人工智能辅助分析在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值

目的探讨人工智能辅助分析在宫颈液基薄层细胞学检查中的应用价值。方法选取首都医科大学附属北京朝阳医院病理科1 000例存档的液基薄层宫颈细胞涂片作为标准样例,通过深思考人工智能机器人科技(北京)有限公司研发的人工智能系统辅助检查和专业病理医师人工检查两种方式进行多组对比实验,对1 000例涂片的检查结果进行对比,以TBS2014的阳性分级准则,将意义不明的非典型鳞状细胞(atypical squamous cells of undetermined significance,ASC-US)及以上级别作为宫颈癌前病变的阳性标准,统计其灵敏度与特异度等指标,并分析不同检查方式结果的差异。结果人工智能辅助检查和专业病理医师人工检查的结果与病理科存档的判断结果基本一致。人工智能辅助筛查的灵敏度、特异度和准确率分别为100.00%、90.68%和97.80%。结论在人工智能辅助检查基础上结合病理医生的阅片技巧,可有效地减少漏诊的发生,具有高灵敏度与特异度,并能大大减轻医生的工作量。

人工智能辅助分析技术在子宫颈细胞癌前病变筛查中的应用价值

目的探讨人工智能辅助分析技术在子宫颈细胞癌前病变筛查中的应用价值。方法使用人工智能细胞学辅助阅片系统对86000例涂片进行分析,并与原诊断结果进行对比分析,统计其特异性、敏感性等指标,同时分析人工智能细胞学辅助阅片系统的分级诊断结果。结果人工智能细胞学辅助阅片系统对子宫颈液基涂片的特异性可达74.16%,敏感性高达98.77%,同时对意义不明的非典型鳞状细胞(atypical squamous cells of unknown significance,ASCUS)/非典型鳞状细胞,不除外高度鳞状上皮内病变(atypical squamous cells,excluding highly squamous intraepithelial lesions,ASC-H)/低度鳞状上皮内病变(low-grade squamous intraepithelial lesions,LSIL)细胞具有更高的敏感性。结论人工智能辅助分析技术实现了子宫颈细胞学智能化阅片,细胞学辅助阅片系统的应用有效地提高了病理医师的工作效率和诊断准确率,降低了漏诊风险。

风险与应对:论人工智能证据在刑事司法中的运用--以“人脸识别分析结果”为例

大数据证据在实践中进阶为人工智能证据并被办案人员分别作为涉案线索、法定证据或其他证据材料使用。虽然人工智能证据可以在提高诉讼效率、降低证明难度和强化指控体系方面发挥重要作用,但仍面临归属难题和实践风险。人工智能证据不同于传统证据,应具有作为诉讼证据使用的正当性,对其法律地位应予以承认。在诉讼主体尚难对其充分认知、有效解释以及合理运用的情况下,若任其任意使用,则极易诱发刑事错案、控辩失衡和权力位移风险。未来,证据种类规定应以“开放论”取代“封闭论”,为其准入刑事诉讼破除枷锁;应健全审查规则和审查机制以化解其负面效应。鉴于当前实践需求和风控考虑,对人工智能证据的使用可暂以有限性为原则,尽可能将其由定罪证据转向量刑证据、由实质证据转向辅助证据。

自动分析评价排球比赛中各局双方布阵效果的人工智能系统

用数学逻辑模型的模糊数学的计算原理,建立自动分析评价排球比赛中各局双方布阵效果的人工智能系统。通过在IBM-PC机上运行实验,经多场国际比赛系统运行验证:本系统所给出的数据是准确的,做出的分析评价是科学的。

基于线上线下混合式教学的“数据分析与人工智能”课程研究与实践

文章针对“数据分析与人工智能”课程教学过程中存在的问题,提出了该课程的研究型教学模式,并结合学生特点及教学的需要,制定了线上线下混合式教学实施方案,在教学实践活动中取得了良好的效果,达到了提高教学质量、提高学生的综合知识、实践能力和创新能力的目的。

人工智能文献计量与可视化分析

真正意义上的人工智能诞生到今天不过百年,然而人工智能技术与我们的日常生活中早已密不可分,小到手机智能语音大到工厂中的制造器人,都能看到人工智能技术的影子。本文将以科学计量学与引文分析法为理论指导,将Web of Science数据库收录的人工智能领域的文献为研究对象,并使用CiteSpace软件系统制作可视化图谱、数据统计表格,对2010年至2019年国际人工智能研究领域规律和发展状况等进行分析,通过这一新视角来研究人工智能的发展规律与现状,希望能为我国人工智能发展提供有力的经验建议。

