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关键词： 体育裁判   人工智能   伦理   法律   算法  

摘要： 受益于数据的积累、算法的跃迁及算力的提升,人工智能在体育赛事判罚中的应用渐趋增多。综合运用文献资料、逻辑分析等方法,厘清体育裁判人工智能化的内涵、功能及其场景,检视并调适其相关困境。研究认为:相较于人类裁判,体育裁判人工智能化更具高效性、客观性、稳定性和可预测性,但囿于技术的双重性,体育裁判人工智能化在程序方法、价值对齐、终局裁决3个方面分别面临不同的困境,并具有不同的限度表征。为确立体育裁判人工智能化的辅助性地位,达至人工智能技术赋能裁判之理想效果,相关主体应围绕3条路径予以调适:实现系统的优化升级,提供可申诉救济渠道;健全算法风险治理机制,化解偏见与黑箱危机;尊重参与方固有权利,明确职责及担责边界。

关键词： ReLU-DBN   故障诊断   特征提取   开关柜   神经网络  

摘要： 本研究探讨了基于ReLU-DBN网络的10 kV开关柜故障诊断模型,通过对不同类型传感器的实时信号采集和特征参量提取,构建了诊断网络。针对输入数据的归一化处理,提高了模型的学习效率和准确性。实验结果表明,ReLUDBN网络在不同样本集规模下均表现出优异的诊断性能,特别是在特征信息较为丰富的情况下,诊断准确率高达93.5%。相比于LSSVM和CNN模型,ReLU-DBN网络能有效提取深层次的抽象特征,展现出较好的容错能力,为开关柜状态识别提供了一种有效的解决方案。

关键词： 医院医疗器械   机电设备   管理   维护   方法  

摘要： 为解决医院医疗器械机电设备管理与维护难题,提升设备管理与维护水平,本文对其管理与维护方法展开研究.通过分析医院医疗器械机电设备管理与维护现状,指出存在设备种类多管理难、使用频繁故障率高、技术人才匮乏、制度不健全、维护资源不足等难点.认为应制定完善的设备管理制度,加强定期检查与预防性维护,提升技术人员专业能力,建立设备信息管理系统,合理规划设备更新替换,以此优化管理与维护工作,确保医院医疗器械机电设备的稳定运行.

关键词： 成本综合控制   港口   设备管理   问题  

摘要： 设备管理关乎港口效益的有效创造,纵观当前港口设备的运行与管控,受到诸多因素的影响,导致设备成本的综合控制效果不佳,无法为港口增大效益提供支持。本文从港口设备管理成本综合控制问题的分析入手,阐明提升成本综合控制水平的具体措施。

关键词： 交通系统   深度确定性策略梯度算法   路网   智能化  

摘要： 为提高城市交通系统的效率和稳定性,减少车辆等待时间,提高道路通行能力,采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法作为核心控制策略。将城市路网建模为集中式控制系统,通过Agent控制路网中的多个交叉口,并提出多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)结合异步优势行动者评论家(Asynchronous Advantage Actor-Critic,A3C),简称MA3C。结果表明,DDPG算法训练初期奖励值迅速上升,1000步后约稳定于150,表现优异。MA3C在高峰时奖励值为−5.94,延迟仅0.39 s,速度最高,其队列长度和等待时间显著低于其他算法。在不同车流密度下,所研究系统的车道平均占用率和平均速度均优于对比算法,高密度流量中车道平均占用率为0.9%,平均速度达14.89 m/s。低密度流量中车道平均占用率为0.4%,平均速度为17.68 m/s。所提方法不仅能够提高了交通系统的效率,还能增强交通控制的灵活性和适应性,推动了交通控制技术向智能化、自动化的方向发展。

关键词： 图像去雾   双分支频率提取模块   注意力机制   特征融合   编码器-解码器结构  

摘要： 由于大气雾和气溶胶的存在,图像能见度显著下降且色彩失真,给高级图像识别带来极大困难.现有的图像去雾算法常存在过度增强、细节丢失和去雾不充分等问题.针对过度增强和去雾不充分的问题,本文提出了一种基于频率和注意力机制的图像去雾算法(frequency and attention mechanism of the image dehazing network,FANet).该算法采用编码器-解码器结构,通过构建双分支频率提取模块获取全局和局部的高低频信息.构建频率融合模块调整高低频信息的权重占比,并在下采样过程中引入附加通道-像素模块和通道-像素注意力模块,以优化去雾效果.实验结果显示,FANet在SOTS-indoor数据集上的PSNR和SSIM分别为40.07 dB和0.9958,在SOTS-outdoor数据集上分别为39.77 dB和0.9958.同时,该算法也在HSTS和Haze4k测试集上取得了不错的结果,与其他去雾算法相比有效缓解了颜色失真和去雾不彻底等问题.

