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关键词： 自动应变定量技术   超声心动图   慢性肾病   心肌损伤   应变参数   相关性   诊断价值  

摘要： 目的探讨基于人工智能的自动应变定量技术评价慢性肾病(CKD)患者早期心肌损伤的临床价值。方法选取2021年7月至2023年7月我院收治的CKD患者125例为研究对象,根据CKD分期分别纳入A组(2~3期,67例)、B组(4~5期,58例),另选取同期45例健康体检者为对照组。比较3组二维超声心动图参数[左室射血分数(LVEF)、舒张末期室间隔厚度(IVSd)、舒张末期左室后壁厚度(LVPWd)、左心室舒张末期内径(LVEDD)、右心室内径(RVD)]、血清N末端脑钠肽前体(NT-pro BNP)水平、自动及手动应变定量技术应变参数[左心室整体纵向收缩期峰值应变(LVGLS)、右心室整体纵向收缩期峰值应变(RVGLS)、左房储备期纵向应变(LASr)、左房管道期纵向应变(LAScd)、左房收缩期纵向应变(LASct)],采用Pearson分析自动应变参数与手动应变参数、二维超声心动图参数及血清NT-pro BNP水平的相关性,比较LVGLS、RVGLS、左房应变分析的手动、自动应变分析时间,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析自动应变参数联合检测对CKD患者早期心肌损伤的诊断价值。结果B组LVEF水平低于A组、对照组,B组IVSd、LVPWd、LVEDD、RVD及血清NT-pro BNP水平高于A组、对照组,且A组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);B组自动及手动LVGLS、RVGLS、LAScd、LASct均高于A组、对照组,B组LASr低于A组、对照组,且A组自动LVGLS、RVGLS、LAScd、LASct高于对照组,LASr低于对照组,A组手动LAScd、LASct高于对照组,LASr低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);自动分析各应变参数与手动分析各参数均呈正相关(r=0.852,0.721,0.605,0.630,0.627,P<0.05);自动LVGLS、RVGLS、LAScd、LASct与LVEF呈负相关(r=-0.659,-0.598,-0.612,-0.601,P<0.05),与NT-pro BNP呈正相关(r=0.643,0.638,0.622,0.647,P<0.05);自动LASr与LVEF呈正相关(r=0.629,P<0.05),与NT-pro BNP呈负相关(r=-0.658,P<0.05)。自动病变分析时间较手动分析时间明显减少,差异有统计学意义(P<0.05)。LVGLS诊断CKD患者早期心肌损伤的曲线下面积(AUC)为0.928(95%CI:0.889~0.957),约登指数为0.736,最佳诊断敏感度为87.20%,特异度为86.40%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论自动应变定量技术应变参数联合检测对CKD患者早期心肌损伤具有一定诊断价值,可作为临床评估早期心肌损伤的有效检查方式,并对后续治疗具有一定指导价值。

关键词： 人工智能   数据   高等教育评价  

摘要： 人工智能赋能高等教育评价,为教育领域提供更为精准、高效的评价服务,引发教育评价领域的深刻变革。人工智能与高等教育的深度融合,是推动高等教育自身变革的积极尝试,是对国家战略的重大响应。人工智能是一把双刃剑。一方面,人工智能具有科学性、多元性、发展性的特征,它大大提高评价效率、改善评价结果、丰富评价主体、促进资源配置。另外一方面,由于算法复杂性、抽象性、排他性等特征,人工智能在伦理安全、评价标准、技术更迭、数据处理方面存在诸多挑战。研究主要从制度层面、技术层面、评价主体层面、评价标准层面四个层面提出具体的改进建议,以充分发挥人工智能赋能高等教育的价值最大化,为教育、科技、人才一体化建设贡献力量。Artificial intelligence enables higher education evaluation, provides more accurate and efficient evaluation services for the field of education, and triggers profound changes in the field of education evaluation. The deep integration of artificial intelligence and higher education is a positive attempt to promote the reform of higher education itself and a major response to the national strategy. Artificial intelligence is a double-edged sword. On the one hand, artificial intelligence has the characteristics of science, diversity and development, which greatly improves the evaluation efficiency, improves the evaluation results, enriches the evaluation subject, and promotes the allocation of resources. On the other hand, due to the complexity, abstraction, exclusivity and other characteristics of artificial intelligence, there are many challenges in the aspects of ethical safety, evaluation standards, technological change, and data processing. This study mainly puts forward specific improvement suggestions from four levels: system level, technical level, evaluation subject level and evaluation standard level, so as to maximize the value of AI-enabled higher education and contribute to the integration construction of education, science and technology and talents.

