P(x)=multiply from i=1 to n(x-ai)^(α_i)的符号交错律的应用

由上可见,F(X)实质上是两个相异的P(X)之商。因此,若研究清楚P(X)的规律,则F(X)的规律亦迎刃而解了。 实际应用上的很多问题,都不得不归结为求解P(X)≥0,P(X)≤0,F(x)≥0和F(X)≤0。凡由多项式函数或有理分式函数衍生出来的数学问题,例如求解各类不等式(组);函数定义域,函数的正负区间,函数的单词区间,极值问题,函数的拐点及凸向等等,实际上都往往要求解上述四个不等式之一。

基于虚拟教研室的高校人工智能专业(AI+X方向)建设——以浙江大学为例

随着人工智能技术的快速发展和新兴职业的不断涌现,社会对复合型人工智能人才的需求日益迫切。高等院校亟需创新教学组织形式,促进教学资源共享与学科交叉融合。为此,各级教育部门积极推进虚拟教研室建设,探索人工智能专业建设新模式,产生了一系列优秀案例。基于此,文章以浙江大学人工智能专业(AI+X方向)虚拟教研室为例,深入剖析其建设经验与启示。研究发现,浙江大学以知识点为核心组织教学资源,通过创新微专业与微认证、研发特色教材与课程资源、搭建科教实训平台、组织开展师资培训等方式,有效促进了人工智能与多学科交叉融合,实现了优质教学资源的整合与共享,为复合型人工智能人才培养提供了有力支撑。文章的研究对于推动虚拟教研室建设具有重要意义,并可为高校人工智能专业建设和人才培养提供参考。

AI深度学习对早期肺腺癌不同病理类型的精准识别

目的 探讨人工智能(AI)深度学习对早期肺腺癌的不同病理类型诊断效能,分析AI深度学习对不同病理类型应用价值。方法 选取经手术病理证实为早期肺腺癌患者90例的CT图像,按照病理类型分为原位腺癌组、微小浸润性腺癌组、浸润性腺癌组,每组30例,并按照2:1的比例随机分为训练组(n=60例)与验证组(n=30例),利用联影AI科研平台半自动分割靶病灶并提取影像组学特征,利用验证组的数据测试训练深度学习模型,分析病灶CT形态特征,计算病灶CT定量参数,并对肺腺癌的病理类型进行预测评分,分析诊断效能。结果 三组在性别、年龄、结节位置、结节大小、结节体积、结节质量、最小CT值、空泡征等比较,差异无统计学意义(P>0.05);在结节密度、长径、短径、体积、AI预测得分、最大CT值、平均CT值、分叶征、血管集束征、毛刺征、胸膜凹陷征结果比较,差异有统计学意义(P<0.05)。浸润性腺癌的长径、短径、直径高于原位腺癌组和微小浸润性腺癌组;浸润性腺癌组的AI预测得分、最大CT值、平均CT值高于原位腺癌组和微小浸润性腺癌组;浸润性腺癌组在分叶征、血管集束征、毛刺征、胸膜凹陷征的比例高于原位腺癌组和微小浸润性腺癌组。结论 基于AI学习在诊断肺腺癌不同病理类型中具有较高的诊断价值,能够精准识别不同的病理类型,具有较高的可重复性和操作性。

基于X-CUBE-AI的神经网络手语识别系统设计

手语交流是聋哑人与他人交流的主要方法,设计了一款基于STM32的神经网络手语识别系统,采用TensorFlow和Keras机器学习框架训练网络模型,由于训练数据的局限性,加入L2正则化以解决训练过拟合问题。使用意法半导体推出的STM32Cube.AI工具包在STM32嵌入式平台上部署神经网络,搭载OV2640摄像头采集图像并进行缩放处理,将图像数据传入网络进行推理可获得识别结果。经测试,网络模型获得了较好的鲁棒性和适应性,在STM32上运行平均每帧推理时间为15.8 ms,平均准确率达92.3%。使用STM32作为手语识别终端,极大地提高了设备的便携性,节约成本,反应迅速。为聋哑人与正常人交流提供了一种新的解决方案,具有较高的实际应用价值。

