关键词： 人工智能   发展融合   社会发展   经济发展  

摘要： 通过运用信息科技和智能化技术,人工智能极大提升了经济社会发展的便利性和效率。以福建省作为实例,探讨人工智能的未来走向以及如何与社会经济进行有效协同。首先对人工智能(AI)当前的发展态势进行充分了解,然后对人工智能技术促进经济高质量发展的机遇进行分析,最后提出人工智能与经济发展融合的策略。应抓住机遇,借助AI这一重要战略点,实现人工智能与经济社会全面结合,推动经济社会持续健康发展。

关键词： 人工智能   智能物流技术专业   人才培养   体系重构  

摘要： 技术变革与人才培养之间具有复杂的内在关联。以智能运输、仓储、配送、客服为标志和代表,人工智能变革和重塑传统物流行业,“智慧物流”业已生成。“智慧物流”引发传统物流行业岗位发生显著变革,呈现岗位结构多样化、岗位职能专业化、岗位素质综合化、岗位人员不稳定等趋势。构建多元培养目标、复合课程体系、师资引育体系、双元育人机制,成为推进高职智能物流技术专业人才培养体系重构,培养适应“智慧物流”行业发展的创新型、复合型人才的必然选择。

关键词： 人工智能   护理专业   课堂教学行为   行为分析   深度学习  

摘要： 随着人工智能技术的不断演进,其在智慧教育领域的应用日渐深化。文章旨在探究在人工智能视域下,如何有效构建护理专业课堂教学行为分析与评价系统,进一步挖掘护理专业教学中教学行为的发生、发展规律及内在联系。通过运用人工智能技术,构建针对护理专业课堂教学行为的分析与评价系统,为提升护理教学质量、推动护理教育智能化、现代化提供参考和借鉴。

关键词： 西黄丸   胃癌   机器学习   网络药理学   免疫浸润  

摘要： 目的通过网络药理学和机器学习探讨西黄丸治疗胃癌的作用机制。方法所有数据采集和分析于2023年11月至2024年8月期间进行,研究的各阶段包括数据收集、基因靶点预测、网络模型构建及数据统计分析。利用中药系统药理学数据库(TCMSP)查询并提取西黄丸的化学成分数据,利用Swiss Target Prediction和HERB数据库预测活性成分靶点。使用Genecard收集疾病相关靶点,并筛选差异靶点。通过机器学习算法中的支持向量机进一步筛选疾病靶点基因。西黄丸治疗胃癌的潜在作用靶点是疾病靶点与活性成分靶点的交集。利用ClusterProfiler包进行潜在靶点的基因本体(GO)功能富集分析及京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析。将活性成分与潜在作用靶点导入Cytoscape 3.10.0软件,构建“药物-活性成分-靶点”网络。拓扑分析获取西黄丸治疗胃癌的核心成分。利用LASSO回归筛选西黄丸治疗胃癌的核心靶点,Cibersort算法对核心靶点进行免疫浸润分析。数据通过R 4.2.1软件进行处理,采用t检验和单因素方差分析进行统计学检验。结果共选出有效活性成分41个,相关靶点182个,胃癌相关基因2410个,交集基因119个。通过GO富集分析,共识别出2049个GO条目(P<0.05);而信号通路富集分析则揭示了177条KEGG信号通路(P<0.05)。“药物-活性成分-靶点”网络分析发现,槲皮素是西黄丸治疗胃癌的核心成分。LASSO回归筛选出CD36、GJA1、SERPINE1基因可能是西黄丸治疗胃癌的核心作用靶点。数据分析结果显示,相较于正常样本,胃癌患者中GJA1和SERPINE1基因展现出较高的表达水平(均P<0.01),而CD36呈现低表达趋势(P<0.001),且均具有良好的诊断效能。预后分析结果表明,胃癌患者预后状况与核心靶点的表达水平呈负相关,即核心靶点表达水平越高,预后越不良。免疫浸润分析结果表明,胃癌的发生发展与多种免疫细胞失调相关,核心靶点CD36、GJA1、SERPINE1可通过调控多种免疫细胞浸润缓解胃癌进程。结论西黄丸可通过抗炎、调节免疫细胞功能等多方面发挥对胃癌的治疗作用。

