期刊文献+

二次检索

题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到13篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于多层感知机的人工智能深度学习在福建省地表水水质模拟上的应用
1
作者 刘继辉 《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》 2024年第4期0001-0004,共4页
福建省主要流域水质今年来已处在“高位运行”的阶段,但是仍有小部分国省控断面存在未稳定达标的风险。因此,对地表水水质进行准确预测和预警,对水环境管理与污染防治有重要的意义。目前,因污染来源的复杂性而导致的且难以准确计量,使... 福建省主要流域水质今年来已处在“高位运行”的阶段,但是仍有小部分国省控断面存在未稳定达标的风险。因此,对地表水水质进行准确预测和预警,对水环境管理与污染防治有重要的意义。目前,因污染来源的复杂性而导致的且难以准确计量,使用人工智能深度学习的方法进行流域水质模拟已经成为水质预测预报方向的研究热门。本研究使用多层感知机的人工智能深度学习在福建省闽江流域闽侯竹岐国考断面上进行水质模拟,并尝试在其他国控断面上进行推广应用。 展开更多
关键词 地表水 多层感知机 人工智能深度学习 水质模拟
下载PDF
基于人工智能深度学习头颈部计算机断层血管造影后处理对狭窄评估的可行性研究
2
作者 段淼 杨连军 +4 位作者 郭泽春 张岩 陈佳林 王峰 张力 《中国医学装备》 2024年第10期51-55,共5页
目的:探讨基于人工智能(AI)深度学习头颈部计算机断层血管造影(CTA)后处理对狭窄评估的可行性。方法:选取2022年1月至2023年6月北京中医医院顺义医院行头颈部CTA的108例患者,依据诊断方法的不同将其分为AI组和人工组,每组54例。采用双... 目的:探讨基于人工智能(AI)深度学习头颈部计算机断层血管造影(CTA)后处理对狭窄评估的可行性。方法:选取2022年1月至2023年6月北京中医医院顺义医院行头颈部CTA的108例患者,依据诊断方法的不同将其分为AI组和人工组,每组54例。采用双源CT进行检查,数据分别传输至深睿Dr.Wise头颈CTA智能辅助系统和Siemens Syngo View后处理工作站。图像评价采用5分制,观察比较两组头颈部动脉CTA图像后处理耗时和诊断耗时,以及头颈部动脉CTA图像质量、头颈部动脉狭窄程度诊断结果。结果:AI组图像后处理耗时和诊断耗时分别为(4.09±1.09)min和(3.22±1.23)min,与人工组比较差异均有统计学意义(t=52.315、24.509,P<0.05);两名医师对头颈部动脉各分支图像评分的组内相关系数(ICC)为0.996,AI组颈总动脉评分为(4.77±0.12)分,颈内动脉(4.56±0.13)分,椎动脉(4.55±0.16)分,大脑中动脉(4.78±0.16)分;人工组颈总动脉评分为(3.02±0.12)分,颈内动脉(3.02±0.12)分,椎动脉(3.02±1.14)分,大脑中动脉(3.11±1.09)分;两组头颈部动脉各主要分支图像评分比较,AI组均高于人工组,差异均有统计学意义(t=107.165、94.590、13.812、15.753,P<0.05)。以数字减影血管造影(DSA)结果为“金标准”,纳入的所有患者44段存在狭窄的动脉进行比较,DSA显示AI组轻度狭窄12例,中度狭窄12例,重度狭窄10例;人工组轻度狭窄12例,中度狭窄8例,重度狭窄7例,AI组诊断与“金标准”有较好一致性(Kappa=0.898,P<0.05)。狭窄符合率AI组均高于人工组,AI诊断头颈部动脉狭窄程度的灵敏度(96.80%)和特异度(66.52%)均高于人工组(68.36%、14.75%),特异度差异显著。结论:AI模式头颈部动脉CTA图像后处理耗时及诊断耗时及图像质量均优于人工模式,两者诊断效能一致性良好。 展开更多
关键词 人工智能(AI)深度学习 头颈部 计算机断层血管造影(CTA) 后处理 狭窄评估
下载PDF
人工智能深度学习的合理使用研究 被引量:3
3
作者 沈玥 《湖北经济学院学报(人文社会科学版)》 2023年第7期72-77,共6页
人工智能深度学习技术通过海量数据收集、分析和建模,不依赖人类事前编程即可自主习得创造能力,已在艺术科学等领域广泛应用,但其数据输入阶段的复制行为可能引发著作权侵权风险。为了维持利益平衡,促进技术发展,有必要将人工智能深度... 人工智能深度学习技术通过海量数据收集、分析和建模,不依赖人类事前编程即可自主习得创造能力,已在艺术科学等领域广泛应用,但其数据输入阶段的复制行为可能引发著作权侵权风险。为了维持利益平衡,促进技术发展,有必要将人工智能深度学习行为判定为合理使用。影响判定的主要因素有两个:使用性质和目的、对原作品潜在市场利益的影响。完善我国的人工智能深度学习合理使用判定规则,或是可以通过《著作权法实施条例》明确新的合理使用情形;或是可以细化合理使用一般条款,在三步检验法的基础上,设置以四要素标准为内容的司法解释,重点考量转换性使用和市场影响因素。 展开更多
关键词 人工智能深度学习 合理使用 转换性使用 四要素标准 三步检验法
下载PDF
基于深度学习人工智能辅助诊断糖尿病视网膜病变研究现状及展望 被引量:12
4
作者 明帅(综述) 雷博(审校) 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期684-688,共5页
