关键词： 自动驾驶系统   自动驾驶技术   无线电遥控   数据处理功能   人工智能   传感器技术   高度智能化   激光雷达  

摘要： 自动驾驶技术的发展历程横跨一个世纪,从20世纪20年代的无线电遥控起步,逐步演变为如今的高度智能化驾驶系统。在这一过程中,技术经历了多次迭代和变革。最初,从无线电遥控到电缆导航,自动驾驶的探索经历了简单到复杂的转变。到了20世纪70年代,随着计算机逐渐小型化和人工智能浪潮的兴起,研究人员终于能够将计算机安装在汽车上,以实现数据处理功能。这一进步使自动驾驶系统具备了更多的可能性,传感器的种类和数量也随之增加。为了让汽车变得更加智能,研究人员不断引入各类传感器。从最早的红外测距传感器到摄像头,再到如今广泛应用的激光雷达,传感器技术的进步推动了自动驾驶系统在稳定性和智能性上的巨大提升。本期文章,我们将目光投向21世纪,一起见证自动驾驶技术的蓬勃发展与突破。

关键词： 国内统一刊号   四川省教育厅   《学报》   常设栏目   综合性学术期刊   智能制造   电子信息   成都工业学院  

摘要： 《成都工业学院学报》创刊于1996年,双月刊,是四川省教育厅主管、成都工业学院主办的综合性学术期刊,国内外公开发行。中国标准连续出版物号:ISSN 2095-5383,国内统一刊号CN51-1747/TN。《学报》常设栏目有:智能制造、电子信息、应用基础、应用型人才培养、经济与社会、文化与传承。

关键词： 唾液腺腺样囊性癌   机器学习   加权分析   生物信息学  

摘要： 目的:确定唾液腺腺样囊性癌潜在的生物标志物,以进一步了解腺样囊性癌潜在的发病机制。方法:从NCBI GEO数据库下载2个微阵列数据集(GSE59701、GSE88804),用LIMMA软件包筛选SACC差异表达基因。WGCNA寻找与SACC最相关的重要模块基因,以LASSO、SVM-RFE 2种机器学习算法识别hub基因。随后生成用于预测SACC的ROC曲线,判断诊断效果。采用R4.2.1软件进行统计学分析。结果:鉴定出3个hub基因(GABBR1、EN1和LINC01296),并用其建立一个预测性能较高的ROC曲线(AUC,1.000~1.000)。结论:采用WGCNA、LASSO和SVM-RFE获得3个枢纽基因(GABBR1、EN1和LINC01296)作为SACC的潜在生物标志物,为未来对SACC潜在关键基因的研究提供基础,为SACC的早期诊断和治疗提供依据。

关键词： 数字金融   系统性风险   金融机构   金融服务   移动支付平台   信贷规模   人工智能   交易金额  

摘要： 当前对数字金融的监管仍在微观、技术层面,缺乏宏观性、结构性整体安排,党的二十届三中全会决定提出,要积极发展数字金融。数字金融,即金融科技(Fintech),是指运用互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术改善金融产品、流通、模式、应用场景,从而对金融市场、金融机构以及金融服务的提供产生重大影响的创新金融业务。我国数字金融起步于2004年,目前已是移动支付全球第一大市场,移动支付平台用户数量超过10亿,普及率接近90%,数字信贷规模超过全球总量一半,数字人民币全国试点地区累计交易金额近万亿元。在快速发展的同时,我国数字金融领域也出现了不少乱象,甚至引发一定的系统性风险。

关键词： 生活用纸   生产运营   人工智能   工艺稳定性   产品质量   设备状态   未来展望   生产流程  

摘要： 一技术应用:AI的核心作用1最重要的应用方面质量无疑是生活用纸生产运营的生命线;若无法稳定控制质量,生产活动无异于资源的浪费。对于这些企业而言,产品质量直接反映了生产成果,与原料的质量、设备的运行状态以及工艺方法和设定紧密相连,这三者构成了影响产品质量的三大核心要素。在这些要素中,工艺不仅是最为关键的决定性因素,也是最具灵活性的适应性因素。工艺不仅决定了生产流程和设备的选择,还是适应不同原料和设备状态变化的关键调节项。可以说,工艺是影响生活用纸产品质量稳定性的最大变量。因此,综合来看,提升生活用纸行业的效率,归根结底还是要回到工艺稳定性的提升上。