大数据时代背景下人工智能在计算机网络技术中的应用

在现阶段这个快节奏的生活中,人们早已经进入到了大数据的时代背景下。那么,随着我国计算机网络技术的应用,人工智能在当今的发展也是如火如荼,人工智能不但在生活当中给人们带来了许多的便利,而且还创新了传统的计算机网络技术,并且也不断给传统计算机技术增添了更多的活力。因此,本文将对计算机网络技术中人工智能发展的优势等进行深入的分析,以供参考。

人工智能背景下大学会计学毕业生专业能力需求及课程优化

本文通过对广东省部分高校会计学专业应届毕业生的问卷调查,从求职者视角了解、发现人工智能背景下,企业对会计学毕业生知识与能力的需求呈现多样化特点,提出高校会计学专业教学应与人工智能相融合,不仅要运用人工智能进行教学,还应开设与人工智能相关的专业课程。

教育人工智能伦理的解析与治理--《人工智能伦理问题建议书》的教育解读

该研究力图揭示人工智能伦理治理需应对的私有数字治理体把控的人工智能伦理霸权、全球人工智能治理失序和主权国家人工智能治理滞后的现状。从机器决策与人文实践互动的维度界定人工智能伦理问题分析框架,剖析基于数据和算法的预测和决策引发的典型伦理问题。在此框架下,辨析教育人工智能伦理问题的主要表现形式和教育作为培养人工智能伦理价值观和伦理行事能力的主渠道作用,探索教育人工智能伦理治理与教育智能升级统一与同步的制度再建空间和实践方向。

智能阳台种植综述

主要使用物联网技术、自动化技术和人工智能分析,分析了智能阳台种植的优势和挑战,并展望了未来的发展方向。具体方法包括感知层的传感器数据采集、网络层的数据传输与应用层的智能控制及远程监控;优势包括提高种植效率、降低人力成本、促进城市居民参与绿化和粮食安全,而挑战则包括系统稳定性、安全性和成本。未来发展方向则是通过降低技术成本和开销成本,实现更加智能化、规范化。

ChatGPT介入思想政治教育产生的相关风险分析

ChatGPT在跨模态深度学习的基础上拥有了与思想政治教育对话的能力,实现了思想政治教育主客体的交流。ChatGPT介入思想政治教育的途径主要是生产具有思想政治教育元素的话语和充当思想政治教育的中介。由于ChatGPT自身的特殊运行模式,它在生产具有思想政治教育元素的话语的过程中并不单单充当思想政治教育的中介。这引发了思想政治教育主客体认知错误的风险、价值理性淡化和主体间价值理性消解风险、物的非生命性和人的生命性之间的对抗风险以及非主流意识形态话语和主流意识形态话语冲突的风险等。了解并分析ChatGPT介入思想政治教育的相关风险对于人工智能和思想政治教育的发展都具有重要的指导意义。

人工智能下的小学课堂师生互动有效性研究

课堂教学是师生互动的过程,AI人工智能分析系统是先进教学工具的代表。用AI人工智能分析系统对课堂教学师生互动的行为指标和行为特征进行有效性实证分析,不仅能够诊断和改进教师的课堂互动行为、提升课堂互动的效率,完善教师的教学设计,促进教师的专业技能发展,同时可以创新有效教学知识,完善有效教学的理论体系,最终使师生双方受益。

人工智能压力性损伤图片分析系统对压力性损伤预后的影响分析

目的:探讨人工智能压力性损伤图片分析系统对压力性损伤病人预后的影响。方法:2022年8月—2023年8月选取医院收治的压力性损伤(PI)病人120例为研究对象,基于随机分组法将病人分为观察组及对照组各60例。对照组行常规评估及护理,观察组基于人工智能压力性损伤图片分析系统对病人实施分期管理,比较两组入院2 h内PI评估及时率、PI评估准确率、创面处理及时率、创面处理有效率、病人入科和出科时压力性损伤愈合计分表(PUSH)评分及病人护理满意率。结果:观察组入院2 h内PI评估及时率、PI评估准确率、创面处理及时率、创面处理有效率及病人满意率均高于对照组(P<0.05),观察组出科时PUSH评分较对照组明显下降(P<0.05)。结论:人工智能压力性损伤图片分析系统可提升PI病人诊断及时率及准确率,可改善病人预后,提升病人满意度。

