关键词： 人工智能   分类系统   TabNet   毒蘑菇   气味   在线系统  

摘要： 蘑菇中毒是食品安全领域的重要挑战之一。传统识别方法依赖专家经验或复杂化学分析,效率和准确性受限。本研究引入TabNet模型,利用其自适应特征选择和端到端训练优势,基于加利福尼亚大学欧文分校(University of California,Irvine ,UCI)公开的蘑菇数据集,构建并训练了TabNet模型,通过对比分析不同模型的准确率,发现TabNet模型的分类准确率最优秀,优于支持向量机和逻辑回归模型。同时,特征分析进一步揭示气味是较高区分度的参考值,结合孢子印花颜色等特征共同提升了毒性判别的准确性。此外,本文开发了一个基于TabNet的在线毒性检测系统,使得用户输入特征即可实现毒性判别的无缝衔接,实现了实时毒性判别。系统利用模型实际验证了多种蘑菇,准确率均超98%,展现了模型对不同地区蘑菇毒性的广泛适用性。该系统能够快速、准确地分析并报告蘑菇的毒性状况,进一步提升了模型的实际应用价值。

关键词： 乳腺癌   人工智能   预后预测   生存期   特征融合  

摘要： 乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一,准确预测其预后情况能为临床决策提供依据,避免过度治疗。人工智能技术被证实在处理复杂医学数据和特征提取方面具有显著优势,将其应用在乳腺癌的预后预测已成为当前热点。该综述就近年来机器学习和深度学习的主流网络对乳腺癌生存期、复发转移等预后预测问题进行了系统性的阐述和总结,写明了各网络在这些任务中的性能。此外,汇总和比较了基于拼接和注意力机制的多模态特征融合技术在乳腺癌预后预测中的应用。最后,对乳腺癌预后预测中的关键问题进行总结,并讨论了未来研究的发展趋势,旨在改善乳腺癌患者的预后效果和生存率。

关键词： 人工智能   数字化转型   教学知识   跨学科教学   教师角色  

摘要： 数智时代愈加深化的跨学科教学知识变革为教师角色重塑带来新契机,为其更好地实现跨学科教学提供了理想的问题域和资源库。数智时代跨学科教学知识呈现整体性、自动化、生成性特征,衍生出知行合一、人机一体、虚实融合等新知识形态。教师角色从传统知识传授者向知识整合创新者、知识引导评估者和知识传播共享者转变。为此,探索整合生成式人工智能的跨学科教学知识生态,开发自动化教学知识智能体,构建虚实融合的教学知识空间,有望为教师角色赋能奠定新知识论基础,提供跨学科教学知识结构支撑。

关键词： 人工智能教学   人工智能教学环境  

摘要： 本文描述了在开展人工智能相关的教学过程中可能面临的软硬件环境限制问题,提出了一种简易、极低成本、高灵活性的软硬件环境构建方法。该方法利用光敏传感器接收电脑屏幕光强度变化构建起信号传递通路,使得个人计算机在进行人工智能模型推理得到结果后实现对执行机构的控制。同时,文章给出了一个具体的人工智能相关的活动案例:通过生成式人工智能生成界面,借由用户绘制指向不同方向的箭头,采集并保存一批带标签的数据,对数据进行训练并生成推理模型,并根据推理结果控制虚拟小海龟绘图。

关键词： ChatGPT类技术   高等教育   人工智能   高校管理   实验室  

摘要： ChatGPT类技术不仅可以驱动高校教学方式和教育评价变革,还可以为教务管理、实验室管理和后勤管理提供智慧化支持,大幅提升管理效率。同时,ChatGPT类技术的应用带来一系列风险,国家和高校应采取措施来应对,以推动高校加快实现教育现代化,探索个性化的人才培养模式,提高教育质量。

关键词： 人工智能   概率论与数理统计   项目式教学   应用型本科   情绪识别  

摘要： 概率论与数理统计是高校理工类及经管类专业的重要基础课程。随着新工科建设与人工智能技术的发展,传统教学模式在应用型高校中面临内容脱离实践、学生基础薄弱、教学方式滞后等问题。本文以“AI语音助手情绪识别”为教学范例,将统计建模、数据分析与概率估计融入真实工程任务,探索项目驱动下的教学改革路径。通过案例教学与实践导向的教学设计,增强学生的知识迁移与应用能力,为应用型高校概率统计课程的改革提供了可借鉴的实践范式。

关键词： 人工智能   医学行业期刊编辑   核心素养   机遇与挑战   编辑转型  

摘要： 人工智能(AI)技术的迅猛发展正深刻重塑着医学行业期刊编辑的工作模式与核心素养框架。本文全面审视了AI技术在医学行业期刊编辑领域的广泛应用,深入剖析了其对编辑工作流程、专业能力要求及伦理规范的深远影响,探讨了医学行业期刊编辑在AI浪潮下面临的诸多机遇与严峻挑战,并提出了核心素养重构的具体路径与未来发展方向,旨在为医学行业期刊编辑的职业成长提供有力指导。

关键词： 高质量发展   社会价值调控   工程生态学  

摘要： 本文通过对AI的工程生态论开展社会价值调控、技术价值调控、道德伦理价值调控等治理研究,以人工智能工程生态学助力人工智能展示新风采。人工智能AI是新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,推动经济高质量发展,发展新质生产力,要抓住工程科技是推动人类进步的重要力量,是产业革命、经济发展、社会进步的有力杠杆这一关键。本文以科学技术哲学为理论支撑,对AI的工程生态论开展社会价值调控、技术价值调控、道德伦理价值调控等治理开展调查研究。AI工程生态建设与治理的价值调控社会价值调控。从理论维度看,科技价值论是对科学技术哲学一元论、二元论、三元论的借鉴与创新,既认可一元论、二元论、三元论,又认可科学+技术+工程+价值四元联动的实践认识升华与价值定性定量研究,为AI等科技的工程生态建设和治理提供了价值目标,且在向违背价值目标的行为说“不”的同时,让向上向善价值原则,引导和引领科技工程建设。

关键词： 超高性能混凝土   栓钉   力学性能   设计方法   抗剪承载力   人工智能  

摘要： 钢-UHPC组合结构由于能够有效发挥超高性能混凝土(ultra-high performance concrete,UHPC)和钢材的材料特性,在减轻结构自重、改善结构受力性能和提高承载力等方面具有显著优势,因此在桥梁工程领域得到了快速发展。为促进栓钉抗剪件在钢-UHPC组合结构中的应用,首先总结了抗剪件的试验方法。随后,从混凝土因素、栓钉因素及其他因素3个方面探讨了钢-UHPC组合结构中栓钉抗剪件力学性能的影响因素研究现状。此外,还对当前领域用于预测栓钉抗剪件承载力的设计公式进行了汇总和对比分析,并概述了人工智能技术代替物理公式在栓钉抗剪件承载力预测方面的研究进展。最后,展望了钢-UHPC组合结构中栓钉抗剪件的未来研究方向。

关键词： 纳米流体热管   散热性能   人工智能   预测模型  

摘要： 为提高纳米流体热管散热性能预测的准确性,文章借助人工智能技术对其开展建模分析,厘清纳米颗粒材料类型、体积分数、热管结构参数及工况条件等对散热性能的关键影响因子,通过实验和仿真手段采集数据,进行特征筛选与参数设定,构建多种人工智能模型,进而对这些模型进行训练与评估。各模型在预测精度、误差控制、稳定性与泛化能力方面表现良好,这证明了人工智能方法在纳米流体热管性能预测中的可行性与有效性。