关键词： 人工智能   大数据   物联网   机器视觉   支付产业   新型支付方式   应用落地  

摘要： 情境1:购物支付已进入“刷脸”时代,刷脸支付是基于人工智能、机器视觉、3D传感、大数据等技术实现的新型支付方式,具备便捷、安全、体验好等优势。业内专家认为,刷脸支付的快速兴起不仅改变着人们的生活,更带动了相关移动支付产业链的腾飞。尤其是5G、AI、物联网等前沿黑科技的加速应用落地,中国刷脸支付产业正加速崛起。

关键词： 智能自动化技术   机械设计   机器学习  

摘要： 探讨智能自动化技术在机械设计中的作用与影响是本讨论的核心问题。为了对此进行究明,参阅的文献不计其数,实际案例也有数十例之多。这些都是为了了解智能自动化技术在机械设计中的具体作用与成效。系统地运用智能自动化技术,能大大提高机械设计的准确度,提升设计效率,优化设计流程。简言之,利用智能自动化,不但能做到自动优化设计,还能实现快速原型。包括机器学习、机器视觉、人工智能算法,还有高级数值计算和3D打印等等。这些只是例子,实际上,与这些同样重要的还有很多其他的技术手段。此外,这些技术的运用,也有助于推动环保和可持续性设计,进一步实现产品设计的绿色化。本研究的结果为实现更高效、更智能的机械设计提供了宝贵的实践参考和理论依据。

关键词： 风险因子   股票市场风险   因子模型   机器学习   高频数据  

摘要： 【背景】股票市场在现代金融体系中扮演着关键的角色,为国家经济发展提供了有利的融资环境和健康的融资渠道。但作为风险投资市场,股票市场具有较高的敏感性和波动性,因此对其系统风险进行量化和防范显得尤为重要。【方法】风险因子作为度量股市风险的重要指标,对构建有效的中国股市风险因子具有重要意义。本文分析和总结国内学者基于统计学和机器学习方法构建风险因子的相关研究,并对未来的发展方向进行展望。【结论】目前国内基于高频数据构建具有中国特色风险因子的相关研究仍较少。随着高频交易数据的应用,机器学习在构建风险因子领域有着广阔的应用前景。

关键词： 舌鳞状细胞癌   颈部淋巴结转移   影像组学特征   机器学习   预测模型  

摘要： 目的:探讨基于增强CT影像组学特征及临床参数构建的机器学习模型在预测舌鳞状细胞癌(tongue squamous cell carcinoma,TSCC)患者颈淋巴结转移中的价值。方法:收集2015年1月—2022年7月在南京医科大学附属口腔医院接受治疗的TSCC患者75例,所有患者均具有完整临床数据、增强CT影像数据及术后淋巴结病理检查结果。将所有病例按8∶2的比例随机分配至训练组(n=60)和验证组(n=15)。从增强CT的静脉期影像数据中提取1833个影像组学特征,采用相关系数筛选及LASSO方法进行特征筛选和降维,选出最优的影像组学特征组合。对筛选出的影像组学特征和临床特征使用多种机器学习算法模型(LR、KNN、Random Forest、Extra Trees、XGBoost和LightGBM)进行建模,以预测颈部淋巴结转移,并通过受试者工作特征(ROC)曲线和决策曲线分析(DCA)对模型的性能进行评估。采用SPSS 21.0软件包对数据进行统计学分析。结果:通过对影像组学特征筛选和降维后,得到14个最优特征组合,并以此为基础建立了多种预测模型。其中,KNN模型在训练组和测试组中表现出较为均衡的拟合效果,AUC值分别为0.869和0.861。为了进一步提升模型的效能,将影像组学特征与患者临床特征进行融合建模,这一综合模型在训练组和测试组中的AUC值分别提高到0.893和0.880。DCA决策曲线显示,相比于单纯的影像组学模型,融合临床特征的影像组学-临床模型展现出更高的预测效果和临床应用价值。结论:基于增强CT影像组学特征结合临床参数的预测模型,可有效估计TSCC患者的颈部淋巴结转移情况。此方法有助于对TSCC患者进行风险分层,优化临床决策,从而改善治疗策略和患者预后。

关键词： 人工智能   燃料生产   应用  

摘要： 在能源需求的不断增长的影响下,我国燃料生产行业发展非常迅速,有了很大的转变,尤其是,在燃料生产的过程中逐渐用人工智能技术来代替传统的生产技术,该技术的应用不仅提高了燃料生产的效率,同时也再一定程度上促进我国燃料生产行业向现代化的方向转型升级。当前燃料生产行业使用的智能化技术主要有四种:一、无人机盘煤技术;二、机器人巡检技术;三、配煤一键启动技术;四、全过程自动采制化技术。这四种技术的使用使得燃料的生产效率大幅度的提升,极大的提高了燃料生产的自动化水平,同时这四种技术的使用逐渐推动燃料生产行业的数字化转型。