关键词： 人工智能   腰椎间盘突出症   深度学习   机器学习   大数据   机器人   工程化组织构建  

摘要： 背景:近年来人工智能技术越来越多地被用于腰椎间盘突出症的诊治,提高了腰椎间盘突出症诊断的准确率及效率,丰富了腰椎间盘突出症的治疗手段,成为研究焦点。目的:从诊断与治疗角度全面展现人工智能在腰椎间盘突出症中的应用现状,分析相应技术的局限性。方法:应用计算机检索PubMed、中国知网、万方数据库及维普数据库建库至2024年8月发表的关于人工智能在腰椎间盘突出症诊治中应用的相关文献,英文检索词为“Lumbar Disc Herniation,Artificial Intelligence,Machine Learning,Deep Learning,Big Data,Robot,Neural Network,Model,Algorithm”,中文检索词为“腰椎间盘突出症,人工智能,机器学习,深度学习,大数据,机器人,神经网络,模型,算法”,按入组标准梳理最终筛选出101篇文献进行综述。结果与结论:人工智能的不同技术推动了腰椎间盘突出症的智能化治疗,在未来的发展中凸显出巨大潜力。深度学习技术基于先进的算法,通过相应学习模型的构建对X射线片、CT及MRI影像进行优化处理,实现对退变腰椎间盘的精确定位、识别与分析,提高了自动化诊断的精度。大数据技术利用数据平台,通过分析海量医疗数据模拟疾病发展趋势,为病情评估与预测提供了新的视角。手术机器人结合机械臂、3D高清视觉系统及5G通信技术为远程精确手术操作提供支持,展现显著的技术优势。未来人工智能对腰椎间盘突出症的诊治将通过算法的持续优化和数据平台的专业化发展,推动诊治手段向规范化、高效化、精准化方向演进。

关键词： 人口老龄化   人工智能   体育产业   高质量发展  

摘要： 聚焦老龄化背景下智能体育的发展逻辑,剖析人工智能与体育产业融合的三大核心价值:通过精准健康管理提升老年群体体能、以智能化转型拓展产业发展空间、借技术赋能增进社会福祉。同时指出当前面临的现实挑战,包括适老化设备研发滞后、老年群体接受度不足、政策支撑体系薄弱等问题。基于此,提出三大发展路径:一是通过科技创新优化老年智能体育设备;二是通过全面协同提升老年群体对智能体育的接受度;三是通过政策引导优化智能体育发展的政策环境。研究表明,人工智能与体育产业的深度融合不仅能够满足老龄化社会的多元化需求,还将推动体育产业向智能化、个性化方向转型升级,为健康中国建设提供重要支撑。

关键词： 人工智能   入侵防护   机器学习   深度学习   工业物联网   通信协议  

摘要： 综述了工业物联网的安全防护问题,探讨了工业物联网在工业4.0和智能制造中的重要性以及所面临的安全挑战。首先介绍了工业物联网的三层架构:感知层、网络层和应用层,以及各层使用的通信协议。随后,深入分析了工业物联网在数据采集、传输和处理过程中可能遭受的安全威胁,并提出了利用AI、机器学习和深度学习技术进行安全防护的方法。随着工业物联网技术的发展,传统的安全防护手段已不足以应对新的安全威胁,因此需要自适应、动态和灵活的威胁情报和检测机制。AI技术在工业物联网安全防护中的应用显示出巨大潜力,能够通过学习提高性能,发现数据中的隐藏模式,并识别攻击行为。还讨论了AI技术在工业物联网安全防护中的应用情况,包括在感知层的身份认证和抗干扰,网络层的DDoS攻击防护,以及应用层的通信协议防护等方面的具体应用案例。最后,提出了工业物联网安全防护的未来发展方向,包括算法可解释性、数据安全与隐私、模型轻量化、自动化与智能化以及跨学科研究。同时,也指出了AI在工业物联网安全防护中存在的缺陷和挑战,并对未来研究方向进行了展望。

摘要： 2025年《政府工作报告》强调，“加大对中小企业数字化转型的支持”，“持续推进‘人工智能+’行动”。中小企业是经济发展的主力军，在稳定经济增长和促进创新等方面发挥着不可替代的作用。随着今年年初大模型DeepSeek的惊艳亮相，中小企业主动拥抱AI意愿随之加强，AI技术作为推动新质生产力发展的核心动力，中小企业需把握机遇，通过智能化转型实现高质量发展。

关键词： 人工智能   深度学习   项目驱动   竞赛驱动   研究生课程   实践能力  

摘要： 在人工智能(AI)技术迅猛发展的背景下,高等教育尤其是研究生教育面临着前所未有的变革与机遇。针对电子信息类专业研究生所修的“深度学习”课程,提出了一种“项目+竞赛”双驱动的创新教学模式,其目的在于提升学生的实践能力与创新思维。该模式借助前沿AI工具和技术,构建起以项目实战和竞赛挑战为核心的教学体系,以激发学生的学习兴趣,增强他们解决实际问题的能力。实践结果显示,该模式明显提高了学生对深度学习理论的掌握程度、技术应用能力以及科研实践能力,有效地推动了“以教促研,以研促教,教研相长”这一教育目标的达成。

关键词： 物联网   大语言模型   NanoGPT   零知识证明   可信人工智能   低度测试  

摘要： 针对物联网技术与NanoGPT模型的应用场景,对其可信执行技术展开研究,并给出具体的系统实现方案。主要工作如下:提出可信人工智能的任务需求;设计物联网技术与可信人工智能的系统架构;针对大语言模型可信执行的关键技术制定相应解决方案。该研究能够有效推动物联网技术与可信人工智能研究的发展,为二者的结合提供理论支撑。

