关键词： 乳酸菌活性肽   活性肽挖掘   人工智能   肽组学  

摘要： 乳酸菌产生的功能活性肽在食品工业和生物医药领域具有巨大的应用潜力，包括抗氧化、降压、抗菌、免疫调节和呈味等多种生物活性。然而，传统的活性肽挖掘方法效率低下且筛选策略单一，难以全面挖掘其潜力。目前，肽组学和人工智能技术的应用为乳酸菌源功能活性肽的高效挖掘提供了新途径。肽组学通过高分辨率质谱和多维色谱技术实现了活性肽的系统性解析，而人工智能则通过数据驱动模型加速了活性肽的预测与设计。该文简述了乳酸菌源功能活性肽的分类、功能及挖掘技术（肽组学与人工智能），指出了当前的研究进展和面临的挑战，为未来乳酸菌活性肽的深入研究和产业化应用提供了理论指导。

关键词： 人工智能   高职教育   口腔颌面外科学  

摘要： 伴随着人工智能技术的飞速进步,它在教育行业的运用为高等职业教育中口腔颌面外科学的教学品质带来了新的机遇。文章首先对人工智能促进教学质量提高的必要性进行分析,其次对目前基于人工智能促进教学质量提高所遇到的困境进行讨论。最后提出相关提升策略,主要包括革新教学内容和方法,提高学生人工智能技术接受程度,强化教学资源建设和健全教学评估机制等,目的在于应用人工智能技术对学生学习效果进行准确评价,以推动高职口腔颌面外科学教学质量提高。

关键词： 高中数学教学   人工智能技术   有效运用策略  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,将人工智能技术引入数学课堂中,不但能丰富教学手段,提升教学效率,还能培养学生的逻辑思维能力、空间想象能力和运算能力。本文先分析人工智能技术的基本概念和功能,接着探讨人工智能技术在高中数学教学中的有效运用优势,并进一步提出具体的运用策略,以达到提高教学质量和学习效果的目的。

关键词： 曲流河   沉积构型   井震结合   地质建模   人工智能  

摘要： 河流相是世界范围内十分重要的储层类型之一，占我国已探明和投入开发的陆源碎屑岩储层储量的42.6%，曲流河是已开发的河流相储层的主体，多级次沉积构型表征是高含水油气田剩余油气挖潜和非常规油气藏规模效益开发的关键。近30多年来，在曲流河沉积构型模式、构型表征与建模方法、构型在油气田开发中的应用等方面取得了重要进展：（1）基于野外露头、现代沉积等原型模型研究，深化了河道及内部构型单元沉积演化机理，建立了河道带、点坝及侧积体分布样式及定量构型模式；（2）形成了多井模式拟合、智能化井震融合等构型表征方法，探索了多点地质统计、基于单砂体构型界面和人工智能等构型建模方法；（3）分析了曲流河多级次构型对海上大井距油田开发选区、高含水油气田剩余油气挖潜、非常规油气藏水平井部署及轨迹优化等方面的重要指导意义。未来有必要对不同类型的曲流河构型模式与形成机理、地质知识与井震数据双驱动的曲流河沉积构型智能表征与建模技术等进行更为深入研究，为油气田高效开发提供理论指导与技术支撑。

关键词： 人工智能   新闻编辑流程   内容生产   技术优化  

摘要： 人工智能技术正在深度重塑新闻编辑的整个流程,其应用范围覆盖了从内容采集、生成直至分发的完整链条。依靠智能算法开展内容的筛选工作,借助自动化写作工具来提高效率,凭借多模态生成技术实现创新突破,以及依据数据驱动完成内容的优化,人工智能极大地提升了新闻制作在时效性、精准度以及多样性等方面的表现。本文从技术所具备的价值、实际应用的现状以及优化改进的路径这三个不同的维度着手展开分析探讨,其目的在于能够为新闻编辑流程中实现人机协同发展提供必要的理论支持以及具有实践指导意义的参考依据。

