解析16排螺旋CT预扫描及智能对比剂跟踪技术的应用

目的对16排螺旋CT预扫描以及智能对比剂跟踪技术的临床应用价值进行评价分析,为今后的临床诊断工作提供可靠的参考依据。方法抽取在2011年1月至2013年12月我院收治的行CT增强扫描检查的临床患者198例,将其按照入院时问顺序分成对照组和观察组,观察组患者在增强扫描时接受预扫描和智能对比剂跟踪技术,对照组未采取预扫描和智能对比剂跟踪技术,对这两组患者造影成功率、图像质量等进行对比分析。结果经对比发现,观察组患者CT增强扫描造影成功率高于对照组(P<0.05),图像质量优于对照组(P<0.05)。结论智能对比剂跟踪技术在CT增强扫描中合理应用可有效提高CT图像质量,对于提高临床诊断率具有重要意义,值得关注。

内蒙古广播电视台播控系统中智能对比切换系统的设计

本文通过介绍部署播控系统中智能对比切换系统,旨在为提升内蒙古广播电视台高质量安全播出提供理论参考。

人工智能视域下的新质生产力生成路径

随着人类从信息时代进入数字时代,以科技创新为关键核心的新质生产力正在与人工智能形成“互嵌”。基于高深知识生产、技术元素整合以及产业技术突破,人工智能在新质生产力的劳动者层面催生智能生产力,在劳动资料层面提供高效数字化的劳动工具,在劳动对象层面促发以产业生态化为特征的新型生产体系。以人工智能加快推动新质生产力发展,需要从四个方面着力:一是形成政产学研一体的人工智能人才生态;二是建立协同开放的人工智能科技创新生态;三是培育协调互嵌的人工智能产业生态;四是构建规范高效的人工智能治理制度生态。

智能机器人在基层慢性病管理中的应用与挑战

全球慢性病患病率不断上升,给社会的发展和个人健康带来重大挑战。管理慢性病需要长期治疗和监测,对患者的生活方式提出了一定要求。随着人口老龄化和人们生活方式的改变,慢性病防控正变得越发重要。近年来,随着医疗卫生领域科技创新向纵深发展,借助人工智能的智能机器人在医疗领域的应用也逐渐成为国家重要战略方向之一,传统的慢性病管理方法过于依赖医生和患者之间的线下交流,导致医生无法与患者保持长期且有效的沟通和随访,患者病情出现变化时医生可能无法及时发现和监测。此外,传统的慢性病管理方法通常是一种通用化的方法,无法充分考量到每位患者的个体差异。鉴于传统慢性病管理方法的局限性,本文提倡利用智能机器人提供更便捷高效的基层服务。本文认为,通过个性化健康管理方案、辅助医疗诊断、定时提醒服药等功能,使智能机器人能够致力于改善患者生活质量、减轻医疗资源压力,从而推动全球智能化医疗管理的发展。

面向DAG任务的分布式智能计算卸载和服务缓存联合优化

建立了一种有向无环图(DAG,directed acyclic graph)任务卸载和资源优化问题,旨在应用最大可容忍时延等约束实现系统能耗最小化。考虑到网络中计算请求高度动态、完整的系统状态信息难以获取等因素,最后使用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG,multi-agent deep deterministic policy gradient)算法来探寻最优的策略。相比于现有的任务卸载算法,MADDPG算法能够降低14.2%至40.8%的系统平均能耗,并且本地缓存命中率提高3.7%至4.1%。

智能传感技术在水肥一体系统中的应用研究

以进一步提升水肥一体机系统的作业效率为目标,选取智能传感的监测技术,针对整机的监测控制与信号处理展开应用设计研究。考虑水肥一体机过程作业肥液融合的均匀性及系统各模块之间的协同性功能实现,结合微分补偿的传感数据算法处理方法,进行智能传感的水肥一体机架构布局,并匹配可执行的软件控制程序及硬件实施结构,进行实地传感应用监测与灌施控制作业试验。结果表明:水肥一体机系统的数据监测准确率可达95.25%,系统故障率相对降低3.79%,监测数据准确及时,能够确保系统各环节指令得到有效的调整与反馈,进而保证灌施土壤的含水稳定率相对提升7.87%,对于作物的稳定生长与产量提升有重要的参考价值。

