展水深反演研究提供借鉴意义。

关键词： 骨质疏松症   机器学习   免疫细胞浸润   生物信息学  

摘要： 通过生物信息学和机器学习算法,探讨与骨质疏松症相关的免疫诊断标志物,为其诊断和治疗提供新的见解。方法 从GEO数据库下载与骨质疏松症相关的芯片数据,使用R软件中的Limma包进行差异表达基因分析。利用ClusterProfiler包进行GO功能分析,并通过SVM-RFE和LASSO回归模型筛选潜在诊断标志物。使用CIBERSORT评估骨质疏松症相关的免疫细胞构成,分析关键基因与免疫细胞的相关性。结果 (1)差异表达分析识别出21个差异基因(8个上调,13个下调);(2)通过LASSO和SVM-RFE分析筛选出潜在基因BEGAIN、BRIP1、BRDT、ABCA4、PDZK1、PAQR4、DCTN1、MGC4294、CCL24;(3)ROC曲线验证显示BEGAIN、BRIP1、BRDT、PDZK1、PAQR4、MGC4294在诊断中具有重要意义;4.免疫相关性分析表明BRIP1、BRDT、PDZK1与多种免疫细胞有显著相关性。结论 BRIP1、BRDT和PDZK1在骨质疏松症中的差异表达具有诊断价值,并可能通过调节免疫细胞的功能参与疾病进展。这些基因有望成为诊断和治疗骨质疏松症的潜在生物标志物和治疗靶点。

关键词： 心房颤动   心电图   房间传导   人工智能  

摘要： 心电图是心房颤动(房颤)诊断的重要依据。随着对房颤认识的不断深入,以及心腔内标测、导管消融和人工智能及可穿戴技术的发展,心电图为预测房颤的发生及预后、判断房颤机制、预测导管消融效果等提供了更多信息。该文对心电图在房颤中的应用进展进行讲座。