关键词： 人工智能   电力电子   智能控制  

摘要： 本文提出了一种基于人工智能的电力电子智能控制系统,旨在提高电力设备的运行效率和可靠性。采用深度学习、强化学习等技术,设计了状态预测、故障诊断、自适应控制等核心模块。实验结果表明,该系统在总谐波畸变率、动态响应时间、功率因数和故障恢复时间等指标上显著优于传统控制方法。

关键词： 影像组学   多组学数据   基因变异   肿瘤疾病  

摘要： 引言肿瘤疾病异质性强、进展路径复杂,传统诊疗模式难以实现分子分型精确识别与实时疗效反馈调控。人工智能在多组学数据融合分析、影像组学深度解码、基因变异驱动机制识别以及动态治疗响应预测中的应用,为精准医学提供计算模型支持。在此背景下,研究人工智能在肿瘤疾病管理与预测模型中的应用,能够有效优化治疗方案的个体化调整,推动肿瘤治疗向智能化方向发展。因此,本文基于肿瘤异质性特征,构建融合多组学数据的多因素预测模型,集成深度学习算法开展医学影像智能识别,结合强化学习机制动态调整个体化治疗方案,并以真实病例数据验证模型的有效性,系统评估人工智能在肿瘤全周期管理中的临床应用价值。

关键词： 假设性   前提   思考   写作   情感   联想   人工智能  

摘要： 文题。阅读下面的材料,根据要求写作。人工智能的发展日新月异,如果有一天它拥有了情感……对此你有怎样的联想与思考?请写一篇文章。写作指导。首先,审题的关键在于理解“人工智能拥有情感”这一设定。这并非一个现实存在的情境,而是一个假设性的前提,在此基础上进行创造性思考。

关键词： 建筑塔吊   人工智能   故障诊断   维护技术  

摘要： 随着现代建筑业的快速发展,塔吊作为施工现场的关键设备,其运行效率和安全性直接关系到工程进度和人员安全。然而,塔吊在运行过程中难免会出现各种故障,传统的故障诊断与维护方法通常存在响应速度慢、诊断精度低等问题。在此形势下,智能故障诊断与维护技术应运而生。本文主要对建筑塔吊的智能故障诊断与维护技术进行了探讨,以供参考。

关键词： 生成式人工智能   环境设计   设计方法课群  

摘要： 生成式人工智能技术的发展为艺术设计领域带来了革命性变化,艺术设计教育正迈向一个智能化、高效率与个性化的新时代。文章以中南林业科技大学环境设计专业为例,探讨了生成式人工智能在环境设计专业设计方法课群教学实践中的应用及其对教育理念、教学内容和方法的影响,总结了数智融合改革的成效,以期为高校同类学科专业建设提供参考。

关键词： 人工智能技术   智慧城市   应用   杭州市  

摘要： 总结梳理杭州市在智慧城市建设过程中大力发展人工智能技术的经验启示,为其他城市推进智慧城市建设提供有益借鉴。

关键词： 人工智能教育   通识教育指南   中小学  

摘要： 近日,教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学人工智能通识教育指南(2025年版)》和《中小学生成式人工智能使用指南(2025年版)》。此次发布的两项指南是科学规范推进人工智能全学段教育,进一步落实培养具有人工智能素养的创新人才的重要举措,为全球教育领域应对技术变革贡献中国方案。

关键词： 论文写作   评价体系   规制经验   学术规范   人工智能  

摘要： 从最初的资料搜集到如今具备“深度思考功能”,可以直接生成论文文本,人工智能在论文写作中的角色似乎逐渐从辅助检索转变为独立撰写。诚然,人工智能的运用能为论文写作带来诸多便利,但同时也会对传统的学术规范、评价体系等产生巨大影响。为了应对人工智能的冲击,不同国家和地区进行了积极探索,总体而言,形成了“以软法原则为指导,以具体规章制度为补充”的人工智能规范体系。

关键词： 胃肿瘤   腺癌   ACRG分型   免疫组织化学   肿瘤抑制蛋白质p53   人工智能   神经网络,计算机  

摘要： 目的探讨胃腺癌亚洲癌症研究组织(ACRG)分型的临床病理学意义,并构建胃腺癌p53蛋白表达预测模型。方法选择2015—2023年于青岛大学附属医院诊断为胃腺癌并接受手术的患者137例,收集患者的术后胃腺癌组织病理标本并进行免疫组织化学染色,以评估患者的ACRG分型,根据ACRG分型将患者分组,比较各组患者的年龄、性别、手术方式,肿瘤的位置、分化程度、病理类型,化疗前的Borrmann分型、临床分期、肿瘤标志物水平,以及复发/转移情况等信息。收集所有患者的术前胃镜活检HE染色切片,将切片进行数字化扫描后随机分为训练集(109例)和验证集(28例)。采用以ResNet-18为骨干网络的SimCLR方法对训练集图像进行自监督学习及特征提取,随后将图像输入基于特征聚合的分类网络进行胃腺癌p53蛋白表达预测模型的建立,并在验证集中检验模型性能。绘制模型在训练集及验证集中的受试者工作特征(ROC)曲线,并计算曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值。结果胃腺癌患者的ACRG分型与临床分期显著相关(χ^(2)=13.049,P<0.05)。胃腺癌p53蛋白表达预测模型在训练集中的AUC、准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.920、0.719、0.896、0.724、0.875、0.763,在验证集中上述指标分别为0.890、0.643、0.938、0.250、0.625、0.750。结论胃腺癌患者的ACRG分型与临床分期显著相关,胃腺癌p53蛋白表达预测模型有利于辅助术前对患者进行ACRG分型,从而更准确地指导该病的诊断和治疗。

关键词： 人工智能   MTI硕士生   就业   对策  

摘要： 本文基于西南科技大学翻译硕士(MTI)专业近三年的就业数据,运用SPSS软件进行实证分析,旨在揭示人工智能时代MTI毕业生的就业方向选择及其动因,并探讨技术革新对翻译就业市场的结构性影响。研究发现,MTI毕业生面临技术替代风险加剧、跨学科能力需求上升等多重挑战。针对这些问题,高校应优化“技术+人文”融合课程体系,强化校企协同育人机制;学生需提升技术应用与跨文化创新能力,以应对人机协作新范式。本研究旨在为翻译教育改革与职业规划提供理论依据和实践参考,助力翻译专业人才在人工智能时代实现可持续发展。