基于CFA知识体系的AI+X微专业教学设计与实践

随着金融科技的快速发展,将CFA(特许金融分析师)知识体系与AI(人工智能)技术相结合的微专业教学设计逐渐成为教育领域关注的焦点。2024年1月5日推出的《中国城市数字经济发展报告(2023)》显示,目前我国数字经济规模超过50万亿元,总量稳居世界第二,占GDP比重提升至41.5%,数字经济与实体经济融合愈发紧密。在数字技术快速发展的背景下,培养复合型与应用型人才成为高校培育适应数字经济时代人才的新要求。文章首先介绍CFA知识体系的基本内容,然后详细阐述基于CFA的AI+X微专业教学设计过程,包括教学目标、教学内容、教学方法和教学资源等方面的考虑。通过案例分析,文章进一步展示教学实践的具体操作和效果评估,最后,对实践效果进行反思与展望。

以知识点为中心建设AI+X微专业

认知是人类智能的重要表现,其基石和燃料是规范化的知识(如概念、属性和关系等),基于规范化的知识就可形成对学习对象的理解和分类。不同学科之间知识点的交融汇通是向科学本质回归,助力产生科学新的增长点和突破点,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在学科交叉中可发挥催化剂和使能器的重要作用。因此,在掌握本学科知识的同时,又掌握人工智能基本技术,具备跨学科潜力和迁移技能的专业人员变得越来越重要。文章探讨了以知识点为核心,“教材出版、课程设立和平台研制”三位一体来建设非计算机专业和非人工智能专业学生AI+X微专业的实践。

基于“做学合一”思想的人工智能导论课程改革

人工智能导论课程是高职计算机类专业开设的一门专业选修课程。针对目前人工智能导论课程标准制订上的问题:普通本科痕迹较重和教学实施上的重理论轻实践,以黄炎培“做学合一”职教思想为课程改革总体思路,对标“1+X”证书,重构教学内容,进行“一主线、二方法、三阶段、四步骤、五融通”的教学模式改革与实践。实践证明,基于“做学合一”思想对人工智能导论课程教学进行系统改革,充分激发了学生学习人工智能技术的热情,并有效地培养了学生将人工智能技术应用到工程项目中的“手脑并用”能力,对计算机类专业其他课程的教学改革也有一定的启发和借鉴意义。

CT视觉定量评估及人工智能对进展期新型冠状病毒肺炎严重程度的评估和预测价值

目的研究CT视觉定量评估和人工智能(AI)对进展期新型冠状病毒肺炎(COVID-19)严重程度的评估和预测价值。方法回顾性研究86例COVID-19患者进展期临床及影像资料,其中发展为重型-危重型31例,普通型55例。分析并比较两组患者特征CT参数差异。利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析肺段累及数量和CT评分两种视觉定量评估方法评估和预测普通型与重型-危重型COVID-19的能力。同时应用人工智能软件判断COVID-19患者严重程度,计算AI预判重型-危重型COVID-19的特异性及敏感性。结果重型-危重型组CT评分中位数和肺段累及数量中位数明显高于普通型组(P<0.001),两组患者磨玻璃影(GGO)、实变、胸膜下线、"铺路石"征发生率差异无统计学意义。ROC曲线分析结果表明,CT评分用于预判重型-危重型COVID-19的曲线下面积(AUC)为0.879,截断值为8.5时,敏感性为71.0%,特异性为90.9%。肺段累及数量用于预判重症-危重型COVID-19的AUC为0.883,截断值为10.5时,敏感性为87.1%,特异性为81.8%。AI预判重型-危重型COVID-19的敏感性为77.4%,特异性为92.7%。结论CT视觉定量评估和人工智能可用于评估和预测进展期COVID-19严重程度,为临床普通型患者重症化提供早期预警。