基于深度学习的人工智能(AI)技术的快速进展使得眼科疾病的AI影像分析成为可能,近年来相关的基础研究和临床应用研究取得了令人瞩目的进步。利用彩色眼底照片表现的信息,AI可对糖尿病视网膜病变(DR)进行自动分析和辅助诊断。目前相较于... 基于深度学习的人工智能(AI)技术的快速进展使得眼科疾病的AI影像分析成为可能,近年来相关的基础研究和临床应用研究取得了令人瞩目的进步。利用彩色眼底照片表现的信息,AI可对糖尿病视网膜病变(DR)进行自动分析和辅助诊断。目前相较于其他眼科疾病,AI技术在DR辅助诊断中的应用研究进展更快,技术逐渐成熟。AI辅助诊断速度快、准确率高,可节省医务人员的劳动力资源,在DR辅助筛查和分级应用方面展现出很大的潜力。AI是近年来发展的一种基于深度学习的智能系统,该研究领域涉及多学科知识和技术的深度融合,需要多学科技术资源的配合和共享,目前仍然存在数据标准化、临床验证不足及产品待落地等问题。尽管AI辅助的DR筛查研究机遇与挑战并存,但随着研究的逐渐深入和相关交叉学科研究者的共同努力,AI辅助诊断DR研究在眼科临床的实践有望取得更大的进步。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变/辅助诊断 人工智能/基于深度学习技术 彩色眼底照相
下载PDF
人工智能深度学习中的著作权侵权认定
5
作者 王佳璇 《法学(汉斯)》 2022年第4期713-722,共10页
人工智能技术的发展引发了新的法律问题。作为一种全新的著作创作模式,人工智能深度学习所造成的侵权较之于一般著作权侵权更为复杂。人工智能深度学习的产出品具有独创性,传统著作权侵权中所适用的“实质性相似 + 接触”原则,不能充分... 人工智能技术的发展引发了新的法律问题。作为一种全新的著作创作模式,人工智能深度学习所造成的侵权较之于一般著作权侵权更为复杂。人工智能深度学习的产出品具有独创性,传统著作权侵权中所适用的“实质性相似 + 接触”原则,不能充分回应人工智能深度学习的侵权问题。主要原因一是在于人工智能独特的数据获取方式满足“接触”这一要件;二是由于写作型人工智能在深度学习中具有特殊构造,认定“实质性相似”的三种方法均难以用于认定输出作品与源作品之间存在的关系。对此,在当前的技术水平下,可以考虑利用合理抗辩来平衡著作权原权利人与人工智能创造者之间的法益。这就要求:一是明确“合理使用”标准,二是延展“法定许可”标准,三是要对前述两类标准合理选择适用。 展开更多
关键词 人工智能深度学习 著作权侵权 合理抗辩 法定许可 利益平衡
下载PDF
人工智能深度学习平台如何实现开源式创新
6
作者 解学梅 郭潇涵 《中国工业经济》 CSSCI 北大核心 2024年第8期174-192,共19页
开源式创新正成为人工智能产业发展的主流趋势,尤其在开源起步较晚的新兴经济体情境中,人工智能深度学习平台如何实现开源式创新值得深入探索。本文聚焦中国人工智能深度学习平台实现开源式创新的过程,通过对中国开源式创新的领先者一... 开源式创新正成为人工智能产业发展的主流趋势,尤其在开源起步较晚的新兴经济体情境中,人工智能深度学习平台如何实现开源式创新值得深入探索。本文聚焦中国人工智能深度学习平台实现开源式创新的过程,通过对中国开源式创新的领先者一一百度飞桨深度学习平台开展纵向单案例研究,构建了“驱动逻辑一→行动模式一→开源机制一→开源结果”的开源式创新过程的整合性逻辑框架。研究发现:人工智能深度学习平台实现开源式创新是一个由积势蓄能期、混合流变期和整合成熟期三阶段构成的演进过程,分别经历了“竞争优势驱动”“高效选代驱动”和“价值最优驱动”三种驱动逻辑的动态更送。受不同驱动逻辑引导,开源式创新行动者依次呈现出三种差异化的行动模式:“工具型行动模式”“螺旋型行动模式”和“生态型行动模式”。上述过程中的开源式创新机制,既包括位于阶段内的“惯例变革机制”“自适应聚变机制”和“聚合共生机制”三种联动机制,又包括位于阶段间的“开源社区化演变机制”和“开源商业化演变机制”两种演变机制,由此分别形成了“开源流程协同”“开源范式转换”和“开源系统共创”三种开源结果,实现了由低阶到高阶的开源式创新的动态演进。综上,基于中国为代表的新兴经济体的后发开源情境,本文系统构建了人工智能深度学习平台实现开源式创新的过程理论模型,挖掘了适用于该情境的预设性开源式创新的过程、模式和机制,进而比较该种预设性开源式创新与非预设性开源式创新的异同点,从而丰富了开源式创新的理论探索,同时提供了人工智能深度学习平台开源建设的实践启示。 展开更多
关键词 开源式创新 人工智能深度学习平台 过程理论化
原文传递
基于岩石物理模型的凝灰质砂岩的识别与刻画--以珠江口盆地惠州凹陷古近系砂岩储层为例
7
作者 刘灵 张卫卫 +3 位作者 朱焱辉 何叶 罗明 杨学奇 《石油物探》 CSCD 北大核心 2024年第2期336-345,共10页
惠州H5油田位于珠江口盆地惠州凹陷,古近系恩平组下段砂岩储层是其主力油层,但储层中因火山作用而发育了致密的凝灰质砂岩。此类致密砂岩导致储层性能下降,使得优质储层的预测面临挑战。准确识别凝灰质砂岩并刻画其分布范围是惠州H5油... 惠州H5油田位于珠江口盆地惠州凹陷,古近系恩平组下段砂岩储层是其主力油层,但储层中因火山作用而发育了致密的凝灰质砂岩。此类致密砂岩导致储层性能下降,使得优质储层的预测面临挑战。准确识别凝灰质砂岩并刻画其分布范围是惠州H5油田优质储层预测的关键。为此,根据已钻井资料和地震资料进行了含凝灰质砂岩的岩石物理建模,得到了识别凝灰质砂岩的敏感岩石物理弹性参数;在此基础上,开展了地震资料叠前反演和人工智能深度学习的储层定量预测;在储层预测结果的基础上,识别并刻画了致密的凝灰质砂岩及其分布范围,从而突出优质砂岩储层。提出了凝灰质砂岩岩石物理建模和岩石物理模型驱动下的人工智能储层预测技术及其流程。该技术应用于惠州H5油田的储层评价,在钻前成功识别了H5-3d井区和H5-5d井区恩平组下段发育的凝灰质砂岩,准确刻画了其分布范围和边界,为后续评价井的钻探和储量申报提供了重要依据。 展开更多
关键词 凝灰质砂岩物理模型 叠前反演 人工智能深度学习 储层定量预测
下载PDF
核反应堆有效增殖系数深度学习直接搜索求解方法
8
作者 刘东 唐雷 +2 位作者 安萍 张斌 江勇 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期6-14,共9页