关键词： 人工智能   规则体系   法律关系   美国立法  

摘要： 人工智能发展给传统法律框架带来挑战,其规则原理在于人工智能应用引发法律关系要素变化。一方面,法律关系主体、行为智能化,带来权利(权力)行使方式、义务履行方式和责任承担方式复杂化。另一方面,权利对象智能化引发权利客体革新甚至产生权利冲突。落实人工智能相关主体权利、义务,厘清主体责任,需完善人工智能法律制度。这为我国构建人工智能规则体系提供了理论基础。另外,美国新技术治理一直具有分散特征,但其地方新近立法又有“横向”统一和专门化趋势,并体现人工智能法律关系特征。我国应采取分散式人工智能立法先行,跟进人工智能专门立法,同时注重弥补执法短板。

关键词： 抢抓机遇   前沿科技   快速发展态势   智能家居   人工智能   安防行业   智慧社区   安全意识  

摘要： 近几年,在国家政策推动力度持续加强、人工智能等前沿科技赋能不断成熟、人们安全意识进一步提升的时代背景下,作为我国安防行业重要应用领域的智慧社区与智能家居呈现快速发展态势,为安防行业发展带来新的驱动力,同时也面临一些新的问题亟待解决.

关键词： 智能化技术   燃气场站   自动化控制   数据分析   人工智能  

摘要： 燃气场站的运营管理对于保障燃气供应的稳定性和安全性至关重要,随着智能化技术的不断发展,传统燃气场站的管理方式面临着深刻的变革,本文研究了智能化技术在燃气场站运营管理中的应用,探讨了自动化控制系统、数据分析与监控技术、人工智能算法等在提升燃气场站运营效率和安全管理方面的作用,通过分析智能化技术在实际应用中的具体案例提出了优化燃气场站管理的策略与建议,旨在为未来燃气场站的智能化转型提供理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   ChatGPT   思政教育   创新融合路径  

摘要： ChatGPT具有极强的学习能力、逻辑分析能力等,能够为思政教育提供技术支撑,保障思政教育质量。但是ChatGPT在与思政教育融合过程中也存在较多风险,因此需要在积极应对风险的基础上首先两者的创新融合。文章以ChatGPT与思政教育融合为研究对象,通过分析ChatGPT与思政教育融合存在的风险,提出了相关风险应对策略以及基于风险应对的ChatGPT与思政教育的创新融合路径,旨在促进两者融合,推动我国思政教育进一步发展。

关键词： 防洪度汛   二维水动力模型   洪水预报   防洪预报   极端天气事件   深度神经网络   城市洪涝灾害   人工智能  

摘要： 近年来,随着全球气候变化的加剧和城市化进程的加快,极端天气事件频发,城市洪涝灾害的风险显著增加。北京由于特殊的地理位置和复杂的城市结构,防洪度汛工作更是面临着严峻的挑战。建议:一是提升洪水预报预警水平,揭开防护“盲区”。着力完善防洪预报体系。持续加强雨水情监测预报“三道防线”建设,融合卫星遥感、数字高程模型(DEM)、站点监测等多源数据,利用人工智能如深度神经网络等技术,识别流域上下游各站点间水文时空关联性,结合二维水动力模型实时推演,实现“数据+机理”增强的水文预报,进一步提高洪水预报精准度和预见性。

关键词： 深度神经网络   深度度量学习   机器学习   计算机视觉   人工智能  

摘要： 随着深度神经网络的兴起,深度度量学习(DML)引起广泛的关注。为了深入了解深度度量学习,首先,整理和分析传统度量学习方法的局限性。其次,从3个类型探讨DML,包括基于样本对、代理和分类的类型:基于样本对的类型包括散度方法、排序方法和基于生成对抗网络(GAN)的方法;基于代理的类型主要从代理样本、类别方面进行讨论;基于分类的类型中主要讨论了跨模态度量学习、类内类间边距问题、超图分类,以及与其他方法(如基于强化学习和基于对抗学习的方法)的结合。再次,介绍评估DML性能的各种指标,同时总结和对比DML在不同任务(包括人脸识别、图像检索和行人重识别等)中的应用。最后,探讨DML面临的挑战,并提出一些可能的解决策略。

关键词： 5G网络管理   人工智能   网络资源管理   网络性能优化   安全管理  

摘要： 随着5G的快速发展,网络管理的复杂性和多样性日益提升。传统的网络管理方法已难以满足5G网络的高要求。人工智能技术在5G网络管理中的应用为解决这些问题提供了新的思路。文章详细探讨了人工智能在5G网络管理中的关键技术及其应用,包括网络资源管理、网络性能优化、故障预测与诊断以及安全管理。