基于供需矛盾分析的高校人工智能专业人才培养策略

根据人工智能产业需求侧与供给侧的大数据调查和问卷调查的对比分析,发现目前我国高校人工智能专业人才供给与市场需求之间存在人才培养质量不高、有效供给不足、供需结构失衡、地域分布不均等矛盾问题。针对问题的解决,从政府、高等教育系统、高校三个层面提出围绕产业群布局学科专业群、建立均衡多样的人才培养体系、扩大“AI+X”专业布局、探索校企“无缝对接”式人才培养、建立外延型跨学科组织五项改革策略。

X射线极光强度与亚暴指数AE的相关关系

研究了Polar卫星的极区电离层X射线成像仪(PIXIE)得到的极光X射线成像强度AI(AuroralIntensity)与磁层亚暴指数的相关关系.本文发现,在所选取的1997年至2001年的部分数据中,从完整的X射线图像得到的极光X射线总强度和AE指数有很好的线性相关关系,在全部83组数据中有56.6%的数据的线性相关系数都在0.60以上(相关系数最大为0.97).所以本文认为极光X射线总强度可以作为新的磁层亚暴卫星实时监测指数.

“人工智能+”背景下开放教育教师发展的策略

"人工智能+X"是国家对高等教育专业教育的新要求,也是人工智能对各类教育在人才培养模式、教师队伍建设等深层次产生影响的具体表现形式,对于开放教育也是如此。"人工智能+X"对开放教育教师的岗位胜任力、学习能力、教学组织和评价等提出了新的挑战,但也带来了新的机遇。做好思想和角色转换、快速更新知识结构和能力结构,重新定位专业和课程教学目标,根据不同开放教育对象特点开发课程,适应智能化辅助的教学组织和评价方式,是开放教育教师适应"人工智能+X"发展要求的有效路径。

奶牛X性控冻精应用研究

利用SX—MOFLO精子分离设备分离奶牛XY精子，将分离后的奶牛X精子冷冻保存。探讨奶牛X性控冻精解冻后存活时间、不同方法进行人工授精的受胎率，为奶牛X性控冻精的大规模推广应用提供依据。方法与结果：（1）取不同种公牛、不同批次的X性控冻精及普通冻精解冻后倒人5ml。试管内摇匀，至37℃水浴锅中，每2h检测一次精子活力，4h后每小时检测一次精子活力，直至无运动精子。结果奶牛X性控冻精存活时间为5～12h，比同种普通精于的存活时间短2～10h。（2）应用奶牛X性控冻精人工授精的母牛的情期受胎率（59．4％=342／576）与普通冻精的情期受胎率（60．6％=129／213）相比，无显著差异（P〉0．05）。奶牛X性控冻精母犊出生准确率93．3％（319／342），极显著地高于普通冻精48．8％（63／129）的母犊率（P〈0．001）。且应用奶牛X性控冻精人工授精后的青年牛的情期受胎率（65．6％=240／366）极显著的高于经产牛的情期受胎率（48．6％=102／210）（P〈0．001）。（3）在母牛发情结束后6～8h左右进行人工授精，其情期受胎率为67．1％（116／173），显著地高于在母牛发情开始后8～12h进行人工授精56．1％（226／403）的情期受胎率（P〈0．01）。（4）在准确判断母牛卵巢上卵泡发育状态的前提下，将精液全部输至发育侧子宫角大弯处，其情期受胎率62．7％（289／461），高于母牛每侧子宫角输1／2支X性控冻精46．1％（53／115）的情期受胎率，但二者之间差异不显著（P〈0．05）。研究结果表明应用奶牛X性控冻精进行人工授精，其受胎率与奶牛的经产与否、授精时间和输精部位有关。