大模型媒介:ChatGPT引发的智能传播革命及其社会影响

ChatGPT作为一种基于海量数据和大规模预训练而形成的具有海量参数的大模型媒介正在全球引发一场新技术的创新扩散,大模型媒介以其强大的对人类自然语言习惯常识性、结构性、对话性文本的理解和生成能力,正在引发一场智能传播革命,从而大大拓展人类信息传播的广度和深度,而且还将深刻地影响人类社会的形态和结构,使其变成一种不可或缺的“社会行动者”和决定性的“社会权力”。

智能精密播种机的优化设计

智能精密播种机是一种自动化的农业设备,可大幅提高种植效率、减少种植成本。但是,目前智能精密播种机依赖高精度的传感器、控制系统和算法来实现准确的种子投放和深度控制,需要较高的技术要求和技术支持,且对于一些不规则形状的种子或大粒小种的种子,适应性较差。为此,提出了一种智能精密播种机优化方案,并使用高精度传感器和控制系统实现多功能播种,控制种子的投放量和调整播种深度,使用节能设备模块化设计和使用易于更换的部件、数据分析功能和简单易用的用户界面。最后,通过田间试验进行功能性试验,结果表明:经过优化后的智能精密播种机播种变异系数≤5%,满足播种农艺要求,可以实现准确的种子投放和深度控制,避免种植密度不均匀和深度不一致等问题,从而提高种植效率和作物品质。

生成式人工智能与图像刺激式写作

2020年高考满分作文《生活在树上》惊动了学界、文坛,至今犹有余波。这位考生估计爱读汉译西方名著,知识视野真的超出很多文化人。有家传媒以“不说人话”评价此文,因其行文晦涩,多用西典及文言语汇,如嚆矢、祓魅、玉墀、婞直、一觇、滥觞、肯綮等。估计对这家传媒来说,只要不说大白话就是“不说人话”。他不知道人上一百,人外有人。《离骚》《野草》《摩罗诗力说》《查拉斯图拉如是说》在他眼里估计也是“不说人话”。

基于《国际功能、残疾和健康分类》评价中国智能化辅盲设备的补偿功能

背景:辅盲设备及技术的应用是当今视力障碍人群常用的干预手段,可提高日常生活活动的参与及工作学习能力,帮助其回归家庭、回归社会。数字信息和智能化时代下辅盲设备的形式、技术和功能各有不同,其分类目前暂未能得到有效统一的讨论和评价。目的:基于《国际功能、残疾和健康分类》评价国内视力障碍人群智能化辅盲设备的补偿功能。方法:通过计算机检索中国知网、维普和万方数据库2013-01-01/2023-12-31收录的相关文献。基于《国际功能、残疾和健康分类》理论模式和框架结构,应用术语结构和编码程序归纳相关视力障碍评估类目,整理与分析国内视力障碍的智能化辅盲设备补偿功能研究与分类。结果与结论:①共纳入197篇文献:其中身体功能1篇,包含b2(b210);身体结构1篇,包含s2(s220);活动与参与共119篇,包含d1(10篇,d110、d115、d120、d140、d166),d3(4篇,d315、d325、d345、d360),d4(102篇,d465、d470),d8(3篇,d820、d825);环境因素共76篇,包含e1(72篇,e115、e120、e125、e130、e140、e150、e155、e160),e2(4篇,e210、e240);②基于《国际功能、残疾和健康分类》的视力障碍智能化辅盲设备补偿功能研究分类包含4个部分、8个分类、25个类目,领域涉及身体补偿类、生活用品类、教育学习类、出行导盲类、布局规划类。

