关键词： 人工智能   临床医学工程   多模态融合   大模型  

摘要： 人工智能技术正深刻重构临床医学工程体系,推动诊疗模式向精准化、高效化、智慧化转型。基于全球临床医学工程领域人工智能发展前沿进展与中国探索实践,文章系统分析了人工智能技术在赋能临床医学工程影像诊断辅助、疾病预测预防、诊疗决策支持、基层医疗赋能等核心场景的应用现状,同时也发现在数据标准与算法泛化、患者隐私与法律监管、专业人才与协同机制、决策过程与责任主体等方面还存在一定的现实困境,需要在技术层面优化算法设计与模型架构,数据层面注重数据管理与隐私保护,队伍层面加强复合型专业人才培养,制度层面完善伦理和法律监管体系,为人工智能技术赋能临床医学工程从“经验驱动”向“数智共生”转型提供了理论参照与实践指南。

关键词： 数字人   人工智能   数字主播  

摘要： 本文结合潮新闻数字人的研发、应用实践等,对AI与新闻的关系进行了思考,认为“AI同事”既是推动媒体变革的“效能加速器”,更是连接历史与现实的“情感纽带”。展望未来,要坚持商业化AI应用、公益性AI项目双轮驱动,要着力培养“AI素养型记者”,要始终坚守“价值观先行”原则。

关键词： 负载   茂金属复合催化剂   聚烯烃   人工智能  

摘要： 总结了负载茂金属复合催化剂技术及其与人工智能(AI)融合研究的最新进展。探讨了双活性位点茂金属催化剂、茂金属和Ziegler–Natta复合催化剂、茂金属和铬金属复合催化剂的复配策略、协同催化机制以及性能调控。分析了AI技术(如机器学习、人工神经网络)在催化剂分子设计、制备工艺优化及性能预测等关键环节的应用现状。揭示了AI对加速高性能复合催化剂开发进程的影响。

关键词： 人工智能  

ISBN: (纸本)9787302703785

摘要： 《DeepSeek高效数据分析:从数据清洗到行业案例》以DeepSeek大模型为核心工具，系统讲解其在数据分析与可视化中的创新应用。《DeepSeek高效数据分析:从数据清洗到行业案例》共12章。第1章简要介绍DeepSeek的技术架构、本地部署与在线开发环境，为后续分析奠定技术基础。第2~4章聚焦多源数据获取、数据清洗及预处理，提供标准化操作流程与代码实例。第5~8章介绍描述性统计、频数分析、相关性分析、线性/曲线/逻辑回归、K-Means聚类、时间序列分析等核心算法，结合GDP分析、商品评论挖掘等案例解析其应用逻辑。第9、10章通过混淆矩阵、ROC曲线、交叉验证等工具评估模型效果，剖析欠拟合/过拟合现象，并讲述如何生成结构化分析报告。第11、12章以金融量化和电商平台为场景，串联Jieba分词、词云生成、雷达图等工具，还原真实业务问题的解决路径。《DeepSeek高效数据分析:从数据清洗到行业案例》内容新颖，案例丰富，每章配备可复用的实战代码，适合数据分析师及相关从业者，以及对AI数据分析感兴趣的人员阅读，也可作为各类学校相关专业的教学用书或参考书。

关键词： 人工智能   高校   智能财务  

摘要： 人工智能并不神秘。马斯克指出,在人工智能机器学习面具之下的本质仍然是统计,而这与以数据统计整理为主要内容的财务工作似乎相当契合。当下AI在高校财务工作中的各类应用也确实渗入到方方面面,这些应用方式与效果即是文章探讨的主体内容。然而,随着国产AI模型--幻方量化的deepseek爆火,其不依赖于巨型数据集的新模型也得到广泛关注。类似新思路对于人工智能服务在财务工作中应用带来的新的启发也将在文末进行浅析与展望。

关键词： AI技术   原创性   生成式人工智能   论文创作  

摘要： 随着生成式人工智能(AI)技术的快速发展,其在学术研究与论文创作过程中的应用日益广泛。为维护学术研究的原创性、规范性与严谨性,促进AI在学术创作与评审中的良性互动和规范使用,《数量经济技术经济研究》现就作者投稿论文和外审专家审稿过程中AI使用的相关事宜作出如下规定。一、作者投稿论文的规定***使用范围(1)论文选题。请说明是否使用AI确定或辅助确定论文选题,如使用AI梳理研究领域现状及热点方向、使用AI评估选题可行性等。

关键词： 人工智能   电视台   编审   机遇   挑战  

摘要： 随着人工智能技术的突飞猛进,其在各行各业的应用越来越广泛,如何采取有效措施,让科技给各行各业充分赋能,成为当今社会广泛关注的热点。目前人工智能给电视编审工作带来了前所未有的机遇与挑战,在这种情况下,广大电视编审工作人员需要重视人工智能的应用,并积极思考如何应对挑战,从而实现编审工作水平的持续提升。本文首先对人工智能给电视编审工作所带来的机遇和挑战进行了详细探讨,并在对相关研究成果进行分析借鉴的基础之上,结合自身理解和体会,提出了人工智能时代电视编审工作的具体策略。

关键词： 深度学习   人工智能   中医四诊客观化   数据挖掘   卷积神经网络  

摘要： 对深度学习(deep learning,DL)在中医四诊客观化中的应用优势及未来发展等方面作详细介绍,探索建立一种新型的基于深度学习在中医四诊客观化中的数据一体化集合处理思路。概述深度学习在中医四诊客观化中的研究背景与中医四诊客观化中常用的深度学习方法,并详细介绍了深度学习在中医四诊客观化中的具体应用,其中在望诊中的应用分为在舌诊与面诊中的应用,分别为舌象数据的处理、舌象数据的分析、面诊数据的收集与分析;在闻诊中分为在声诊、嗅诊中的应用;在问诊中分为在医疗推荐类模型和辅助诊断类模型中的应用;在切诊中分为在信号识别和脉象分类中的应用,以及深度学习在中医诊断模型与中医服务平台中的应用,探讨了深度学习在中医四诊客观化中的应用优势与未来展望。基于深度学习的中医四诊客观数据一体化集合模式,是将收集到的原始四诊数据分类进行深度学习处理后分别录入对应的四诊数据库,再和交换平台之间进行输出反馈,最后分类应用。

关键词： 机器学习   大模型   人工智能   教学改革  

摘要： 针对目前机器学习课程存在的知识理论抽象、案例设计局限、实践培养单一、思政教育匮乏的教学困惑,提出“启智四维:媒介创新、技术赋能、实践驱动、思政向导”教学模式,介绍具体的课程教学设计与实施,探讨如何在教学内容、方法和实践环节中进行改革与创新,最后说明课程改革效果。

关键词： 人工智能   长春汽车产业   高质量发展  

摘要： 在“人工智能+”的时代浪潮下,汽车产业正加速向智能化、网联化、电动化转型,长春作为“中国汽车工业摇篮”,2024年汽车产业集群产值达4611亿元,整车产量150.52万辆,具备深厚的产业基础,但在智能汽车核心技术自主化、复合型人才储备、企业数字化转型等方面存在短板。本文通过分析长春汽车产业现状,结合“人工智能+”带来的技术创新、业态重构等机遇,剖析转型面临的核心技术、人才、数字化等挑战,提出技术攻关、人才培育、产业协同等高质量发展路径,为长春汽车产业突破瓶颈、提升全球竞争力提供参考,也为东北老工业基地产业升级提供实践样本。