关键词： 管理数字化   现代服务业   人工智能   管控模式   大数据   深度融合   数字化升级   审核过程  

摘要： 推进基础制造工艺与质量管理、数字智能、网络技术深度融合,加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用,促进现代服务业与先进制造业融合发展,加快质量管理数字化提升,是实现高质量发展的重要途径。本文从审核过程的角度谈谈如何构建数字化、智能化质量管控模式,引导企业开展质量管理数字化升级。

关键词： 2型糖尿病   糖尿病视网膜病变   人工智能  

摘要： 目的 分析糖尿病视网膜病变(DR)的危险因素及应用人工智能(AI)辅助诊断系统进行DR筛查的临床应用价值。方法 检索国内外文献数据库建库至2024年6月有关DR患者危险因素的研究,通过两位研究者筛选文献、提取数据并且质量评估,利用RevMan5.4软件实施Meta数据分析。简单随机抽样共选取520例2型糖尿病患者(1 040只眼),记录病例信息,完成眼底检查,EYE GRADER眼底照相进行AI辅助阅片系统诊断,由眼科执业医师判读最终结果,并进行统计学分析。结果 收纳12篇文献,获得6 504例研究对象,共涉及15个风险因素,Meta分析结果提示,糖尿病病程、高血压史、体质量指数(BMI)、糖化血红蛋白、低密度脂蛋白、高密度脂蛋白、三酰甘油为DR的危险因素(P<0.05)。与人工对照组相比,AI筛检非增殖性DR(NPDR)灵敏度为91.37%,特异度为93.59%,漏诊率为8.96%,误诊率为6.41%;筛检增殖性DR(PDR)灵敏度为95.60%,特异度为98.72%,漏诊率为4.40%,误诊率为1.28%。AI筛检DR的阳性预测值高达99.34%,且阴性预测值为66.67%,漏诊率低至3.85%,误诊率也仅为7.69%。在筛选出阳性患者病例中,轻-中度非增殖性DR占比为79.25%,曲线下面积(AUC)=0.909,综上结果提示AI诊断DR效果较好。结论 糖尿病病程长、高血压史、血糖异常和血脂异常增高均为DR的危险因素,有效防治糖尿病,积极指导患者控制血糖、血压和血肌酐水平及调节血脂水平,有助于预防和延缓DR。EYE GRADER眼底照相AI辅助阅片系统在DR筛查中,能够快速有效地筛查出阳性患者,实现早发现、早干预、早治疗。

关键词： 经济社会环境   人工智能   人类经济活动   中国产业升级   深度融合   《政府工作报告》   互联网时代   AI技术  

摘要： 2024年国务院《政府工作报告》中首次提出了“人工智能+”行动,不仅顺应全球人工智能发展的趋势,而且与中国产业升级的大势紧密相连,旨在推动AI技术与各行业的深度融合。这一行动是推动中国从“互联网时代”迭代升级至“人工智能时代”的政策设计和布局,是发展新质生产力的一个重要方面。AI的新突破影响经济社会发展,反之技术进步又是人类经济活动的结果,因此AI未来的发展也取决于经济社会环境包括公共政策的演变。

关键词： 人工智能技术   政策干预   就业稳定器效应  

摘要： 人工智能技术应用能够对劳动就业产生广泛而深远的影响,现有研究更多关注自由市场环境中人工智能技术的劳动更替效应,并未重视政策对人工智能就业冲击的干预效果。本文基于2010—2022年我国A股上市公司面板数据,检验政策干预是否能够抵御人工智能技术的就业冲击。研究表明,第一,政策干预能够有效缓解人工智能技术对就业的负向冲击,促进企业吸纳就业并抑制裁员风险,这种效果通过提升企业生产率和改变要素价格实现。第二,人工智能技术冲击下政策稳就业效应依赖于政策属性,其中政府补贴与社会保险降费政策的稳就业效果最优,而人工智能产业政策会加剧人工智能技术的就业冲击。第三,政策干预的稳就业效应还依赖于企业技术属性与企业所在地特征。从企业技术属性来看,高新技术企业或引进基础型人工智能技术的企业,政策干预的稳就业效果更好;从企业所在地特征来看,税收征管力度大、劳动力市场分割程度弱和劳动保护强度高时,政策干预更容易发挥就业吸纳和抑制失业风险作用。本研究在人工智能情境下揭示政策干预的就业“稳定器”效应,为积极应对人工智能技术冲击,精准制定就业稳定政策提供了理论依据和经验参考。