智能全科医生中国专家共识

人工智能大语言模型等新技术的飞速发展给医学临床实践带来了新的变革。国内外已开始了智能全科医生系统的研究及实践探索,但尚未形成共识。在此背景下,清华大学万科公共卫生与健康学院、北京大学公共卫生学院联合中国医师协会全科医师分会及来自国内多家单位的全科医学、公共卫生、人工智能、循证医学等多学科领域的专家学者,在广泛检索国内外文献的基础上,经过多轮专家研讨,最终形成《智能全科医生中国专家共识》,从智能全科医生的定义、特点、应用、挑战与建议等方面形成17条专家共识,为促进智能科技赋能全科医生临床实践、提升基层卫生智慧化服务水平提供科学参考。

控制方向未知的受限多智能体系统的预设时间模糊控制

综合考虑受控制方向未知、输入受限和状态时延影响的有领导者多智能体系统的编队控制问题,设计基于模糊逻辑系统的预设时间一致性控制策略.为了保证编队输出误差在预设时间内满足预定的约束范围要求,引入预设时间性能函数,构造Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函解决状态时延问题,将外界干扰和L-K泛函的导数中的部分项定义为未知非线性函数,并利用模糊逻辑系统对其进行估计,利用Nussbaum函数和均值定理分别处理控制方向未知和输入受限问题,基于以上设计,提出预设时间模糊控制策略,并通过Lyapunov稳定性理论,分析闭环系统的有界稳定性,数值对比仿真和两级化学反应器应用仿真说明控制方法的有效性.

离散时间多智能体系统间歇事件触发输出一致性

对离散时间多智能体系统间歇事件触发输出一致性进行了研究。首先,结合间歇控制和事件触发机制,针对离散多智能体系统提出一个输出一致性控制协议。然后,构造误差系统,基于Lyapunov稳定性理论得到了依赖于网络的Laplacian矩阵和系统增益的输出一致性条件,实现离散时间多智能体系统间歇事件触发输出一致性。最后,利用具体的仿真例子对结果的有效性进行分析验证。

基于Citespace对人工智能在骨创伤研究的可视化分析

背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。

云控制水肥药械智能监控平台的设计与实现

随着我国农业现代化水平的提高,以水肥药械为核心的现代农业服务体系成为未来行业发展的方向。为此,采用B/S结构模式,使用Django框架,选用MySQL数据库,设计并实现了一种云控制水肥药械智能监控平台。平台拥有完善的机构、数据交互、用户和权限等管理功能,可实现水肥药械的数字化管理;嵌入了基于Bi-LSTM与LightGBM融合的参考作物蒸散量预测方法,可实现对作物灌溉的实时预测;增加了作物施肥计算公式以及施肥用药数据库,可为用户对肥、药的施用提供科学的参考依据。实际运行及性能测试结果表明:平台的架构和模块设计合理,功能较全面和灵活,可有效满足设施园区对于水肥药械的管理需求,推动现代化农业发展。