求解有效增殖系数(k_(eff))是核反应堆临界计算的基本问题,目前业界普遍采用源迭代方法进行求解。本文基于人工智能深度学习方法求解微分方程的基础理论,提出将k_(eff)与神经网络各神经元权重共同作为机器学习优化参数,针对将神经网络... 求解有效增殖系数(k_(eff))是核反应堆临界计算的基本问题,目前业界普遍采用源迭代方法进行求解。本文基于人工智能深度学习方法求解微分方程的基础理论,提出将k_(eff)与神经网络各神经元权重共同作为机器学习优化参数,针对将神经网络函数代入中子学微分方程形成的加权损失函数进行深度学习计算,同时进行中子注量率逼近与k_(eff)直接搜索求解的新方法。讨论了中子学微分方程特征值数理形式、初始神经网络设定方法、损失函数加权因子、收敛准则等影响深度学习性能的重要因素及相应的性能提升策略;通过多种算例的数值计算验证了该方法的正确性,以及学习性能提升策略的有效性。研究成果为核反应堆求解k_(eff)这一中子学物理重要科学问题探索出了一条新的技术途径。 展开更多
关键词 有效增殖系数 人工智能深度学习方法 中子学微分方程 加权损失函数 性能提升策略
原文传递
Histopathological Diagnosis System for Gastritis Using Deep Learning Algorithm 被引量:1
9
作者 Wei Ba Shuhao Wang +3 位作者 Cancheng Liu Yuefeng Wang Huaiyin Shi Zhigang Song 《Chinese Medical Sciences Journal》 CAS CSCD 2021年第3期204-209,共6页
Objective To develope a deep learning algorithm for pathological classification of chronic gastritis and assess its performance using whole-slide images(WSIs).Methods We retrospectively collected 1,250 gastric biopsy ... Objective To develope a deep learning algorithm for pathological classification of chronic gastritis and assess its performance using whole-slide images(WSIs).Methods We retrospectively collected 1,250 gastric biopsy specimens(1,128 gastritis,122 normal mucosa)from PLA General Hospital.The deep learning algorithm based on DeepLab v3(ResNet-50)architecture was trained and validated using 1,008 WSIs and 100 WSIs,respectively.The diagnostic performance of the algorithm was tested on an independent test set of 142 WSIs,with the pathologists’consensus diagnosis as the gold standard.Results The receiver operating characteristic(ROC)curves were generated for chronic superficial gastritis(CSuG),chronic active gastritis(CAcG),and chronic atrophic gastritis(CAtG)in the test set,respectively.The areas under the ROC curves(AUCs)of the algorithm for CSuG,CAcG,and CAtG were 0.882,0.905 and 0.910,respectively.The sensitivity and specificity of the deep learning algorithm for the classification of CSuG,CAcG,and CAtG were 0.790 and 1.000(accuracy 0.880),0.985 and 0.829(accuracy 0.901),0.952 and 0.992(accuracy 0.986),respectively.The overall predicted accuracy for three different types of gastritis was 0.867.By flagging the suspicious regions identified by the algorithm in WSI,a more transparent and interpretable diagnosis can be generated.Conclusion The deep learning algorithm achieved high accuracy for chronic gastritis classification using WSIs.By pre-highlighting the different gastritis regions,it might be used as an auxiliary diagnostic tool to improve the work efficiency of pathologists. 展开更多
关键词 artificial intelligence deep learning ALGORITHM GASTRITIS whole-slide pathological images
下载PDF
