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关键词： 现代医药物流   人工智能   药品保障   江西省  

摘要： 目的完善现代药品流通体系,提升药品供应保障服务能力。方法对江西省637家药品批发企业和零售连锁企业发放《人工智能技术在江西省现代医药物流应用建设研究》调查问卷,调查内容包括医药企业未来5年实施现代医药物流的意愿、药品经营企业计算机配备情况、人工智能设备配置情况、影响因素、企业期望解决的问题,分析江西省现代医药物流发展存在的问题,并提出针对性建议。结果共发放637份调查问卷,回收395份有效问卷,有效回收率为62.01%。其中,194家(49.11%)企业表示有计划在未来5年达到药品现代物流条件;所有获得药品经营许可证的企业均已配备企业计划资源(ERP)系统;已配备仓储管理系统(WMS)、运输管理系统(TMS)、温湿度调控设备、条形码编制/打印扫描设备、射频扫描技术(RF)设备、动力输送线、自动导向搬运车(AGV)、电动叉车和巷道堆垛机的企业占比分别为24.30%,18.73%,84.81%,26.08%,17.22%,14.43%,12.41%,18.23%,7.09%。企业近3年年均销售额、企业仓库面积为主要影响现代医药物流是否建立的因素。医药企业希望能根据企业类型设置开办条件,放宽物流专业人员条件,解决医药物流配送“最后一公里”配送难、成本高的问题。目前存在企业数量增长速度快、规模偏小,企业设施设备智能化水平不高,企业人工智能设备投入与收益不相匹配等问题。结论建议政府相关部门提供相关支持政策,破除药品流通体制机制障碍;现代医药物流行业加强人工智能技术运用,提升企业核心竞争力,促进行业高质量发展。

关键词： 线缆敷设质量   曲率测量   非接触式测量   机器视觉   人工智能   SLAM   深度学习  

摘要： 作为电力、通信等基础设施的重要组成部分,线缆的敷设质量将直接影响工程的安全性和可靠性,特别是曲率这一关键质量指标。传统线缆曲率测量方法主要依赖人工操作(如使用皮尺或目测),存在效率低、精度不足及安全性差等问题,无法满足现代工程对线缆敷设质量控制的智能化需求。随着人工智能与机器视觉技术的发展,非接触式测量技术在工业检测领域展现出显著优势。然而,基于激光雷达、毫米波雷达等传感器的现有方法仍存在成本高、体积大、功耗大等缺陷,难以满足现场快速测量的需求。为解决这一问题,文章提出了一种基于人工智能和机器视觉的非接触式线缆曲率测量方法,该方法融合了单目摄像头和IMU惯性导航传感器,利用图像SLAM技术与深度学习算法实现了对线缆的智能识别和对曲率的高精度测算,为线缆敷设的质量控制提供了高效、精确的解决方案。实验结果表明,该方法具有良好的实时性、精度和可操作性。

关键词： artificial intelligence regulation   machine translation ethics   data processing   algorithmic optimisation   ethical alignment  

摘要： The technological breakthroughs in generative artificial intelligence,represented by ChatGPT,have brought about significant social changes as well as new problems and *** artificial intelligence has inherent flaws such as language imbalance,algorithmic black box,and algorithmic bias,and at the same time,it has external risks such as algorithmic comfort zone,data pollution,algorithmic infringement,and inaccurate *** problems lead to the difficulty in legislation for the governance of generative artificial *** the data contamination incident in Google Translate as an example,this article proposes that in the process of constructing machine translation ethics,the responsibility mechanism of generative artificial intelligence should be constructed around three elements:data processing,algorithmic optimisation,and ethical alignment.

关键词： 生涯规划教育   人工智能   个体价值观   提升能力   人生选择   未来不确定性   中小学   前沿技术  

摘要： 随着人工智能的发展,您是否会对学生或孩子未来的职业和人生选择感到迷茫?人工智能等前沿技术的迅猛发展和广泛应用,也带来了未来不确定性和职业结构的演变,自然对中小学生涯规划教育提出了新挑战。中学阶段是个体价值观和职业观念形成的关键时期,科学有效的生涯规划教育能够帮助学生把握升学选择的方向,提升能力,增强应对未来变化的信心和能力。

关键词： 拓展思维   人工智能   智能体   教育管理方式   人机协同   信息技术   训练思维   审核批准  

摘要： 今天,使用生成式人工智能大模型,每一位教师都可以一分钟内用一句话创建一个辅助自己教学的智能体。这预示着一个以教育智能体和教育微场景应用为标志的新时代来临!教育智能体是基于生成式人工智能大模型,根据用户的设置,人机协同执行教学工作任务的程序。教育智能体在教育领域的应用,与我们过去熟悉的信息技术完全不同。它不仅能够像PPT一样呈现信息,还能帮助师生拓展思维、训练思维、发展思维。可以说,它是一种新型辅助人类思维的工具,将会改变人类的学习方式、思维方式和教育管理方式。在教育教学中使用智能体,并不要求学校和教师自己去创建生成式人工智能通用大模型,而是要充分用好国家有关部门审核批准的国产大模型软件,通过设定描述,创建适合自己在教育教学中使用的智能体。

