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关键词： 分枝杆菌感染   人工智能   体层摄影术,X线计算机   诊断,鉴别  

摘要： 目的:基于胸部CT影像,采用多种深度学习网络构建肺结核与非结核分枝杆菌肺病的二分类模型,并评估这些模型在两种疾病间的鉴别诊断效能。方法:对2019年10月至2022年12月在同济大学附属上海市肺科医院结核科确诊为肺结核和非结核分枝杆菌肺病患者的胸部CT图像进行回顾性分析。纳入研究的数据被分为肺结核组(197例)和非结核分枝杆菌肺病组(212例)。将数据集的80%分配至训练集,20%分配至测试集。采用深度学习网络(ResNeXt、ResNet、Transformer、SENet、ShuffleNet、Swin-transformer和DenseNet算法)构建二分类模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度评价模型的分类性能。在测试集中,将最优人工智能模型与3位不同年资的呼吸科(结核亚专业)医生的诊断性能进行比较。结果:ResNeXt模型、ResNet模型、Transformer模型、SENet模型、ShuffleNet模型、Swin-transformer模型、DenseNet模型在训练集中的AUC值分别为0.894、0.839、0.864、0.816、0.841、0.831、0.829;在测试集中的AUC值分别为0.826、0.816、0.817、0.811、0.784、0.771、0.735。在测试集中,最优模型ResNeXt的诊断性能(AUC值为0.826)高于中年资医生(AUC值为0.679)和低年资医生(AUC值为0.663),差异均有统计学意义(Z值分别为2.035和2.242,P值均<0.05)。结论:基于胸部CT影像的深度学习模型是一种快捷简便的无创诊断工具,在鉴别肺结核和非结核分枝杆菌肺病方面展现出了理想的诊断性能。

关键词： 人工智能技术   通信数据处理   机器学习  

摘要： 针对通信数据处理中的数据量大、实时性要求高、复杂性问题,提出一种基于人工智能技术的通信数据处理系统。该系统集成机器学习和深度学习算法,对通信数据进行高效处理和智能分析。系统由3个核心模块构成,能够实现通信数据的实时监测、快速传输、精准处理。实验结果表明,该系统在数据处理速度、准确性、可靠性方面显著优于传统方法,为通信数据的智能管理提供了有力支持。通过应用该系统,能够全面增强通信行业的数据处理能力,更好地应对复杂多变的通信环境,实现高效、可靠的通信数据管理。

关键词： 生成式人工智能   图情领域   文献综述   发展策略  

摘要： 图情领域关于生成式人工智能研究文献增长显著,有必要对其做阶段性综述研究,以期为该领域的学者与实践者提供有价值的参考与启示。本文采用内容分析与统计方法对该主题文献内容深入剖析,梳理其内涵、技术组成、工作原理、技术特征、嬗变发展以及对图情领域的影响与应用、风险与对策等的研究现状。最后,总结当前图情领域生成式人工智能研究现状、存在的问题及启示并展望其未来发展策略。

关键词： 生成式人工智能   虚假信息治理   选举政治  

摘要： 生成式人工智能技术的迅猛发展在提升生产力的同时也极大降低了虚假信息生产与传播的门槛,对全球信息生态和社会稳定构成了严峻挑战。生成式人工智能技术从内容生产、传播渠道和舆论环境三个维度强化了虚假信息的制造与传播。但另一方面,人工智能技术也可从虚假信息检测、内容过滤与审查、数据分析与预测方面助力虚假信息治理。最后,当前全球虚假信息治理有三条主要路径:以中国、美国和欧盟为代表的国家治理模式,以技术创新和合作共治为核心的企业治理和以提升媒介素养为目标的社会治理路径。

关键词： 人工智能   智能制造   创新应用  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,智能制造已成为工业4.0时代的核心驱动力。面对生产效率、质量控制、成本管理及供应链优化等一系列挑战,传统制造业正迫切需要转型升级。基于此背景,文章深入探讨了人工智能技术在智能制造领域中的优化与创新应用。通过分析AI在智能制造中的技术实现,揭示了AI技术如何提升制造业的生产效率、降低运营成本、优化产品质量和加强供应链协同,以期为制造业的数字化转型提供理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能立法   法律体系化   系统—控制论   人工智能全生命周期   人工智能法律关系  

