AI模型算法提升公共卫生疾病监测预警能力研究

公共卫生领域长期以来面临着诸多挑战,如疾病种类繁多、疫情传播速度快、监测预警手段有限等。传统的公共卫生监测预警体系已难以应对不断变化的社会环境,近年来,AI技术为公共卫生领域提供了新的机遇。基于此,本文从AI模型算法在公共卫生领域疾病监测预警应用出发,分析其优势和挑战,以期为我国公共卫生事业的发展提供有益借鉴。

基于AI预测通信基站铅酸蓄电池后备供电保障能力的研究应用

当市电中断或电源故障发生时,蓄电池为通信基站内网络设备的稳定运行提供了最后的供电保障。而铅酸蓄电池后备供电保障的优劣直接决定了设备运行的维持时长。现有技术在预测铅酸蓄电池后备供电保障方面,主要依靠放电测试或经验判断。这些方法不仅费时耗力、效率低下,而且受电池使用环境、充放电频率等因素影响,导致预测结果存在不准确和时效性差等诸多问题。本文通过采用一种基于神经网络Stacking堆叠模型,结合人工智能算法,可以实现对铅酸蓄电池后备供电保障能力的预测。这种方法能够提前发现电池性能劣化的迹象,从而提高运维效率,降低运维成本,提升蓄电池运行的安全性。

智能液碱灌装系统分析与实践

概述了智能液碱灌装系统的软硬件构成及其作业流程,通过鹤管自动对位和定量灌装技术,实现了液碱灌装的自动化和精准化,通过人工智能算法模型和PLC高速计数器接入电磁流量计脉冲信号来控制并计算累计流量。该系统不仅提高了灌装效率,还增强了操作安全性,为液碱灌装提供了创新解决方案。

综采工作面二维还原系统设计理论及应用

随着煤矿智能化发展,对综采工作面的监控要求不断提高。基于此,分析综采工作面二维还原系统设计理论,包括基于AI算法模型的视频流分析、多摄像头融合技术等,并阐述其在实际应用中的效果,如提升生产效率、增强安全性等,以期为综采工作面二维还原系统设计提供思路。

人工智能医学影像在胸部应用的机遇与挑战

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是以深度学习(Deep Learning,DL)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、机器学习(Machine Learning,ML)等新一代核心算法、强大的计算机计算能力和大数据(Big Date)共同促进的产物。也就是说,算法、算力和数据是其三要素。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,AI在医学影像领域的应用日新月异,其中AI胸部影像研究最早也最成熟,本综述将从人工智能在胸部影像应用现状、机遇和挑战以及未来发展方向等方面进行阐述。