Artificial intelligence and its application for cardiovascular diseases in Chinese medicine 被引量:2
10
作者 CHEN Xiaotong LEUNG Yeuk-Lan Alice SHEN Jiangang 《Digital Chinese Medicine》 2022年第4期367-376,共10页
Cardiovascular diseases(CVDs)are major disease burdens with high mortality worldwide.Early prediction of cardiovascular events can reduce the incidence of acute myocardial infarction and decrease the mortality rates o... Cardiovascular diseases(CVDs)are major disease burdens with high mortality worldwide.Early prediction of cardiovascular events can reduce the incidence of acute myocardial infarction and decrease the mortality rates of patients with CVDs.The pathological mechanisms and multiple factors involved in CVDs are complex;thus,traditional data analysis is insufficient and inefficient to manage multidimensional data for the risk prediction of CVDs and heart attacks,medical image interpretations,therapeutic decision-making,and disease prognosis prediction.Meanwhile,traditional Chinese medicine(TCM)has been widely used for treating CVDs.TCM offers unique theoretical and practical applications in the diagnosis and treatment of CVDs.Big data have been generated to investigate the scientific basis of TCM diagnostic methods.TCM formulae contain multiple herbal items.Elucidating the complicated interactions between the active compounds and network modulations requires advanced data-analysis capability.Recent progress in artificial intelligence(AI)technology has allowed these challenges to be resolved,which significantly facilitates the development of integrative diagnostic and therapeutic strategies for CVDs and the understanding of the therapeutic principles of TCM formulae.Herein,we briefly introduce the basic concept and current progress of AI and machine learning(ML)technology,and summarize the applications of advanced AI and ML for the diagnosis and treatment of CVDs.Furthermore,we review the progress of AI and ML technology for investigating the scientific basis of TCM diagnosis and treatment for CVDs.We expect the application of AI and ML technology to promote synergy between western medicine and TCM,which can then boost the development of integrative medicine for the diagnosis and treatment of CVDs. 展开更多
关键词 Traditional Chinese medicine(TCM) Cardiovascular diseases(CVDs) Artificial intelligence(AI) Machine learning(ML) Deep learning(DL)
下载PDF
激光飞秒手势识别算法建模及其简易导航微系统实现
11
作者 怯肇乾 史继峰 《计算机测量与控制》 2022年第7期246-254,共9页