人工智能在脊髓神经损伤与修复领域研究热点的可视化分析

背景:近年来人工智能逐渐兴起,在多方面应用于脊髓神经损伤与修复领域,对临床治疗也有诸多积极影响。目的:研究人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的诊断、治疗和康复中的应用进展,明确该领域的研究热点和不足,为今后研究工作提供建议。方法:在Web of Science核心集数据库检索建库至2023年收录的人工智能在脊髓神经损伤与修复领域相关文献,使用CiteSpace 6.1.R6和VOSviewer 1.6.19软件对文献数据进行一般文献学分析、文献共被引、期刊共被引、期刊双图叠加及关键词聚类等可视化分析。结果与结论:①共筛选出1713篇文章,此领域年发文量呈波动上升趋势,其中美国占据主导地位,Kadone Hideki是发文量最多的作者,《ARCH PHYS MED REHAB》是被引用次数最多的期刊。②关键词共现和聚类分析显示,去除与检索词相近的关键词后,主要关键词被分为3个主要集群:外骨骼与运动康复(为最大核心热点)、机器学习和神经可塑性、机器人和康复训练。③关键词爆发分析显示,深度学习和人工智能在过去5年中已成为突发术语。④文献共被引和高被引文献分析结果显示,人工智能在脊髓神经损伤与修复领域热点集中于动力外骨骼(powered exoskeleton)、步态(gait)、神经电刺激(electrical nerve stimulation)、皮质内脑机接口(intracortical brain-computer interface,IBCI)、机器人(robot)、高分子生物材料(polymer biomaterials)及神经干细胞(neural stem cell)等内容。⑤人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究近年来呈现上升趋势,该领域的关注点从外骨骼、电刺激等单一的治疗手段,逐渐向智能化、精准化和个性化等方向转变。⑥该领域存在一些局限性,例如数据缺失或不平衡的后果、数据准确性和可重复性低以及伦理问题(如隐私、研究透明度和临床可靠性等),未来的研究应该解决数据收集的问题,需要大样本、高质量的临床数据集来建立有效的人工智能模型;同时该领域的基因组学等机制研究十分薄弱,未来可利用类脑芯片等多种机器学习技术,运用基因编辑治疗及单细胞空间转录组等方法,进行再生相关基因上调和轴突生长结构蛋白产生等基础机制研究。

人工智能在岩土工程勘察领域的应用

分析了人工智能技术在岩土工程勘察领域的发展现状,总结了人工智能在岩土工程勘察中的研究进展及其应用情况,讨论了人工智能在岩土工程勘察中面临的挑战和问题,展望了人工智能在岩土工程勘察领域的未来发展方向,以期为从事岩土工程勘察智能化相关的研究人员提供一定借鉴,助力岩土工程勘察行业高质量发展。

人工智能文生视频大模型Sora对科技伦理的冲击及应对

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件,凸显出生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力,其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑,在人类社会具有广阔应用前景。但Sora在技术更迭和运用过程中可能给科技伦理带来诸如冲击人的主体性地位、导致人们认知的混乱性、冲击伦理规则的适用性、冲击数字隐私伦理并造成数字歧视等风险。因此,要坚持以人为本,运用技术手段增强Sora的数据筛选力度和敏捷治理效度,防止数据泄露和侵犯隐私,进行伦理设计实现科技伦理与时俱进,辅之必要的教育培训,以此提升全民运用人工智能技术的能力。

智能超表面辅助的通感一体化性能优化

为了解决因障碍物等遮挡导致的覆盖空洞和探测精度下降问题,提出了一种基于栅格化的智能超表面辅助的通感一体化优化方法。首先,建模了最小化均方位置误差问题,将弱通感区域和RIS可能部署区域栅格化以降低计算难度,并采用粒子群优化算法和交替优化算法联合优化智能超表面期望反射角角度和部署位置。最后,引入探测需求因子,建模通感性能联合优化问题,并分析了探测需求因子对系统通感性能的影响。仿真结果显示:(1)相较于仅优化期望反射角,联合优化智能超表面的期望反射角和部署位置的方案,在平均信噪比仅有略微下降的情况下,可显著降低平均均方位置误差,平均均方位置误差降低10倍左右;(2)不同尺寸大小的智能超表面会对其最佳部署位置有影响;(3)联合优化智能超表面的期望反射角和部署位置提高了探测精度,最大化了通感整体性能。

科技论文中生成式人工智能的使用边际

2022年10月,美国OpenAI公司发布的大语言模型ChatGPT使得生成式人工智能技术达到一个新的发展阶段。该平台结合了大量的数据、强大的计算能力和新颖的处理技术,能够对各种各样的输入生成类似人类的反应,且可自由访问,已经吸引了数亿万次互动。在学术研究和写作中,也有越来越多的作者开始使用生成式人工智能工具辅助科研,甚至有人使用ChatGPT等大语言模型来撰写学术论文。如2023年9月,Physica Scripta(《物理写作》)刊登的一篇论文中出现了类似ChatGPT按钮上短语Regenerate Response(“重新生成回复”),作者也证实使用了ChatGPT来帮助起草手稿,最终文章被出版商撤回。