关键词： 人工智能   AI企业   IPO表现   注册制  

摘要： 金融市场是支持企业攻坚基础技术的关键力量,能否对基础技术进行合理定价直接影响着中国经济高质量发展转型的进程以及中国在国际科技竞争中的优势。本文以2007—2024年间在中国A股首次公开发行(IPO)的人工智能(AI)企业为样本,检验了基础层、中间层及应用层人工智能企业IPO首日回报与IPO首日后长期回报的差异。研究发现,越基础的人工智能企业IPO首日回报和IPO首日后长期回报越高,表明A股市场在新股发行和上市首日均对基础层人工智能企业定价偏低。机制检验发现,越基础的人工智能企业发明专利数越多,但专利总数、实用新型专利数和外观设计专利数越少,这使得尽管越基础的人工智能企业IPO前的盈利能力越差,但未来盈利增长率越高。进一步检验发现,注册制改革显著提升了A股市场对基础层人工智能企业的定价效率。本文的结论能够促进投资者对基础层人工智能企业的理解,提升其定价效率,同时也为中国股票发行定价制度的优化提供了实证依据。

关键词： 四川预制菜   在线评论   情感分析   机器学习   LDA  

摘要： 本文以京东平台预制菜为研究对象,通过收集、整理并分析该平台上相关评论文本信息,可获得电商消费者对四川预制菜产品的情感形象,为四川预制菜发展提供相关思路,以京东平台的预制菜产品电商消费者评价为文本信息样本,利用Python获取相关有效评论17708条,利用机器学习的两种情感分析算法,并借助LDA主题模型,提取电商平台消费者的高频词,生成正、负面主题并对相关四川预制菜产业提出针对性建议,最终探索提升四川美食品质和可持续性的方法,助力乡村振兴。

关键词： 子午线轮胎   轮胎制造商   摩托车轮胎   橡胶轮胎   摩托车外胎   智能制造   占地面积   经济技术开发区  

摘要： 2024年11月13日,高性能绿色摩托车子午线轮胎智能制造项目,进行公示。据了解,该项目由腾森橡胶轮胎(威海)有限公司建设,总投资27亿元。建设地点位于威海市经济技术开发区,占地面积22.44万m^(2)。建成后,可年产高性能绿色摩托车子午线轮胎1200万套。腾森橡胶成立于2006年,是一家集摩托车轮胎和丁基内胎研发、制造、销售为一体的标准化、专业化、现代化轮胎制造商。该公司目前产品包括丁基内胎、摩托车外胎,2023年丁基内胎产量700万条,摩托车外胎产量750万条。

关键词： 人工智能   知识产权保护   审查流程   检索   创造性  

摘要： 首先,基于《专利审查指南(2023)》中关于人工智能领域相关专利的审查标准,对人工智能的知识产权保护进行分析,认为适时适度地调整审查标准可以满足创新主体的多元化需求。其次,对人工智能领域的审查流程进行设计,一方面可以节约审查程序,另一方面还能保证审查标准一致性。再次,对基于神经网络结构和基于追踪的两种检索方法进行列举,不断扩展检索思路以及挖掘最佳检索路径以提高检索效率。最后,对人工智能专利的创造性进行考量,以期获得创造性标准的“动态平衡点”。

关键词： 盾构切墙   机器学习   注意力机制   推力预测  

摘要： 针对城市轨道交通线网建设中盾构机穿越钢筋混凝土地连墙风险控制难题,本文提出了一种直接预测盾构切墙时刀盘切墙推力的方法 .首先,通过分析实际工程与现场试验数据,揭示了盾构推力与刀盘切墙推力之间的映射关系.结合贝叶斯优化方法(BO)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制构建了盾构总推力的混合预测模型(BO-BiGRU-Attention),经验证该模型具有较高的预测精度(R^(2)=0.91).最后,结合映射关系结果与盾构总推力预测模型,实现对刀盘切墙推力的精确预测(R^(2)=0.96).本研究解决了实际工程中的刀盘切墙推力的获取难题,为盾构机穿越钢筋混凝土地连墙的掘进参数选取及结构响应控制提供了理论基础,对实际工程施工具有一定的指导作用.

