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洪水预报智能模型在中国半干旱半湿润区的应用对比 被引量:49
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作者 张珂 牛杰帆 +1 位作者 李曦 晁丽君 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期28-35,60,共9页
为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标... 为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预报中具有明显优势;随机森林模型与决策树模型精度随预见期延长而缓慢下降,前者适应性更好;多层感知器模型精度随预见期延长而骤减,模型稳定性较差。 展开更多
关键词 洪水预报 智能模型 决策树 多层感知器 随机森林 人工神经网络 支持向量机
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盾构刀具磨损速率预测研究 被引量:7
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作者 杨俊哲 邱承有 《施工技术》 CAS 北大核心 2016年第22期25-30,共6页
在盾构掘进系统中,因为盾构刀具磨损速率直接关系到施工工期的长短,而施工工期是评价工程项目综合经济效益最重要的指标。盾构刀具磨损速率的误差过大会导致施工企业对施工周期的错误预估,加大施工企业的经营成本,严重时会导致整个盾构... 在盾构掘进系统中,因为盾构刀具磨损速率直接关系到施工工期的长短,而施工工期是评价工程项目综合经济效益最重要的指标。盾构刀具磨损速率的误差过大会导致施工企业对施工周期的错误预估,加大施工企业的经营成本,严重时会导致整个盾构系统故障,因此,盾构刀具磨损速率是盾构掘进过程中需要监测的重要参数之一。针对盾构掘进工艺进行研究,利用盾构掘进系统中的围岩强度、耐磨性、刀盘转矩、刀盘转速等主要运行指标作为输入变量,盾构刀具磨损速率作为输出变量分别建立模拟退火优化的支持向量机模型(SA-SVM)以及遗传优化的最小二乘支持向量机模型(GALS-SVM)。用建立的两种人工智能模型对神华神东补连塔煤矿斜井盾构刀具磨损速率进行预测,通过对比刀具磨损速率预测值与实际值来验证人工智能预测模型的可行性与精确度。 展开更多
关键词 盾构 刀具磨损速率 人工智能模型 预测
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认知智能大模型加速教育考试数字化转型 被引量:2
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作者 汪张龙 《中国考试》 北大核心 2023年第8期11-18,共8页
随着人工智能技术的不断发展,认知智能大模型已经成为一种重要的智能化工具,为教育考试数字化转型提供内生动力。通过梳理认知智能大模型的基本概念和国内外发展现状发现,认知智能大模型可以深化教育考试智能化应用、推动构建多维评价... 随着人工智能技术的不断发展,认知智能大模型已经成为一种重要的智能化工具,为教育考试数字化转型提供内生动力。通过梳理认知智能大模型的基本概念和国内外发展现状发现,认知智能大模型可以深化教育考试智能化应用、推动构建多维评价体系、促进考试人才的创新发展。在教育考试领域,认知智能大模型主要应用于试题命制、交互式语言测试、智能化评阅卷、拓展基于考试数据的教育评价、智能化考试管理与服务五大场景。今后,认知智能大模型可以通过持续优化技术、满足特定场景需求、建立相应的制度和机制保障,以及加强多方合作交流等方式,为教育考试现代化改革提供更加高效和智能的支持,进而推动我国教育考试事业加速迈向数字化转型新阶段。 展开更多
关键词 人工智能 认知智能大模型 教育考试数字化转型 讯飞星火 ChatGPT
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ChatGPT助推中医统计学课程数字化转型的探索
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作者 杨枫 《中国继续医学教育》 2024年第17期181-185,共5页
ChatGPT作为一种先进的人工智能模型,在课程教学方面具备启发式内容生成能力、对话情境理解能力、知识获取及推理能力,其为中医统计学课程教学的数字化转型提供了新思路,通过培养学生自主学习意识,提升了学生的个性化学习能力和实践技能... ChatGPT作为一种先进的人工智能模型,在课程教学方面具备启发式内容生成能力、对话情境理解能力、知识获取及推理能力,其为中医统计学课程教学的数字化转型提供了新思路,通过培养学生自主学习意识,提升了学生的个性化学习能力和实践技能。ChatGPT汇聚了丰富的学习资源,能够促进学生的互动与合作,支持自主学习和实时反馈,促进教学资源的共享和更新,提高了学生的学习效果。但是,ChatGPT在一些特殊领域不能提供准确的答案,且有一定的技术门槛,还可能会带来某些道德伦理问题。因此,需要建立人工智能治理体系,才能让ChatGPT在课程教学中发挥更好的作用。 展开更多
关键词 ChatGPT 人工智能模型 中医统计学课程 数字化转型 知识画像 自然语言处理
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住院病案首页辅助分析模型的构建及效果验证
5
作者 买丽克·伊明 吴芳 《中国病案》 2024年第7期18-20,共3页