关键词： 大模型   人工智能   新质生产力   技术赋能   算法   算力  

摘要： 大模型技术的突破正引领人工智能时代的到来,在其加持下新一代人工智能在算法模型、数据算力及场景应用上的表现都显著优于传统人工智能。作为当前人工智能领域的核心技术,大模型技术是驱动新质生产力发展的重要引擎。从内在逻辑来看,大模型技术的革命性突破带来了生产要素的创新性配置和产业结构的深度转型升级,成为新质生产力的重要驱动力。从基本内涵来看,大模型技术通过对劳动者、劳动资料和劳动对象三大生产力基本构成要素及其优化组合的全面升级与拓展,实现对新质生产力的深度赋能。从实现路径来看,需要通过加强算力基础设施建设、推动核心算法技术创新、开拓技术应用空间与场景、培养复合型数智人才,进一步激发大模型技术在推动新质生产力发展上的强劲动能。

关键词： algorithm for good   algorithm governance   algorithmic risk   feature analysis  

摘要： [Purpose/ significance] With the emergence of ChatGPT, algorithm applications increasingly dominate human life, algorithm black box, algorithm manipulation, algorithm collusion, algorithm bias, algorithm discrimination and other risks also follow, these risks seriously affect social stability and even national security. The research and judgment of the global algorithmic risk situation can help to prevent and identify algorithmic risks, and provide Chinese wisdom and ideas for dealing with the global algorithmic risk governance problems. [Method/ process] The article systematically reviews 915 core literature from major domestic and foreign databases, constructs an algorithm risk research framework based on “subject areas research topics governance tools governance measures”, and analyzes the interdisciplinary, complex interweaving, prominent anthropomorphism, and generalized uncertainty characteristics of algorithm risk. [Result/ conclusion] From five aspects: strengthening the research on algorithmic risks in the field of intelligence science, enhancing the interpretability of artificial intelligence algorithms, strengthening research on algorithmic application and service improvement, and strengthening research on global algorithmic risk management and China’s wisdom and vision, this paper looks forward to the challenges of algorithmic risks. © 2025 Information studies: Theory and Application. All rights reserved.

摘要： 目的:探究责任制护理理念在新生儿科仪器中设备管理的应用效果.方法:2022年1月选取本院新生儿科使用的131件仪器,检查无误后,将仪器分类,选择相应责任人,主要负责仪器的维护、清洁、外借,同时对使用者进行监督、指导,保证仪器的合理使用和日常保养.2023年1月再次对仪器设备进行检查,对比采用责任制护理理念后,新生儿科仪器设备的故障率和仪器操作情况.结果:在引入责任制护理理念后,新生儿科仪器设备故障率(婴儿培养箱、心电监护仪、输液注射泵)小于干预前(P<0.05);医护人员操作合格率(婴儿培养箱、心电监护仪、输液注射泵)大于干预前(P<0.05).结论:在新生儿科仪器设备管理中,运用责任制护理方法能降低仪器设备的故障率,提高医护人员操作的规范性.

关键词： 点云配准   八叉树   体素中心   3DSC算法  

摘要： 随着三维扫描技术的发展,大量点云数据被生成,如何有效处理与分析这些数据成为一个重要问题。点云配准是点云处理的一个关键步骤,3DSC是一种基于特征的配准算法,广泛应用于计算机视觉领域。该算法具有较高的配准精度,但对大规模点云数据或噪声干扰严重的数据进行配准时存在配准时间过长的问题,在对精度和配准效率要求较高的场景下不适用。为解决该问题,首先,对3DSC算法进行优化,在其配准时提取体素中心进行降采样处理,将完整的点云数据重复进行八叉树分割,直至达到最大递归深度或者不能再分割;其次,对每8个相邻最小单元内的数据点提取体素中心;最后,将所有体素中心重新构建成新的点云数据并进行配准。相较于传统的3DSC算法,优化后的3DSC具有更高的配准效率,大大缩短了配准时间。