肺小腺癌中原位腺癌半定量量化分级和病灶中磨玻璃密度含量的相关性研究

目的探讨肺小腺癌中原位腺癌半定量量化分级和病灶中磨玻璃密度含量的相关性。方法收集超高分辨率CT（UHRCT）发现并具病理诊断腺癌的最大径≤2cm的肺部孤立性结节fGGO104例，用计算机软件测量肿瘤内GGO成分的百分比，并对腺癌中的AIS成分半定量测定分为4级：Ⅰ级为AIS含量≥90％病灶面积，Ⅱ级为AIS含量占约50oA～89％病灶面积，Ⅲ级为AIS含量占约10％～49％病灶面积，Ⅳ级为AIS含量〈10oA病灶面积。对两者相关性进行分析。结果AISI级病灶32例，GGO平均含量85．69％；II级病灶30例，GGO平均含量68．75％；Ⅲ级病灶32例，GGO平均含量51．57％；Ⅳ级病灶10例，GGO平均含量37．46％；除3组和4组间差异无统计学意义外（P=0．078），其他各组两两间GGO含量差异均有统计学意义（P〈O．05）。结论小腺癌中AIS含量与GGO含量正相关，但当AIs含量小于50％时，GG0含量与AIS含量没有明显相关性。

流行语“X癌”的形成和传播

近年来网络上出现了大量“X癌”词族,该结构中“癌”是一个类后缀。“X癌”词族表达日常生活中难于根除的坏习惯或坏现象,含贬斥意味。“X癌”词族的出现与“癌”本身所具有的语义特征和“癌”在隐喻作用下进一步语法化密切相关;“X癌”词族在类推机制、语言模因与求新求异心理等影响下,迅速扩散和传播,成为现代汉语词汇系统中独具特色的组成部分。

人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合路径研究

2019年,教育部在高职专业目录中,增补了“人工智能技术服务”专业(2020年更名为“人工智能技术应用”),赋予了高职院校规范化培养人工智能领域高端技术技能型人才的重任。计算机视觉是人工智能技术的重要分支,也是各高职院校人工智能技术应用专业的重要方向之一。通过调研计算机视觉领域行业发展现状和分析人才需求报告,给出计算机视觉作为人工智能技术应用专业优选方向的建议。并结合计算机视觉应用开发职业技能等级证书的考核要点,提出人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书在人才培养定位、课程体系以及教学模式上的融合路径。

Z箍缩软X射线辐射能量薄膜量热计改进技术

薄膜量热计是进行Z箍缩辐射总能量测量的主要手段之一,准确可信的总能量参数对Z箍缩研究具有重要意义。对薄膜量热计装置进行技术改进,采用脉冲恒流源代替脉冲恒压源驱动镍薄膜量热计,撤除了回路中的串接电阻,可直接测量薄膜探测器的电阻变化,从而有效提高了辐射总能量测量的精度,拓宽了该设备的适用范围,使其可对目前"强光一号"加速器Z箍缩实验中所有典型负载进行测量。改进后平面型铝丝阵负载实验中总能量测量的相对不确定度由49.0%降低为19.6%。与闪烁探测系统功率测量结果积分值进行了对比,二者比值在0.87～1.04之间。

苦瓜蛋白通过肝X受体α上调三磷酸腺苷结合盒转运体A1表达

目的观察苦瓜蛋白对THP-1巨噬细胞源性泡沫细胞三磷酸腺苷结合盒转运体A1(ABCA1)及肝X受体α(LXRα)表达的变化和细胞内胆固醇流出的影响,探讨苦瓜蛋白抗动脉粥样硬化的机制。方法加入50 mg/L的ox-LDL共同孵育细胞24 h,诱导THP-1单核巨噬细胞成泡沫细胞。分别加入0、0.5、1.5、4.5 mg/ml苦瓜蛋白或4.5 mg/ml苦瓜蛋白处理THP-1细胞0、3、6、12、24 h,以检测其浓度效用和时间效用。MTT法检测苦瓜蛋白的细胞毒性,液体闪烁计数法测胆固醇流出。实时荧光定量PCR和Western blot分别检测ABCA1、LXRα的mRNA和蛋白水平,设计合成LXRα-siRNA序列,并转染THP-1细胞,Western blot法评估沉默效果。结果苦瓜蛋白浓度低于4.5 mg/ml对THP-1细胞无毒性,并浓度和时间依赖性地促进胆固醇流出和上调ABCA1及LXRα表达水平,以4.5 mg/ml苦瓜蛋白作用效果最强;使用LXRα-siRNA沉默LXRα后,ABCA1的mRNA和蛋白表达水平均显著下降(P<0.05),胆固醇流出显著减少。结论苦瓜蛋白可通过LXRα途径上调ABCA1的表达促使THP-1巨噬细胞源性泡沫细胞胆固醇流出。