关键词： 交通管理工程   国省道道路   机器学习   CatBoost模型   SHAP可解释性算法   交通安全  

摘要： 为降低国省道机动车交通事故严重程度,提取出国省道机动车死亡交通事故的显著特征,提出1种基于SMOTE-CatBoost模型的交通事故显著特征研究方法,对2016—2020年N市国省道机动车交通事故特征进行研究。首先,根据基础数据集的不平衡分布情况采用SMOTE平衡算法形成平衡数据集以训练机器学习模型;其次,选用CatBoost模型构建国省道机动车交通事故预测模型;最后,采用SHAP可解释性算法挖掘国省道机动车死亡交通事故各个特征与事故的关联程度。结果表明:CatBoost模型的综合性能优于其余4种机器学习模型,其准确率、召回率、F1分数、AUC值分别比排名第2模型高8.5%、7.45%、7.09%、7.47%;死亡交通事故中显著特征有驾驶人在驾车时有其他妨碍安全驾驶行为、机动车与行人的碰撞等6种。本研究成果可为公安工作以及道路交通管理部门人员提供国省道道路死亡交通事故的显著特征,为减少死亡交通事故发生以及改善国省道道路行车环境提供一定的理论支撑。

关键词： 新质生产力   现代产业体系   智能时代   社会生产力   人工智能  

摘要： 以人工智能、大数据、云计算为代表的智能化时代的到来,意味着当今社会能更加充分地将运用于生产,就越能有效地推动社会生产力的发展。新质生产力的发展以创新为核心,旨在通过高科技与产业的深度融合,促进经济发展方式的转型升级,因此,如何促进科技与产业的深度融合,便是通过新质生产力的发展助推与实现高质量发展的重要途径。新质生产力所要实现的高科技与产业的有机融合主要体现在三个方面:高科技与传统产业的深度融合;高科技与新兴产业的融合创新;高科技对产业的引领和塑造。

关键词： 人工智能   教师队伍建设   育人方式   智能教育素养  

摘要： 人工智能为教师队伍建设带来了新挑战和新机遇。北京第一实验小学积极探索AI赋能教师队伍建设,通过诊断教师智能素养,分析了AI教学现状与短板,以智能教学场景、精准校本研修和创新教育模式提升教师专业能力。学校创建了智能教学平台,通过“数智学习”项目实现精准教学。开展校本研修,通过专题培训、建立“种子教师”队伍和推动课题研究,构建持续改进的教师专业学习文化,助力教师成长。构建“三师五同三空间”人机协同教学模式,优化教学效果,形成具有学校特色的AI教育应用模式。

关键词： 人工智能   电力工程   故障预测   故障诊断   模型构建  

摘要： 随着人工智能技术的飞速进步,它在电力工程系统的故障预测和诊断方面的应用变得越来越普遍。文章旨在讨论人工智能技术对电力系统故障预测及诊断的影响,并对如何利用人工智能技术来提高电力系统运行可靠性及安全性进行研究。研究首先对人工智能技术进行界定和发展综述,分析人工智能技术在电力工程方面的应用现状和挑战以及机遇。对人工智能在电力工程故障预测上的应用进行探究,并对故障预测模型进行构建及应用实例研究。对人工智能应用于故障诊断进行深入分析,并对故障诊断模型进行了构建及应用实例研究。概述人工智能技术对电力工程故障预测和诊断的价值,对该技术在电力工程领域应用进行展望。

关键词： 人工智能   眼底病   眼底阅片   眼科医师  

摘要： 目的:分析比较眼底病专业医师与非眼底病专业医师及人工智能辅助诊断软件,三者眼底读片的一致性。方法:收集523例眼底病患者共750张眼底图像,由眼底病专业医师、非眼底病专业医师和AI辅助软件对其进行阅片诊断,另设专家组诊断结果为金标准,分析比较其的敏感性和特异性。结果:眼底图像中左眼、右眼构成为51.54%和48.46%;经金标准阅片,其中有糖尿病性视网膜病变75例、黄斑水肿14例、老年性黄斑变性56例,视网膜静脉阻塞71例,黄斑前膜12例,病理性近视317例,其他147例。评判指标阴性定义为未检出需转诊或诊断的眼底疾病,阳性定义为检出需转诊或其他疾病。多种眼底病的诊断性能结果:眼底病专业医生组的诊断敏感性Se=93.80%(91.62%,95.55%),特异性S_(p)=55.26%(45.66%,64.58%);非眼底病专业医生组的诊断敏感性Se=86.33%(83.39%,88.92%),特异性S_(p)=85.96%(78.21%,91.76%);AI组的诊断敏感性Se=83.31%(80.17%,86.13%),特异性S_(p)=79.24%(70.28%,86.51%)。眼底病专业医生组的诊断敏感性高于非眼底病专业医生组和AI组,非眼底病专业组的诊断特异性高于眼底专业组和AI组。AI辅助软件在眼科多病种的总体诊断应用的灵敏度较高、在单组目标值和非眼底医师对照时满足设计要求,但特异度在各指标设计中均未达到设计标准。结论:研究中的眼底病专业医生和非眼底病专业医生的工作年限和门诊量基本相同,参加的临床研究也基本相同,而眼底病专业组医生曾经接受过快速大量的眼底图片读片专门训练,这一点很可能是诊断敏感性高的主要原因。AI软件在多种眼底病总体诊断中特异性和敏感性较好,可以辅助训练眼底病专业医生的眼底病阅片能力,为培养年轻医生提供新思路。