关键词： 高等教育   地平线报告   人工智能   数字化转型   生成式人工智能  

摘要： 《2024年EDUCAUSE地平线报告(教与学版)》阐释了未来高等教育发展的六大宏观趋势:社会、技术、经济、环境、政治及人工智能,并介绍了影响高等教育数字化转型的六项技术与实践:探索人工智能技术的适当应用、提升人工智能的流畅性、支持公平和包容的学习、保护数据隐私和安全、在实践中应对错误信息和支持心理健康,同时预测了未来高等教育将呈现的四种发展场景:增长、崩溃、约束与转型,成为推动各国政府未来高等教育数字化转型的重要参考。与往年相比,2024版报告在高等教育未来发展宏观趋势方面,首次增加了人工智能趋势,强调人工智能在日常生活中的潜力;在关键技术与实践方面,特别关注应对错误信息和心理健康问题;而在未来情境预测部分,尽管维持了过去的四种发展场景划分,但影响各种未来发展场景的主导因素均有明显变化。基于对该报告的分析,提出对我国高等教育数字化转型的几点启示:强化数字基础设施建设,构建数字化教育生态体系;促进技术赋能教育变革,引领教学模式创新;引导树立终身学习意识,推动高校教师专业发展;加强数据安全教育,建立健全教育数据治理体系。

关键词： 机器学习   深度学习   交通流量管理  

摘要： 随着城市化进程的加速,高速公路交通流量管理面临着交通拥堵、安全事故和环境污染等多重挑战。在此背景下,人工智能(AI),尤其是机器学习和深度学习技术,已成为应对这些问题的关键手段。本文旨在探讨AI在高速公路交通管理中的应用,重点分析其在缓解交通拥堵、提升道路安全性和提高系统效率方面的潜力与成效。通过定性分析和案例研究,揭示了AI在实际操作中的有效性及其面临的主要挑战,包括数据安全、系统集成和政策法规的适应性。研究结果表明,虽然AI在高速公路交通管理中展现出显著优势,但其实施过程中的挑战不容忽视。对这些挑战提出了具体建议,并对AI在未来交通管理中的发展趋势进行了前瞻性分析。这些发现对于指导未来高速公路交通管理的实践具有重要的理论和实际意义。

关键词： 人工智能   图像识别技术   信息技术   云计算   大数据   教学资源   模式变革   体系重构  

摘要： 随着大数据、云计算等技术的发展,人工智能与图像识别技术也将与其他技术相结合,为幼儿园教育带来更加丰富的教学资源和更加多样化的教学手段。推动幼儿园班本课程的观念更新、模式变革、体系重构,促进幼儿的全面发展,培养创新型人才。因此,探究图像识别技术如何融入幼儿园班本课程构建,具有重要的理论和实践意义。由余明辉主编的《信息技术与人工智能基础》详细介绍了信息技术与人工智能的相关知识,也强调了人工智能背景下图像识别技术赋能乡村园班本课程的重要意义。

关键词： 共型预测   机器学习   预测集   不确定性量化  

摘要： 共型预测通过将预测点扩展成预测集的方式来严谨量化预测的不确定性,它以灵活的结构和严格的有限样本理论保证而著称,可以简单而方便地嵌入几乎任何预测模型中,并随着机器学习的飞速发展而在近年来获得了越来越多的关注.本文综述共型预测相关的发展历程,在回顾共型预测的基础算法和理论同时,也对共型预测无处不在的应用场景进行了介绍.

关键词： 人力资源管理   技术创新   企业发展   人工智能   战略调整  

摘要： 在全球化与技术加速演进的背景下,企业正遭遇愈发激烈的竞争格局,而传统的人力资源管理模式已不足以支撑现代企业的持续发展,在战略调整和创新技术应用的双重驱动下。人力资源管理正逐步成为增强企业核心竞争力的关键因素,并在推动组织变革及提升员工绩效方面展现出愈发显著的作用,人力资源管理领域因人工智能、云计算等技术的广泛应用,实现了效率的显著提升,并在人才选拔、绩效评估及员工培训等多个方面引发了颠覆性的变革。

关键词： 多光谱激光点云   输电线路走廊   树障识别   无人机   机器学习  

摘要： 利用多光谱激光点云技术识别输电线路走廊中的树障,提高树障识别的准确性和识别效率,并保障电力线路的安全稳定运行。选取了浙江省某山区10 km的输电线路走廊作为研究对象,通过多光谱激光雷达和高性能无人机平台采集数据,并采用基于机器学习的树障识别算法处理和分析数据。结果表明,系统的总体识别精度达到93%,误报率为4%,漏报率为3%。整个数据处理过程耗时约10 h,用户满意度达到90%以上。与传统人工巡检方法相比,该系统显著降低了成本,并提高了输电线路的运行效率和安全性。