关键词： 物联网   人工智能   智慧园区   数据网关   多源数据处理   综合管理平台  

摘要： 智慧园区借助物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术,达成园区管理自动化、服务智能化以及决策智慧化的目标。文中提出了一种智慧园区综合管理平台架构。该架构主要利用物联网传感器实时感知园区内各类资产资源的状态,凭借数据采集网关和服务总线完成园区多源数据的采集与处理,从而解决园区管理中跨系统、跨平台的数据交互问题。基于此,构建涵盖园区设备集成、招商服务、综合业务、决策支持四个维度的智慧园区综合管理平台,实现园区态势的实时感知、客户服务的及时完整、业务管理的协同高效以及经营决策的科学精准,通过信息化为园区的管理、服务和发展赋能。

关键词： 椎间盘   腰椎间盘突出   颈椎间盘突出   形心   核磁共振   人工智能   生物力学  

摘要： 背景:人工诱导突出椎间盘自然回缩技术是一种治疗颈、腰椎间盘突出症微创、对突出椎间盘而言无创的创新性有效方法,但回缩术后突出颈、腰椎间盘能否保持原有的高度及生物力学强度,目前尚未见相关研究报道。目的:测量人工诱导突出椎间盘自然回缩手术前后突出颈、腰椎间盘相邻椎体形心高度,以分析回缩术后椎间盘生物力学强度的变化,为人工诱导突出椎间盘自然回缩技术治疗颈、腰椎间盘突出症提供新的依据。方法:回顾性分析2013年1月至2023年1月在郑州大学第一附属医院接受人工诱导突出椎间盘自然回缩手术治疗的颈/腰椎间盘突出患者140例。应用相关软件在人工智能辅助标定下,于MRI T_(1)图像中测量患者人工诱导突出椎间盘自然回缩术前及术后各随访时间节点的颈椎、腰椎相邻椎体形心高度。以未手术的T_(1)/T_(2)和T_(12)/L_(1)节段分别作为颈椎、腰椎对照组,若术前颈/腰椎间盘突出患者的相邻椎体形心高度值小于其自身T_(1)/T_(2)或T_(12)/L_(1)对照节段相邻椎体形心高度值超过8%者为“高度降低组”(以下简称A组),其余为“高度不变组”(以下简称B组)。统计学分析A组和B组人工诱导突出椎间盘自然回缩手术前后相邻椎体形心高度的差异,同时根据人工智能辅助测量所得颈、腰椎突出椎间盘的体积,分析其与相邻椎体形心高度变化的相关性。结果与结论:①共纳入140例患者,其中颈椎组60例、腰椎组80例,术后随访7 d-12个月;②颈椎组共281个椎间盘,其中对照组60个颈椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别约为20.46 mm和20.17 mm,差异无显著性意义(P>0.05);A组162个颈椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度均值分别为16.65 mm和15.92 mm,差异无显著性意义(P>0.05);术前与术后颈椎突出椎间盘体积均值分别是510.28 mm^(3)和364.76 mm^(3),与相邻椎体形心高度改变无显著相关性(P>0.05);B组64个颈椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为20.15 mm和19.09 mm,差异无显著性意义(P>0.05);术前与术后颈椎突出椎间盘体积平均值分别是515.32 mm^(3)和361.98 mm^(3),与相邻椎体形心高度改变无显著相关性(P>0.05);③腰椎组共258个椎间盘,其中对照组80个腰椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别约为33.03 mm和32.40 mm,差异无显著性意义;A组59个腰椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为30.08 mm和31.67 mm,差异无显著性意义;术前与术后腰椎突出椎间盘体积均值分别是690.51 mm^(3)和496.58 mm^(3),与相邻椎体形心高度改变无显著相关性(P>0.05);B组119个腰椎间盘,术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为35.91 mm和34.12 mm,差异无显著性意义;术前与术后腰椎突出椎间盘体积均值分别是698.70 mm^(3)和535.99 mm^(3),与相邻椎体形心高度改变无显著相关性;④提示无论颈、腰椎突出椎间盘高度是否下降,人工诱导突出椎间盘自然回缩术后其高度都可以维持与术前一致的水平,可见突出椎间盘回缩并不影响其生物力学强度,提示人工诱导突出椎间盘自然回缩技术宜在突出节段椎间隙高度下降前实施,这样对维持自然回缩椎间盘生物力学强度更具价值。

关键词： 数据治理   AI   金融科技行业  

摘要： 在金融科技领域,数据被视为关键资源与主要推动力。伴随金融科技的迅猛发展,数据在风险管控、产品创新、客户服务、市场分析等环节扮演着举足轻重的角色。金融机构借助海量数据的收集、分析与应用,能更加精确地识别风险、优化产品结构、改善用户体验,并借此获得市场竞争力。然而,数据的价值不仅取决于其规模,更体现在数据的质量、安全性与合规性上。为此,建立有效的数据管理机制至关重要,以保障数据的准确、完整、一致性与易用性。随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的持续发展,在数据处理与分析方面展现出卓越效能。将AI融入数据管理,不仅可显著提高管理效率与效果,还能为金融科技行业的成长注入新动力。基于此,本研究以金融科技行业为例,深入探讨了AI驱动的数据治理解决方案,仅供参考与借鉴。

关键词： 人工智能   智能类专业   教学改革   策略  

摘要： 智能类专业作为现阶段重要的专业,是培养智能技术人才的重要方式。结合现阶段社会对人工智能技术方面人才的实际需求,学校要对相关专业传统的教学模式进行有效地改革和创新,才能更好地培养学生的创新能力,从而更好地顺应社会的发展。文章分析了智能类专业教学改革和创新的价值,结合现阶段该类专业教学存在的问题,提出了具体的改进措施,旨在为基于人工智能的专业教学改革和创新提供可靠的指导。