五菱宝骏汽车智能驾驶辅助系统全组网络模块和非网络故障诊断

本文分析五菱宝骏汽车智能驾驶辅助系统中全组网络模块和非网络故障的诊断流程,为汽车售后工程师、中高职和应用型本科教师从事五菱宝骏汽车维护、保养和故障诊断提供有益的参考。

面向智能辅助决策的飞行器安控系统构建研究

新一代人工智能技术能够提高飞行器试验安控系统的辅助决策能力,满足地面安控目标数量增多、故判规则量增大、故判时效性高等新需求,具有广阔的应用前景。在对飞行器试验地面安控需求分析的基础上,设计面向智能辅助决策的地面安控系统总体框架,增加了数据与模型管理模块;接着构建了辅助决策知识库,主要包括故障弹判据、速度判据、位置判据和预示落点判据等规则库;在此基础上提出数据和规则协同驱动的故障预测方法。该系统既利用历史积累试验数据对深度神经网络模型进行训练,又利用规则库提高专家经验对模型预测精度的贡献,能够提高故障智能预测能力,满足飞行器安控智能辅助决策需求。

ADAS碰撞和车道偏离检测系统设计与实现

为满足交通运输领域对高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistance System,ADAS)前车碰撞和车道偏离预警性能的检测和质量评价,解决手动测试中不准确、效率低的问题,设计一种能应用于实车测试的高精度动态检测系统。综合运用高精度定位技术和组合导航技术提高系统的测量精度和可靠性,使用自动化检测软件实现人机交互、测量数据分析及运动轨迹直观显示。实验结果表明,系统工作状态稳定,测量精度高,可准确评价ADAS系统碰撞和车道偏离预警性能。

一种基于大语言模型的命题智能辅助系统

命题作为高等教育自学考试的核心环节,直接决定着考试的质量。命题智能辅助系统通过采用LLM(大语言模型),有效解决了命题文件不规范、拟制工作量大等问题。文章列举管理端和应用端等命题智能辅助系统构成要素的功能,提出包含基础资源层、数据资源层、模型资源层、能力支撑层和应用服务层在内的命题智能辅助系统架构,分析试题数据处理、大模型开发训练和大模型应用编排等管理端模块的基本构成、功能指标和设计思路,描述试题生成、试题复核、试卷生成、试卷审核、试卷文档生成和发布考试等应用端模块的实现流程。

智慧图书馆中的智能阅读辅助系统设计

阐述智慧图书馆中智能阅读辅助系统的特点,智能阅读辅助系统为读者提供个性化的服务和辅助阅读功能,提升图书馆的服务质量和读者的阅读体验,探讨智能阅读辅助系统的发展趋势。

物联网环境下的智能辅助决策系统设计与优化研究

文章旨在开发一套基于物联网环境的智能辅助决策系统,利用山东工艺美术学院丰富的数据资源,为教学、科研和人才培养等方面提供科学准确的决策支持。通过实时采集多源数据、智能分析和快速反馈,提高高校教育管理决策的质量和效率。

基于人工智能的高校计算机专业教学辅助系统设计与研究

文章依据计算机专业教学特点,设计了一套基于人工智能的教学辅助系统。系统综合运用本体建模、复杂网络分析、深度强化学习、自然语言处理、知识图谱推理等技术,实现了课程知识表示、学习路径优化、交互式辅导、智能评估反馈等功能。

ICAIP智能计算机辅助外部设备教学系统的设计与实现

本篇论文介绍了ICAIP智能计算机辅助外部设备教学系统的设计与实现。该系统是为了解决传统计算机辅助教学方式中存在的问题而开发的,通过集成不同类型的外部设备,使学生在模拟电路设计过程中获得实际的操作经验,提高学生的操作技能和实践能力。系统还提供了个性化的教学模式,让教师能够根据学生的水平进行有针对性的教学。并在实际应用中展现出了良好的教学效果。首先,该系统采用了人工智能技术,能够根据学生的学习行为和学习情况自动调整教学内容和教学模式,为学生提供更加贴近实际需求的学习方式。其次,该系统采用了云计算技术,在云端提供教学资源和数据存储,方便学生和教师在不同设备上进行教学操作,并且能够保证教学资料的安全性和可靠性。最后,该系统具有良好的互动性,能够让学生和教师之间进行交流和互动,加强教学效果。通过该系统的设计和实现,可以有效解决传统教学模式中存在的问题,并且为教育事业的发展带来新的思路和方向。