关键词： 虚拟现实   人工智能   用户体验   大数据   文化传播与交流   运营模式   数字化浪潮   创新能力  

摘要： 在全球数字化浪潮的推动下,数字技术正日益成为文旅产业融合与转型的重要驱动力。尤其伴随着大数据、人工智能、虚拟现实等技术的成熟应用,文旅产业的运营模式、服务体系及用户体验正经历深刻变革,而数字技术在提升产业的效率和创新能力的同时,为文化传播与交流提供了崭新的平台,赋予传统文化以新的生命力。

关键词： 团队开发   高光谱   人工智能   北京理工大学   前沿科技   光能利用率   实时成像   三原色  

摘要： 人工智能科创高地北理工团队开发首个百通道、百万像素高光谱成像器件据《自然》报道,北京理工大学张军院士团队、边丽蘅教授团队开发出新型片上光谱复用感知架构,并自主研发出百通道、百万像素的高光谱实时成像器件,光能利用率近75%,创世界纪录,可探测三原色外更多“原色”,有望推动基于高光谱应用的发展。

关键词： 配电网络   智能化管理   优化策略   人工智能   负荷预测  

摘要： 配电网络智能化管理与优化策略主要针对现代配电系统中面临的复杂问题,提出了一种基于智能化技术的优化管理方案。通过引入人工智能、大数据分析和物联网技术,实时监测配电网络的运行状态,实现故障预警、负荷预测和设备健康管理,从而提高电力系统的可靠性和经济性。该策略不仅提升了网络的自动化程度,还能在节能减排的背景下,优化电力分配,减少能源浪费,为智能电网的发展提供有力支持。

关键词： 人类活动识别   异常检测   人工智能   视频  

摘要： 分析了近五年以来发表的有关人类活动识别(Human Activity Recognition,HAR)文献的现状,并针对各研究的任务应用领域对相关技术进行了分类、统计、以及数据分析。这些任务领域中,表现最好且使用人数最多的技术为卷积神经网络、长短时记忆网络和支持向量机。大多数现有研究集中在日常生活活动上,其次是基于个人和基于群体的活动的用户活动,关于检测实时活动的文献则很少。异常检测技术作为实时活动和用户活动检测的关键技术,其研究有待进一步深入和探讨,本文列举了两个异常检测中表现良好的方法,在基于姿势的异常检测领域验证了其有效性,并讨论了其特点,为未来的异常检测、实时活动和用户活动的技术发展提供了思路参考。

关键词： 生成式人工智能   著作权侵权   归责原则  

摘要： 本文参照侵权责任编对一般侵权行为归责原则之规定,在区分其与产品侵权、网络侵权的基础上,分阶段、分主体地分别探讨不同情形下的归责原则,并试图构建较为科学的生成式人工智能著作权侵权的责任承担规则,以期为解决实务问题提供有力参考,促进生成式人工智能领域的健康发展.

关键词： 人工智能   机器学习   呼吸系统疾病   儿童  

摘要： 呼吸系统疾病是儿童最常见的一类疾病。近年来,人工智能在医学领域的研究和应用逐渐兴起,机器学习作为人工智能领域的重要方法,为儿童呼吸疾病的诊断、治疗提供了新的思路。本文从诊断、精准分型及治疗方法等方面,对机器学习在呼吸系统疾病诊疗中的应用及研究进展进行阐述,分析机器学习在相关领域的优势和局限性,并展望其未来的发展方向。