粤港澳大湾区高职院校AI+X复合型人才培养路径探索

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,把职业教育推上了新的历史起点,同时也给粤港澳大湾区高职院校人才培养带来极大挑战。当前,粤港澳大湾区高职院校人工智能专业方向同质化发展问题比较明显,高度集中在"工业机器人技术"领域,制约着未来人工智能的多元化可持续发展。据此,大湾区高职院校应积极打造AI+X复合型人才培养矩阵,构建教育供给侧改革视角下多元主体协同育人的人工智能职教共同体,建设集场景展示、技术体验、产业合作、咨询服务、示范培训等于一体的人工智能展示体验培训基地,以AI+X复合型人才培养为核心推进大湾区高职院校人工智能学科建设,服务粤港澳大湾区人工智能产业链。

基于深度学习的人体肋骨骨折智能检测技术

目的将人工智能中的深度学习技术应用到人体肋骨骨折识别,实现人体肋骨骨折智能检测,提高法医肋骨骨折诊断效率。方法采集3143例人体胸部X线数字影像(2602例用于训练,541例用于测试),标注肋骨骨折特征点,通过多层网络堆叠,分层、分级主动学习原始数据高度抽象的特征表述,并将此特征反馈至检测器进行骨折检测,输出骨折位置及相应置信度。结果基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率在90%以上。结论基于深度学习的人体肋骨骨折检测准确率较高,可用于辅助法医进行肋骨骨折识别诊断、检验鉴定等,本研究可为人体其他部位骨骼损伤智能检测提供参考。

不同重建算法对人工智能辅助肺结节检测效能的影响

目的探讨不同重建算法[高分辨率算法(B70f)、标准算法(B30f)]对人工智能软件辅助肺结节检测效能的影响。方法选择2019年1月1日至31日在大连大学附属中山医院行常规胸部CT扫描的患者177例,其中男性71例,女性106例;年龄21~77岁,平均年龄51.3岁。行胸部CT扫描,分别使用B70f、B30f,重建原始数据,以获得医学数字成像和通信(DICOM)图像,并将图像数据传送至人工智能服务器进行肺结节自动检测。分别记录每例患者在两种重建算法下被检出肺结节的位置、长径、性质,将检测结果与"金标准"肺结节进行比对,统计"长径<4 mm"组、"长径≥4 mm"组和"所有肺结节"组的真阳性结节数、假阳性结节数、假阴性结节数,分别计算两种重建算法对不同大小肺结节检出的灵敏度、假阳性率,并比较在两种重建算法条件下检测出肺结节的灵敏度、假阳性率是否有差异。结果B70f、B30f对所有结节检出的灵敏度分别为82.83%、71.04%,假阳性率分别为1.58枚/CT、2.46枚/CT,组间差异均具有显著统计学意义(P<0.01);B70f、B30f对长径<4 mm肺结节检出的灵敏度分别为80.49%、67.28%,假阳性率分别为0.58枚/CT、1.06枚/CT,组间差异均具有显著统计学意义(P<0.01);B70f、B30f对长径≥4 mm肺结节检出的灵敏度分别为91.07%、84.29%,假阳性率分别为0.99枚/CT、1.38枚/CT,组间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论应用B70f重建算法对人工智能辅助肺结节的检测效能优于B30f。