人工智能辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统在子宫颈癌筛查中应用的对比观察

目的对比观察人工智能(AI)辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统(TIS)在子宫颈癌筛查中的应用价值。方法选择25000例份宫颈液基薄层细胞涂片,按TBS-2014对宫颈细胞进行分类,分别采用“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片,计算两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,比较两种阅片方式筛查结果与病理结果的一致性,并比较两种阅片方式筛查结果的灵敏度和特异度。结果“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度分别为90.40%、89.94%,特异度分别为99.43%、99.39%,阳性预测值分别为92.30%、91.78%,阴性预测值分别为99.28%、99.24%。“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片筛查结果与病理结果的一致性均较好(Kappa值分别为0.907、0.902),但两种阅片方式筛查结果的灵敏度、特异度比较差异均无统计学意义(P均>0.05),二者灵敏度一致性较好(Kappa值=0.752)、特异度一致性一般(Kappa值=0.539)。结论“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”阅片在子宫颈癌筛查中均表现出较高的灵敏度和特异度,且其筛查结果与病理结果的一致性较好,均可作为临床辅助阅片的手段。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

人工智能消化内镜系统辅助结肠息肉诊断的临床应用及影响因素分析

目的:探讨人工智能消化内镜系统辅助诊断对结肠息肉检出情况的影响。方法:回顾性分析2022年10月—2023年10月在安徽医科大学第一附属医院进行内镜检查的150例息肉初筛高危患者的临床资料及检测结果。根据患者意愿,81例接受“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查,69例接受普通无痛结肠镜检查。比较两种检查方法对结肠息肉的检出率,分析影响检出率的相关因素。结果:结肠息肉总检出率54.00%(81/150),接受无痛结肠镜检查患者的检出率为44.93%(31/69),低于人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查的61.73%(50/81)。检出组患者年龄、男性占比、BMI、有慢性腹泻或便秘症状者占比、有肠道息肉史者占比、肠道准备评分、人工智能消化内镜系统使用率均高于未检出组。Logistic回归分析显示,受检者的年龄及是否使用人工智能消化内镜系统是结肠息肉检出率的独立影响因素,年龄、肠道准备评分和退镜时间是影响人工智能消化内镜系统检出率的独立影响因素。结论:高龄、肥胖、肠道息肉史、慢性腹泻或便秘人群是结肠息肉高发人群,应加强结肠息肉检查;使用“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助检查、提高肠道准备评分、延长退镜时间有助于提高结肠息肉的检出率。

后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统的临床应用场景探索

目的:基于临床验证性研究,探索后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统(AI-ADS)潜在的临床应用场景。方法:回顾性收集了来自三家医院的1049例胸部CT扫描数据,包括400例胸部CT表现正常的病例、233例新冠肺炎病例和416例其他社区获得性肺炎病例。六名高年资放射科医师参与了数据标注工作。采用敏感度、特异度、Dice系数和受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估人工智能系统在相应场景中的性能表现。结果:AI-ADS基于胸部CT识别各类型肺炎、细菌性肺炎、新冠肺炎、其他病毒性肺炎和其他社区获得性肺炎的AUC分别为0.968、0.983、0.992、0.941、0.958,检测各种肺炎的敏感度均超过0.90;鉴别病毒性肺炎和非病毒性肺炎的AUC达到0.950,敏感度为0.885,特异度为0.910;在新冠肺炎和其他社区获得性肺炎测试集中分割肺炎区域的平均Dice系数分别达到0.851和0.753。结论:AI-ADS在肺炎的检测预警、病灶定量分析以及鉴别诊断方面具有良好的性能,具备了后疫情时代的多场景应用价值。

基于智能汽车ADAS功能辐射抗扰度测试方法研究

随着智能汽车自动驾驶辅助系统(Automatic driving assistance system)功能发展,基于雷达和摄像头或激光雷达传感器的自动紧急制动(Automatic emergency braking)、自适应巡航(adaptive cruise control)、车道偏离预警(Lane Departure Warning)的功能在处于复杂电磁环境中,存在失效风险导致安全事故,验证此类功能在复杂电磁场中的可靠性和准确性至关重要。本文采用目标车辆模拟器和环境模拟装置,提出了一种针对智能汽车ADAS功能电磁干扰的整车抗扰性的全新测试方法,验证智能汽车车载ADAS系统电磁安全性能。