为了解决演示场合展示办公应用的高性价比手势导航产品系统的需求,提出并阐述了基于高性能的激光飞秒测距传感和人工智能深度学习自适应进行手势识别的算法模型,做到了准确可靠、工效卓著和低成本,有力的突破了现有传统手势识别的局限;... 为了解决演示场合展示办公应用的高性价比手势导航产品系统的需求,提出并阐述了基于高性能的激光飞秒测距传感和人工智能深度学习自适应进行手势识别的算法模型,做到了准确可靠、工效卓著和低成本,有力的突破了现有传统手势识别的局限;以此激光飞秒手势识别为核心,结合Lora短距离无线传输、WinUSB便捷接口和视窗控制软件处理的组合优势,独辟蹊径,实现了高性价比的简易导航微产品系统,使手势识别走向大众化常规应用,达到了教学、论坛、会展、会议等演示办公廉价便捷运用的期求。 展开更多
关键词 激光飞秒测距 人工智能深度学习 BP_NN 手势识别算法模型 LoRa长距离无线通信 WinUSB接口 视窗展示控制
下载PDF
基础教育高质量发展的“四梁八柱”
12
作者 刘彭芝 《中国基础教育》 2023年第5期11-14,共4页
建设教育强国以基础教育高质量发展为基础。将“双减”政策落实到位、促进教育优质均衡、让新科技加持赋能、着力培养拔尖创新人才,是新时代基础教育高质量发展的“四梁八柱”。“四梁八柱”立定、立好,基础教育才能建起广厦千万,在教... 建设教育强国以基础教育高质量发展为基础。将“双减”政策落实到位、促进教育优质均衡、让新科技加持赋能、着力培养拔尖创新人才,是新时代基础教育高质量发展的“四梁八柱”。“四梁八柱”立定、立好,基础教育才能建起广厦千万,在教育强国建设中建功立业。 展开更多
关键词 基础教育高质量发展 “双减”政策 优质均衡 深度人工智能 拔尖创新人才培养
原文传递
One neural network approach for the surrogate turbulence model in transonic flows 被引量:2
13
作者 Linyang Zhu Xuxiang Sun +1 位作者 Yilang Liu Weiwei Zhang 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第3期38-51,I0002,共15页
With the rapid development of artificial intelligence techniques such as neural networks,data-driven machine learning methods are popular in improving and constructing turbulence models.For high Reynolds number turbul... With the rapid development of artificial intelligence techniques such as neural networks,data-driven machine learning methods are popular in improving and constructing turbulence models.For high Reynolds number turbulence in aerodynamics,our previous work built a data-driven model applicable to subsonic airfoil flows with different free stream conditions.The results calculated by the proposed model are encouraging.In this work,we aim to model the turbulence of transonic wing flows with fully connected deep neural networks,where there is less research at present.The proposed model is driven by two flow cases of the ONERA(Office National d'Etudes et de Recherches Aerospatiales)wing and coupled with the Navier-Stokes equation solver.Four subcritical and transonic benchmark cases of different wings are used to evaluate the model performance.The iteration process is stable,and final convergence is achieved.The proposed model can be used to surrogate the traditional Reynolds averaged Navier-Stokes turbulence model.Compared with the data calculated by the Spallart-Allmaras model,the results show that the proposed model can be well generalized to the test cases.The mean relative error of the drag coefficient at different sections is below 4%for each case.This work demonstrates that modeling turbulence by data-driven methods is feasible and that our modeling pattern is effective. 展开更多
关键词 Deep neural network Turbulence modeling TRANSONIC High Reynolds number
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部