关键词： 火电厂   继电保护   故障诊断   故障处理   人工智能  

摘要： 火电厂继电保护系统作为保障电力系统安全稳定运行的重要设备,其可靠性直接关系到电网的安全运行。由于火电厂继电保护系统结构复杂,元件种类繁多,一旦发生故障,故障诊断与处理面临诸多挑战。本文在分析火电厂继电保护系统组成与常见故障的基础上,重点研究了火电厂继电保护系统的故障诊断方法,并提出了相应的故障处理措施。首先阐述了火电厂继电保护系统的基本组成与工作原理;其次分析了火电厂继电保护系统的常见故障类型、故障特征及其对系统的影响;在此基础上重点研究了基于神经网络、模糊推理、信息融合等人工智能方法的火电厂继电保护系统故障诊断技术;最后提出了包括硬件冗余、自动化监测、智能决策等在内的故障处理措施。此外,本文还通过仿真实验对不同诊断方法的性能进行了对比分析,验证了所提出方法的有效性。本研究对于提高火电厂继电保护系统可靠性、保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。

关键词： 智能导师系统   ITS   数字时代   人工智能  

摘要： 数字时代人工智能的加持为教育教学的发展注入了新的活力。作为人工智能在教育教学中的重要应用,智能导师系统在提升教学效率、开展个性化学习等方面提供了有效的支持,但同时在应用过程中也出现了新的困境。文章从梳理智能导师系统的发展历史出发,审视其目前在定位、作用、伦理等方面所面临的现实困境,并详细分析了其产生的原因,进而从“正确认识角色定位,探索教学应用创新”“增强可用与易用性,提升师生数字素养”“加强伦理道德研究,规范现实应用伦理”三个方面探索其对教育教学支持的应然路向,以便深入地认识智能导师系统的定位和特点,促进其在数字时代的助学、助教中发挥更加重要的作用。

关键词： 电子病历   胸外科   质量控制   人工智能   专家共识  

摘要： 电子病历的应用是现代医疗信息化的重要组成部分,也是提升医疗质量和安全性的关键环节。制定规范、标准的胸外科电子病历有利于规范诊疗流程、提高医疗效率、提升医疗质量、更好地保障患者安全;有利于标准化、结构化数据的采集和运用,推动临床决策和人工智能运用以及临床专科专病中心的建设。中国医师协会胸外科医师分会、海峡两岸医药卫生交流协会胸外科专业委员会、吴阶平医学基金会肺癌专业委员会、浙江省医师协会胸外科医师分会和福建省医师协会胸外科医师分会在充分考虑相关国家政策要求、信息标准以及临床应用实践难点、痛点和最新研究成果的基础上,探索电子病历创新路径;经过多方、多轮次专业的讨论、调研,制定《胸外科电子病历质量控制和管理中国专家共识(2024版)》,旨在为我国广大胸外科医师、信息从业人员提供住院电子病历建设和应用参考,促进胸外科领域信息化水平和医疗水平不断提升,助力健康中国建设。

关键词： 胎盘植入性疾病   深度学习   核磁共振   人工智能   风险预测  

摘要： 目的探讨基于深度学习的MRI图像自动分割技术在胎盘植入性疾病(PAS)预测中的作用。方法收集2016年1月至2022年5月四川省人民医院孕晚期胎盘MRI图像。训练集:合并PAS的患者58例760张图像;未合并PAS的患者41例596张图像。测试集:合并PAS的患者18例232张图像;未合并PAS的患者11例161张图像。训练完成后分别与两名影像科主治医师及住院医师诊断结果进行对比。结果在PAS的二分类预测中:Nasnet神经网络分类模型预测PAS发生的灵敏度为100%,特异度为90.9%,准确性为96.5%,AUC为0.985。住院医师组灵敏度72%、特异度63.6%,准确率68.9%;主治医师组灵敏度88.8%,特异度81.8%,准确性86.2%。住院医师组预测准确率与分类模型对比,差异有统计学意义(P<0.05),二分类模型预测PAS的准确率远胜于住院医师组,二者灵敏度、特异度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。主治医师组预测效果与二分类模型预测效果对比,差异无统计学意义(P>0.05),但Kappa值为0.776,两者一致性较好。结论基于深度学习技术的MRI图像自动分割在预测PAS中是可行的。

关键词： 气候模式   人工智能   气候变化  

摘要： 人类活动引起的气候变化是自然生态和人类社会面临的严峻挑战。作为应对气候变化的重要工具,气候模式为理解过去气候系统演变机理、气候服务及预估未来全球变化情景提供重要支撑。然而,气候模式在过程表达、次网格参数化及空间分辨率等方面的问题严重制约了气候模式的模拟与预测能力。随着经济社会的发展,人工智能技术得以广泛应用,其具有的整合多源数据、识别潜在信息、学习已有“经验”等优势,有望为气候研究和应用提供新的助力。在此背景下,文中首先对气候模式的发展进行简要回顾,接着在此基础上结合人工智能技术特征,阐述人工智能在气候研究和服务中的应用并分析现阶段面临的挑战。结果表明,已有观测数据与模式输出结果能够为人工智能应用提供必要数据基础,人工智能则据此对气候模式进行优化和集成,进而提升了气候模拟与预测结果的准确性。展望未来,应当聚焦人工智能与气候模式的耦合问题并拓展人工智能在应对气候变化各领域的应用,从而更有效地应对全球气候变化带来的挑战。