视频分析技术在三维可视化巡检中的应用

文章通过空间分析建模实现厂区内的空间复刻,利用三维可视化的展示方式实现厂区内摄像机按照既定的巡检路线完成监控点位实时画面的智能巡视,并且基于人工智能视频分析技术,实现人员违规、环境异常报警功能,用以支撑实际巡检业务的安全管理需求,达到监测预警、风险控制的效果。

综合交通客运枢纽基于AI视频分析的智慧安防研究

文章针对基于人工智能(Artificial Intelligence,AI)视频分析系统的智慧安防的应用进行了分析,讨论了AI视频分析系统的架构及前端摄像机在综合交通枢纽场景中的应用,详细介绍了AI视频分析中的运动目标AI识别、AI自动跟踪及移动侦测、双目、多球机联动跟踪以及视频摘要和检索等技术,以期提高综合交通客运枢纽智慧安防系统的运行效率。

基于加权随机森林算法的复合材料冲击后压缩剩余强度预测研究

飞机复合材料结构在服役中难免会因外物冲击而造成损伤,从而在一定程度上降低结构的承载能力,更会对飞机的飞行安全造成影响。相对于拉伸性能,复合材料对压缩性能更为敏感,因此对复合材料冲击后压缩性能进行研究意义重大。本文对复合材料冲击后压缩剩余强度试验数据进行工程方法分析,与随机森林预测结果进行了对比研究,结果表明,与现有工程方法相比,本文建立的基于加权随机森林算法对复合材料冲击后压缩剩余强度的预测精度有显著提升。

人工智能手持式孕激素检测仪的结构设计

人工智能手持式孕激素检测仪因其精巧的外观结构设计,精准的测量结果以及简单的操作方法还有实惠的价格,使其可广泛应用于医院和家庭。配备一次性的试纸夹具,每天只需沾取女性尿液后插入仪器端口,5秒钟后LCD液晶显示屏便会显示孕激素,如促黄体生成素(LH)、雌二醇(E2)等数据。也可同步上传数据至手机APP,形成记忆曲线,准确推测易孕期,提高怀孕概率。更有人工智能学习软件分析数据,为顾客提供个性化建议。该文阐述了检测仪内部传动系统的设计原理,组成零部件的选型原则,试纸夹具和外壳的设计原理。最后,对人工智能手持式孕激素检测仪的展望做了简单的叙述。

患者360综合视图研究与设计

从关键技术、功能模块等方面阐述基于区域卫生数据的患者360综合视图设计与构建,介绍系统应用价值,指出其能够实现居民就诊行为分析、慢病趋势预测、治疗效果评估、疾控管理、医疗费用监测等。

电力系统负荷预测综述

本文对电力系统负荷的种类及几种常见的预测方法进行综述,将负荷预测的作用重要性进行突出,最后对负荷预测进行总结展望。

新型冠状病毒肺炎不同临床分型的定量CT影像参数表现

目的探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者不同临床分型的CT影像定量表现。方法多中心回顾性分析2020年1月至2020年3月在浙江省五家医院确诊的COVID-19患者81例,搜集患者的一般资料、临床表现、临床分型、胸部CT影像和实验室检查资料。基于深度学习技术和患者的胸部CT影像定量参数:受累肺叶数、不同肺叶肺段的感染体积占比(%)与密度分布占比(%),采用多组别独立样本的Kmskal-Wallis秩和检验,分析比较非正态分布量化参数。结果COVID-19轻型29例,COVID-19普通型44例,COVID-19重型8例,三组患者的年龄差异有统计学意义(P=0.018)。COVID-19轻型出现发热(>38℃)的比例为55.2%,普通型为72.7%,重型为100%。实验室检查,COVID-19轻型和普通型均表现为中粒细胞计数正常或降低,重型患者的中粒细胞计数显著升高(P=0.042)。三组的受累肺叶个数分别为0(2)、4(2)、4.5(1),组间差异有统计学意义(P<0.001)。三组的肺炎病灶体积占比分别为0(0.18%)、1.81%(3.69%)、5.14%(18.03%),轻型显著小于普通型和重型,且各肺叶肺段均具有统计学意义(P<0.001);感染病灶密度分布呈现同样趋势,且在CT值区间[-570,-60]HU轻型显著小于普通型和重型(P<0.001),而普通型与重型的肺炎病灶体积占比、感染病灶密度分布均无明显统计学差异(P>0.05)。结论基于人工校正的深度学习分割模型可实现对COVID-19不同临床分型的受累肺叶个数、CT病灶分布、病灶密度分布的快速自动评估。胸部CT不仅可以早期诊断COVID-19,还能对其临床病程及严重程度进行评估。