超声人工智能辅助诊断系统在最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节诊断中的应用价值

目的探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统对最大径≤2 cm的乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类乳腺结节的诊断价值。方法回顾性分析2020年5月至2022年10月于上海中医药大学附属曙光医院进行超声检查并诊断为BI-RADS 4类乳腺结节的204例患者共210个最大径≤2 cm结节的二维超声图像。以术后病理结果为金标准,评价常规超声和AI系统(风险评分值阈值设为0.65、0.70)对最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节良恶性的诊断效能。结果210个乳腺结节中良性结节94个,恶性结节116个。高年资超声医师常规超声检查诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为75.53%,准确度为84.76%;AI系统(阈值0.65)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为71.28%,准确度为82.86%;AI系统(阈值0.70)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为90.52%,特异度为79.79%,准确度为85.71%。AI系统(阈值0.70)诊断BI-RADS 4a类结节的准确度高于常规超声和AI系统(阈值0.65)(79.41%vs 77.94%、75.00%)。高年资超声医师通过常规超声对最大径≤1 cm的结节诊断准确度最高,为86.36%,AI系统(阈值0.65)及AI系统(阈值0.70)准确度分别为81.82%、84.09%。结论超声AI辅助诊断系统可辅助鉴别诊断最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节的良恶性。

基于UTAUT模型的医生人工智能辅助诊疗系统采纳意愿研究

目的探究医生对人工智能辅助诊疗系统(aided diagnosis and treatment system,ADTS)的采纳意愿及其影响因素,厘清ADTS推行的重要环节,进而提出优化技术、管理的建议。方法在整合型技术接受使用模型的基础上添加感知风险、认知信任、法律监管等因素设计问卷,在预调研修正后对226份正式回收问卷数据进行信度和效度分析、假设检验、结构方程模型拟合,得到医生ADTS采纳意愿关系链模型。结果绩效期望、认知信任、社会影响对医生的行为意愿产生直接正向影响,其中社会影响的作用效果最大;促成因素、法律监管等存在间接影响。研究还发现,使用过ADTS的医生在绩效期望、努力期望、学习适应性等多方面赋分较高。结论落实ADTS应用应重视培训科普、建立运维体系、完善风险责任规制,需要多方合力。

智能泊车辅助系统驾驶体验测评指标构建

针对当前行业内智能泊车辅助系统用户驾驶体验测试评价指标不完善的问题,提出了驾驶体验主客观测评指标并进行了试验验证及相关性分析。基于智能泊车辅助系统的功能逻辑,构建了智能泊车辅助系统驾驶体验闭环控制系统。结合闭环系统,采用体验阶梯金字塔模型构建主观评价指标体系,还采用GSM模型进行了客观指标构建。针对7款车型进行了实车测试,并利用皮尔逊相关性系数进行了分析。试验结果表明,所提出的评价指标可适用于测试对象的驾驶体验测评,且主客观相关性系数全部>0.5,能为智能泊车辅助系统的设计和测评提供参考。

基于人工智能的智慧体育训练辅助系统设计

随着人工智能和科技产业的迅速发展,智能体能训练设备愈发重要,旨在提高运动员技能、改进训练方式和改进运动技巧。为此,我们使用AIOT传感技术搭建了专门针对体育训练的实时监控网络。系统包括红外线传感器、三维加速传感器、心率带、脉搏探测器和温度感应部分等,用以收集训练者的心率、呼吸速率等生理信息。利用AI算法建立体能与训练强度的关联模型,实施实时的训练强度监测。实验结果证实,系统运行稳定,其负载与吞吐量均在预期范围内,达成了设计目标。

660 MW超超临界燃煤机组智能辅助运行系统研究

为提升660 MW超超临界燃煤机组状态智能监控,设计660 MW超超临界燃煤机组智能辅助运行系统。在系统硬件部分,引入DCS技术,将其作为控制模块,并重点设计流量积算仪、远程I/O与耦合器,对660 MW超超临界燃煤的运行状况进行数据分析,实现监盘界面数据安全传输。在系统软件部分,采用粒子群算法对运行数据处理,预测燃煤机组运行状态,采用PID控制与Smith预估方法结合的方法实现超临界燃煤机组智能控制。实验结果表明,该方法测得系统负荷分布图为300~500 MW之间,在400 MW负载下、600 MW负载下均能够测得主蒸汽压力、燃料量与给水流量,且烟气含氧量的控制效果较为准确,稳定性较好。

电路测试分析技术在智能驾驶辅助系统中的运用

阐述智能驾驶辅助系统的概念和特点、可靠性和安全性的重要性。探讨电路测试技术在智能驾驶辅助系统中的应用方式,包括分析和评估电路、检测故障和问题,并提供准确的数据和反馈。分析电路测试技术的应用挑战。

智能变电站二次系统全生命周期辅助系统的研究

随着智能电网的建设和发展,设计、施工、运维等多维度的精细化、数字化的需求日益增长。文章对三维系统架构接口标准化、高度还原的二次设备及电缆建模、虚实数据关联等方面进行研究,以实现二次设备全生命周期管理,提高施工效率和准确性,赋能高质量运行维护。