关键词： 人工智能   10 kV配网   故障定位   故障诊断   智能运维  

摘要： 随着10 kV配网规模的持续扩大及其复杂性的日益增加,传统故障定位与诊断方法面临诸多挑战。文章对当前配网故障定位及诊断的现状和问题展开了分析,如精度不达标、诊断方式单调、信息采集及传递不及时等状况,随后提出了借助人工智能的解决途径。经由机器学习、智能诊断系统、对实时信息的采集传送等技术手段,极大提升了故障定位精度、诊断的及时性和现场运维工作的智能化高度。实际应用案例表明,通过对人工智能技术的应用,故障处理时间大幅缩短,提高了供电稳定性,为配网运维工作提供了坚实支撑。

关键词： 项目化学习   问题链   核心素养   认识发展   人工智能  

摘要： 本文以“基于机器学习的湛江珍稀鸟类监测系统”项目为例,探讨在人工智能教育中如何通过系统化设计问题链,推动学生从知识习得向素养形成转化。通过构建“双基点分析-问题设计-问题分析-数字化实施”四阶段模型,形成技术逻辑与价值体认融合的递进式问题链,为中小学人工智能项目化教学提供可操作的设计框架与实践路径。

关键词： 人工智能   新质生产力   动态能力   吸收能力   创新能力   适应能力   内部体制   外部体制  

摘要： 作为新一轮科技革命的关键技术,人工智能正成为企业培育新质生产力的重要途径。本文从动态能力视角构建人工智能赋能企业新质生产力生成的理论机制,分析其在不同企业内外部体制下的效应差异,并利用中国上市企业微观数据进行实证检验。研究发现:(1)人工智能显著提升企业新质生产力水平;(2)人工智能通过提升企业的吸收能力、创新能力和适应能力来推动企业新质生产力的发展;(3)在高管股权激励强度大、管理层短视主义弱、内部控制质量高、政府支持力度大、数字经济发展水平高、知识产权保护完善的企业中,人工智能对企业新质生产力的赋能效应更为显著。本文研究结果揭示了人工智能赋能企业新质生产力的影响机制及体制依赖,为优化企业内外部体制、发挥人工智能在新质生产力生成中的作用提供了理论与现实依据。

关键词： 人工智能   影像组学   肝癌   深度学习算法  

摘要： 肝癌的传统影像学诊断通常依赖诊断医师的肉眼观察,所获信息大多具有主观性和局限性,使得早期精准诊断面临巨大挑战。影像组学通过高通量提取定量的特征信息,运用高维数据描绘医学图像,从而高效且准确识别病变特征。将影像组学高通量提取的大量图像数据与人工智能算法结合后建立模型,可进一步实现对数据库中最优选择的自动化筛选及其特征信息提取,并进行预测分析,从而构建精准化的诊疗体系。目前,影像组学人工智能模型在肝癌方面的应用涵盖肿瘤病灶的筛查、诊断、病理分型分级、治疗、疗效评估及预测复发等诸多方面。本文综述了基于人工智能的超声、CT、MRI多领域影像组学在肝癌临床应用中的研究进展。

关键词： 成像,三维   人工智能   创面测量   数字图像处理  

摘要： 创面的测量在创面修复和慢性疾病管理中具有重要意义,其准确性直接影响个性化治疗方案的制订和创面愈合进程的评估。传统的一维测量法(如标尺法和探针法)虽然操作简单,但因精度和一致性不足而难以满足现代临床需求。近年来,二维图像法、三维成像法及相应的智能测量设备逐渐成为创面测量的主流,通过运用数字图像处理、三维建模和人工智能技术显著提高了测量精度,为复杂创面的评估提供了多维度数据支持。该文系统梳理了创面测量技术的发展现状、代表性设备及其临床应用,并探讨了未来结合人工智能、多模态数据融合和隐私保护的优化方向,以期为临床医师和研究人员提供实践指导和技术参考。

关键词： 聊天机器人   大语言模型   医疗应用   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,聊天机器人在医疗领域展现出广阔的应用前景。从个性化健康建议到慢性病管理,再到心理支持,聊天机器人在提高医疗服务效率与质量方面具有显著优势。随着应用范围的扩展,技术的复杂性和实际应用场景之间的关系变得更加紧密,需对二者进行更全面的审视。本文从医疗应用的角度出发,系统梳理聊天机器人在医疗领域的技术路径及发展历程,深入分析其在各类医疗场景中的应用表现,以期为后续研究提供理论支持,并为聊天机器人技术在医疗领域的广泛应用提供可行方案。