摘要： 人工智能立法体系化是全球人工智能法治的大势所趋,也是协同治理的重要抓手、科学立法的应有之义和法学知识的素材支撑。然而,当前人工智能立法研究存在“概念不清”“定性不准”“理念不彰”“范畴不明”“脉络不畅”五大问题,阻滞了立法体系化进程。应当从“人工智能的应然法律概念”“人工智能法律规范的属性”“人工智能立法的理念欲求”三个层次设置“滤网”,在区分“狭义的人工智能立法”和“广义的人工智能领域立法”的基础上锚定人工智能立法范畴。针对当前人工智能立法“碎片化”的现象,应当坚持以“事物本质”理念检视问题,在法律体系化方法中嵌入“系统—控制论”原理来规整领域立法素材。在此基础上,应当在“法律”层级适时制定一部兼具框架性和包容性的“人工智能法”,以“发展负责任的人工智能”为融贯立法体系的价值基础,以“平衡公平与效率”和“平衡安全与创新”为两大基本原则。此外,以人工智能全生命周期的“研发—生产—服务—使用”节点为横轴,以“具体风险控制”和“抽象权利保护”两种控制模式为纵轴,可以纵横交错编织出八个具有规范生成功能的法律关系定型“区间”,由此形成构筑人工智能立法制度谱系的基本线索。

关键词： 《计算机应用》   自然语言处理   计算机视觉   人工智能   训练数据   视觉感知   逻辑推理能力   典型应用  

摘要： “大模型”(大规模预训练模型)是引领人工智能领域的变革式新范式,能够提供强大的知识表示与聚合能力,已展现出媲美人脑的视觉感知与逻辑推理能力。在超大参数规模、海量训练数据和强大计算资源支撑下,大规模基础模型(CLIP、SAM、GPT-4V、Sora等)已成为一系列下游任务的基石,展示出强大的任务性能与卓越的泛化能力,在自然语言处理、计算机视觉、工业数字化和智能化等多个领域有着重要突破和广泛应用。

关键词： 生成式人工智能   初中生物学   教学  

摘要： 生成式人工智能既可以为教师提供比较有针对性的教学设计思路,又能为学生提供较好的个性化学习辅导。以“生物多样性及其保护”课堂教学为例,探究生成式人工智能在初中生物学教学中的应用,阐述其在初中生物学教学中所能起到的辅助作用,为初中生物育人方式变革提供经验参照。

关键词： 剪切波弹性成像   人工智能辅助评分   甲状腺结节   良恶性   诊断价值  

摘要： 目的探讨人工智能辅助评分(AIAS)联合剪切波弹性成像(SWE)鉴别诊断甲状腺良恶性结节的临床价值。方法选取我院经手术或穿刺活检病理确诊的甲状腺结节患者231例,共检出327个结节,其中良性结节135个,恶性结节192个,比较甲状腺良恶性结节SWE参数[应变率比值(SR)]和AIAS的差异。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析SR、AIAS单独及联合鉴别甲状腺良恶性结节的诊断效能。结果甲状腺恶性结节SR和AIAS均明显高于良性结节,差异均有统计学意义(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,SR、AIAS鉴别诊断甲状腺良恶性结节的曲线下面积分别为0.885、0.845,灵敏度分别为75.00%、78.12%,特异度分别为97.78%、93.33%;二者联合鉴别诊断甲状腺良恶性结节的曲线下面积为0.917,灵敏度为82.81%,特异度为91.11%,均高于其单独应用,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论AIAS联合SWE在鉴别诊断甲状腺良恶性结节中有一定的临床价值。

关键词： 人工智能   高校思政   理论课   挑战   应对策略  

摘要： 随着科学技术的飞速发展,人工智能已经被广泛应用于教育领域。高等教育教学在享受高科技带来便利的同时,教学工作也面临着诸多挑战。文章从高校思政理论课的重要性出发,分析了人工智能时代高校思政理论课教学面临的挑战,最后从提高教师的数字化素质、利用人工智能技术优化教材内容开发教学资源、运用人工智能技术创新教学方法、利用智能评估系统对学生开展评估等方面提出应对策略。