关键词： 人工智能   初中数学   错题诊断   个性化学习   路径优化  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的不断深入应用,个性化教学已成为提升教学效果的重要手段。本文聚焦初中数学学习中的错题分析与学习路径规划问题,提出一种基于AI的错题智能诊断系统,并结合个性化学习路径推荐算法,构建完整的教学辅助框架。通过对学生错题类型、知识点掌握程度、学习习惯等多维度数据的智能分析,系统能够精准识别学生薄弱点并推荐针对性的学习路径,从而提高学习效率,促进学生数学核心素养的提升。

关键词： 人工智能赋能   初中美术   个性化教学模式  

摘要： 本文以人美版初中美术教材为基础,剖析了人工智能技术应用于初中美术课堂时,有能契合学生个体需求、转变教师教学方式以及促进学生创新思维发展这三大优点,并且提出了人工智能赋能初中美术个性化教学模式需遵循科学性、趣味性与创新性的设计原则。教师可结合人工智能技术开展分层教学以契合学生不同需求,也可借助人工智能技术创设艺术情境,激发学生的美术学习兴趣,还可利用人工智能技术整合多元美术资源,为学生提供充足的学习空间,以此培养学生的创新思维和审美能力,提升美术教学质量。

关键词： 亚实性结节   肺腺癌   人工智能   影像征象   计算机体层成像  

摘要： 目的 构建人工智能(AI)定量参数与影像征象的联合模型预测亚实性结节(SSN)肺腺癌的浸润程度,并验证模型的预测效能.方法 回顾性收集243例患者共281个SSN肺腺癌CT图像,以不典型腺瘤样增生(AAH)+原位腺癌(AIS)+微浸润腺癌(MIA)(191个)为非浸润性腺癌(IAC)组,IAC(90个)为IAC组,按8∶2的比例随机分为训练集(224个)与验证集(57个).根据训练集AI定量参数与CT征象进行多因素logistic回归分析,获得IAC的独立预测因素,构建联合模型、列线图并验证.使用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)评价模型的诊断效能及临床适用性.结果 训练集的多因素logis-tic 回归分析显示,结节类型、毛刺征、血管异常征、长径＞11.5 mm、中位数CT值＞-426.25 HU、质量＞391.5 mg是IAC的独立预测因素(P＜0.05).基于独立预测因素构建的训练集模型曲线下面积(AUC)为0.915[95％置信区间(CI)0.875～0.954],验证集模型AUC为0.903(95％CI 0.824～0.982),说明训练集及验证集模型区分IAC效能均较高.列线图模型量化的独立因素预测IAC效果较明显.校准曲线显示预测模型具有较好的拟合度,临床DCA显示模型具有良好的临床适用性.结论 联合AI定量参数及影像征象建立的模型具有较高的预测IAC风险能力,优于单一指标,可帮助临床医师掌握手术时机、制订手术方案等,减少过度治疗的发生.

关键词： 高职英语   人工智能   数字化教学资源  

摘要： 随着人工智能的迅猛发展,其在教育领域的融合日益深入。本文将以《实用英语交际》课程为例,探究人工智能赋能下高职英语数字化教学资源的建设与应用,明确人工智能在该项研究中的应用优势,剖析数字化教学资源建设方案与实践对策,旨在借助技术手段,提供智能教学辅助,在教学中体现教学资源的针对性、交互性,有效提升高职学生的语言应用能力、知识转化能力,将英语与数字化思维联动在一起,实现课程教学从传统模式向智能模式的转型。

关键词： BOPPPS教学模型   数字图像处理   人工智能   教学设计改革  

摘要： 数字图像处理构成了人工智能、电子工程、计算机科学以及自动化等学科领域的基础课程。然而,在实际教学实践中,由于参与课程的学生数量庞大、知识背景参差不齐以及课时资源有限等多重因素的制约,往往难以充分满足学生对课程内容的学习需求。本文旨在以BOPPPS教学模型为范例,对数字图像处理技术课程的关键知识点进行阐释和教授,旨在激发学生的学习热情、促进其深入思考,并在自主学习的过程中提高其技术能力。