关键词： 锂电池   生成式人工智能   材料设计   微观表征   状态估计  

摘要： 随着可再生能源与电动交通工具的快速发展,电池作为电化学储能系统的核心组件已成为全球科研与产业界的关注焦点。然而,电池内部复杂的多物理场耦合效应使得传统数学模型难以全面揭示其反应及失效机理,而数据驱动方法通过大量积累实验数据并从中提取有效信息,为电池研发奠定了坚实的基础。生成式人工智能(GAI)凭借其强大的潜在规律学习与数据生成能力,在蛋白质结构预测、材料逆向设计、数据增强等方面得到了广泛的应用,在电池多尺度研究中具有广阔的应用前景。本文阐释了生成式模型(GM)的核心原理,并从材料设计、微观表征及状态估计三方面综述了其在电池研究中的最新进展,最后探讨了其当前面临的挑战及未来发展方向,为将GAI这一创新解决方案运用于电池研发的工作流中提供了理论参考和实践依据。

关键词： 人工智能素养   高校教育   教育创新   辽宁省   民办高校  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,高等教育面临前所未有的变革机遇。人工智能素养作为新时代师生需具备的核心能力之一,正在逐步重塑高校教育的组织模式、教学范式与人才培养机制。本文基于对人工智能素养内涵的分析,探讨其对高校教育的驱动作用,结合辽宁省民办高校的发展现状,提出以人工智能素养提升为切入点的教育创新路径,包括课程体系重构、教师能力再造、教学模式革新与评价体系优化,旨在为我国民办高校教育质量提升与高等教育现代化提供理论支持与实践方案。

关键词： 中国式现代化   司法工作   法治兴   人工智能  

摘要： 法治兴则国兴,法治强则国强。习近平总书记强调,要“以政法工作现代化支撑和服务中国式现代化,为全面推进强国建设,民族复兴伟业提供坚强安全保障”。法治作为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴的重要内容和重要保障,其现代化既是中国式现代化的题中之义,也是护航中国式现代化的必然要求。

关键词： 肝脏   磁共振成像   图像自动分类   人工智能   深度学习  

摘要： 目的基于深度学习训练图像分类模型,研究其用于肝脏多参数磁共振成像(multi-parameter magnetic resonance imaging,mpMRI)序列分类的可行性。材料与方法回顾性收集2022年11月16日至2023年6月29日期间1676例患者的1744次肝脏mpMRI作为模型构建数据集,共纳入25365个独立图像序列,将序列数据按照8∶1∶1的比例随机分为训练集[序列数(number of series,ns)=20207]、调优集(ns=2664)和测试集(ns=2494),基于3D ResNet训练序列分类模型,模型输入端为图像数据,输出端为序列类别,包括:T1WI同相位、T1WI反相位、T2WI脂肪抑制序列、高b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)、表观扩散系数图以及动态增强扫描的增强前、动脉期、门脉期、延迟期图像。使用癌症基因组图谱-肝细胞癌(The Cancer Genome Atlas Liver Hepatocellular Carcinoma,TCGA-LIHC)数据集作为模型外部验证集,共纳入38例患者的59次mpMRI检查。影像医生判断的图像类别作为金标准,利用混淆矩阵对模型分类效能进行评价。结果在总体分类评价水平上,模型构建数据集的平均准确率、宏F1(macro-F1)、微F1(micro-F1)分别为97.2%~99.0%、0.949~0.982、0.960~0.985。在单序列分类水平上,模型构建数据集每个序列类别的准确率为89.6%~100.0%,敏感度为81.0%~100.0%,特异度为98.2%~100.0%,F1分数为0.797~1.000。在外部验证集中,模型对各序列分类的平均准确率、宏F1和微F1分别为91.6%、0.819、0.816,在单序列分类水平,模型预测的准确率、敏感度、特异度、F1分数分别为74.1%~99.4%、55.4%~100.0%、92.8%~100.0%、0.579~0.968。结论基于深度学习对肝脏mpMRI序列进行分类具有较高的准确率,可实现对肝脏mpMRI图像的自动序列分类。