中药材及饮片检测中人工智能应用探讨

目前,中药材及饮片的市场需求快速增长,其质量控制与安全保障更显迫切;传统的中药材及饮片检测手段存在主观经验依赖、检测精度有限、无法全面量化复杂成分等问题,难以满足中药材及饮片在准确分类与鉴别、精准成分测量等方面的需求,而人工智能技术的快速发展与广泛应用为中药材及饮片检测提供了新的解决方案。本文总结了中药材及饮片检测的现有方法及应用现状,系统梳理了人工智能技术在药材分类、真伪鉴别、产地溯源、有害成分测量、有效成分测量、药效测量等方面的典型应用,深入分析了当前面临的数据收集与标准化,检测数据共享机制,快速、无损、低成本检测技术需求,检测数据准确性,多模态检测数据融合等问题。研究认为,智能化、精准化、快速化是中药材及饮片检测未来的重点发展方向,需要持续完善检测标准与数据共享体系、深化人工智能技术研究与应用、强化多模态数据融合技术应用、引入新型传感技术、加强人工智能技术应用监管,以此推动我国中药材及饮片检测高质量发展,保障中医药产业的持续健康发展。

SCG信号处理与应用研究进展

心血管疾病是严重影响人类生命健康的因素之一。如何利用各类检测方法对人体心血管进行早期健康评估和疾病诊断是有效保障人民生命健康的有效手段。其中,由人体心脏跳动引起的胸腔震动信号(Seismocardiography,SCG)可用于描述细粒度的心脏活动信息,包括心脏瓣膜的打开、关闭等,有助于对冠心病、心肌梗死、心脏出血等心血管疾病的检测和诊断。并且,得益于多种轻型传感器和非接触式传感器的研发,可以实现对人体SCG信号长期、日常化的监测。近年来,科研人员对SCG信号的研究越来越具体,SCG信号的获取方式、信号降噪算法、特征提取以及临床应用等研究内容都取得了一定的突破。将从以上几方面对近年来SCG信号领域的研究情况进行总结和展望。

基于深度时空特征模型的非接触式心率估计方法

为了提升心率计算在不同光照和运动条件下的准确率,提出了一种基于深度时空特征模型的创新方法——非接触式心率计算方法:对输入的人脸视频分别利用卷积神经网络(CNN)提取空间特征和利用长短期记忆网络(LSTM)提取时序特征,将这两种特征融合之后,模型对微弱的血液容积脉冲(BVP)信号展现出更强的表征能力.在自采的ZJXU-Phys数据集上进行验证,新方法在各种条件下均表现出色,其有效性和实用性得到了验证.

建构主义视域下数学物理方法教学策略

提出建构主义视域下数学物理方法教学策略.策略注重情境创设,将问题融入实际情境中;注重实验与探究,设计实验或探究活动,让学生亲身体验数学物理现象,通过实际操作和观察来加深对知识的理解;利用多媒体资源,帮助学生更好地理解抽象的数学物理概念和现象,以培养学生的创新能力和问题解决能力.实践证明,这种教学策略能够有效提高学生的学习效果和教学质量.