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： 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。

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   物联网   智能家居系统  

摘要： 本文旨在开发基于人工智能的物联网智能家居系统,从基于人工智能的物联网智能家居系统总体设计入手,详细分析人工智能算法设计、系统硬件设计、系统软件设计,最后评估系统性能。结果发现:基于人工智能算法提出的智能家居系统实现方案,系统数据传输的平均耗时约为10 ms,且绝大多数数据的传输延迟小于30 ms,证明本文设计的智能家具系统稳定可靠。

关键词： 人工智能   计算机应用技术   软件开发  

摘要： 随着人工智能的不断发展与广泛应用,人类社会已经步入人工智能时代,计算机应用技术也得到了长足的发展。以人工智能神经网络技术、人工智能专家系统技术、人工智能人工免疫技术、人工智能Agent技术等为代表的计算机应用技术,在软件开发、运行中有着重要的应用价值,能够提高软件开发、运行的效率与质量。因此,要立足人工智能时代计算机应用技术的发展,推进软件开发、运行模式的创新。

关键词： 苜蓿   遥感   分类   机器学习   哨兵卫星  

摘要： 【目的】旨在准确获取苜蓿(Medicagos ativaL.)生产空间分布信息,为管理部门提供饲草饲料安全供给情况和技术支持。【方法】本研究使用Google Earth Engine(GEE)平台获取和处理哨兵(Sentine)系列卫星Sentinel-1和Sentinel-2数据,构建了光谱特征、植被指数和雷达极化特征数据集。利用决策树、随机森林、支持向量机和深度学习四种分类算法,评价不同特征组合遥感分类精度,筛选出最优的特征组合和苜蓿遥感识别模型。【结果】结果表明,结合光谱特征、植被指数和雷达极化特征的深度神经网络模型在苜蓿遥感分类中表现最优,总体精度为94.85%,Kappa系数为94.2%;研究证明了机器学习方法在提高苜蓿遥感分类精度方面的有效性;在四种分类模型中,光学特征加雷达特征综合组合的精度均为最高,说明了多源遥感信息对于提高模型性能的重要性。【结论】基于深度神经网络的苜蓿遥感识别模型,在结合光谱特征、植被指数和雷达极化特征的特征组合条件下,识别效果最好。

关键词： 国有企业   稳健发展   财会监督   人工智能   区块链   大数据   新兴技术   构建与实践  

摘要： 构建数字化背景下的国有企业财会监督体系,不仅是落实中央政策要求的具体体现,也是提升国有企业治理水平、防范财务风险、促进高质量发展的必然选择。通过运用大数据、人工智能、区块链等新兴技术,重塑监督流程,创新监督方法,可以显著提升财会监督的效率和效果,为国有企业在复杂多变的经济环境中稳健发展提供有力保障。

关键词： 大语言模型   ChatGPT   人工智能   语言生活   语言服务   语言教育   语言保护   语言内容传播  

摘要： ChatGPT的横空出世,推动了大语言模型在全球的流行,世界语言生活也因此受到了深刻影响。这一方面表现为诸多新的发展:在语言服务行业,大语言模型提升了机器翻译的文本流利度和多语处理能力,推动行业由语言生产向内容生产转型,多模态识别与处理能力的提高也拓展了特殊群体语言服务的可能性;在语言教育领域,大语言模型推动了学习活动的智能化、多样化和个性化,成为语言学习者自主学习的新搭档,并且为语言教师的教学与培养赋能;在语言保护工作上,大语言模型在多语能力上表现出来的潜力,加速了多语人工智能大模型的开发进度,一些国家和地区也在GPT模型的基础上开发多语交互工具,推动语言保护工作由静态的档案存储转为动态的实时交互。另一方面,大语言模型也带来了一些新的挑战,在语言内容传播上面临着一些新的难题,包括谣言与假消息传播的加剧以及变得更为复杂的学术伦理议题;对于社会公众而言,人工智能疲劳和人工智能焦虑也成为最主要的两个忧虑。

关键词： 教育教学理论   教育强国   教育学   实践探索   人工智能   数字化战略   精彩纷呈   课程教材  

摘要： 11月24日,第二届数字教育学建设研讨会在北京召开。会议由教育部课程教材研究所专题中心主办,专题中心主任张广斌研究员主持,与会专家围绕“人工智能与教育强国建设”开展了广泛深入的研讨和交流。与会专家一致认为,随着国家教育数字化战略行动深入推进,各种实践探索精彩纷呈,亟需加强数字教育教学理论研究。