目的构建住院病案首页的人工智能初筛模型并应用于分析,旨在为改善住院病案首页质量提供参考。方法随机抽取某院2020年1月1日-2021年8月31日期间出院病案5000份作为模型构建对象,按照7:3的比例将所有住院病案首页分为训练集(n=3500)和... 目的构建住院病案首页的人工智能初筛模型并应用于分析,旨在为改善住院病案首页质量提供参考。方法随机抽取某院2020年1月1日-2021年8月31日期间出院病案5000份作为模型构建对象,按照7:3的比例将所有住院病案首页分为训练集(n=3500)和测试集(n=1500)。基于双向丰富语义的预训练语言模型(BERT)机制构建的BERT-迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)-多头注意力机制(MHA)-随机条件场(CRF)构建住院病案首页辅助分析模型,并对两个集合的住院病案首页进行分析。同时由病案室质控医师对训练集及测试集的住院病案首页进行初级质控,而后由5年工作经验以上的主治医师以上职称对住院病案首页信息进行复核质控,记录人工质控结果。最后将模型与人工分析结果进行一致性检验,验证BIMC模型的分析效果。结果训练集及验证集中BIMC模型与人工评估结果的符合率分别为93.00%(3255/3500)和90.73%(1361/1500);两个集合中R-CNN模型与人工评估结果具有较高的一致性[Kappa=0.921(训练)/0.915(验证),P均<0.001]。结论构建的BIMC模型对于住院病案首页分析效果与人工分析一致性较高,运用于住院病案首页分析的可行性较好,但仍需要进一步纳入更多住院病案首页提升模型对错误信息的识别准确性。 展开更多
关键词 人工智能模型 双向丰富语义的预训练语言模型 住院病案首页 疾病诊断相关分组
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数据驱动的材料智能设计平台研究与应用 被引量:1
6
作者 王宗国 万萌 +5 位作者 陈子逸 李凯 王晓光 刘淼 孟胜 王彦棡 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2023年第2期86-96,共11页
【目的】新科研范式下,基于大数据的人工智能技术为加速新材料设计与发现提供了新的方法与视角,为材料领域研究人员提供了一个可用的材料智能设计平台,对于新材料的发现与性能优化具有重要意义。【方法】本文提出一种基于数据驱动的材... 【目的】新科研范式下,基于大数据的人工智能技术为加速新材料设计与发现提供了新的方法与视角,为材料领域研究人员提供了一个可用的材料智能设计平台,对于新材料的发现与性能优化具有重要意义。【方法】本文提出一种基于数据驱动的材料智能设计平台的整体架构,阐述应用平台开展新材料设计和优化的关键技术及相关工具,并给出该平台在材料领域的应用案例。【结果】材料智能设计平台及其应用加快了新材料设计与性能优化的进程,同时也为科研人员提供了一种交互式、插件式的开发环境。【局限】材料领域数据的多源异构、样本小、含噪声且数据关系复杂等特点给模型训练效果产生一定的影响,未来希望在数据规范和小样本训练方面进行更多探索。【结论】本文所提出的材料设计平台为材料领域实现科研范式变革提供了理论依据和示范作用。 展开更多
关键词 数据驱动 人工智能模型 特征计算 材料设计平台 科研范式
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城市交通废气污染现状及其预测方法 被引量:2
7
作者 卢伟真 《力学与实践》 CSCD 北大核心 2008年第4期1-7,共7页
随着工业化、城市化的发展,城市交通引起的废气污染对环境和人类健康的潜在影响正日益引起世界各国的普遍关注.为了更加有效地了解城市交通废气污染问题,就其污染现状、污染物变化特征、污染物浓度模拟及其预测方法等几个方面作一简要介... 随着工业化、城市化的发展,城市交通引起的废气污染对环境和人类健康的潜在影响正日益引起世界各国的普遍关注.为了更加有效地了解城市交通废气污染问题,就其污染现状、污染物变化特征、污染物浓度模拟及其预测方法等几个方面作一简要介绍,为力志于城市交通废气污染的研究者提供借鉴。 展开更多
关键词 交通废气 空气污染 模拟 统计模型 人工智能模型
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针对提升人脸口罩识别模型健壮性的研究
8
作者 刘文瑶 《信息与电脑》 2023年第15期147-150,共4页
很多工厂要求员工在进入工作空间之前佩戴口罩,而现有的识别模型大都存在扰动环境下准确率低、健壮性差的问题。针对以上问题,设计一种人脸口罩识别模型——AdaMask,以VGGNet-16模型为基础,改进模型训练机制和激活函数的参数,并且自行... 很多工厂要求员工在进入工作空间之前佩戴口罩,而现有的识别模型大都存在扰动环境下准确率低、健壮性差的问题。针对以上问题,设计一种人脸口罩识别模型——AdaMask,以VGGNet-16模型为基础,改进模型训练机制和激活函数的参数,并且自行采集数据对其进行训练,使模型达到较高的识别准确率。通过对比实验证明,相对于其他模型,AdaMask有较高的健壮性。 展开更多
关键词 人工智能模型 口罩识别 健壮性
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Acumos——一种人工智能开放平台 被引量:3
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作者 刘腾飞 李奥 《邮电设计技术》 2018年第12期46-50,共5页
人工智能平台是企业构建人工智能生态系统的基础。梳理了全球主要电信运营商人工智能平台的发展状况,对比分析了各平台的特点,包括深度学习框架、数据资源和应用方向等,详细剖析了Acumos开源平台架构及创建人工智能模型方法。最后,针对... 人工智能平台是企业构建人工智能生态系统的基础。梳理了全球主要电信运营商人工智能平台的发展状况,对比分析了各平台的特点,包括深度学习框架、数据资源和应用方向等,详细剖析了Acumos开源平台架构及创建人工智能模型方法。最后,针对运营商人工智能开放平台未来发展方向,从参与开源社区、开放数据资源角度给出建议。 展开更多
关键词 Acumos 人工智能平台 人工智能模型 深度学习
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基于多源知识智能服务的电子病历一体化建设研究 被引量:3
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作者 赵艳 邵炜 +3 位作者 王晨 方祎伟 徐盛 许晓峰 《中国数字医学》 2021年第9期6-12,共7页
病历一体化建设的目的在于让临床数据能够实现互联互通,不仅是信息化层面的数据传送,更重要的是让数据能够在临床和科研两个场景之中均可触达、可使用.为达成上述目标必须抓好数据的源头,即病历产生的环节,确保高质量的医学数据源,以支... 病历一体化建设的目的在于让临床数据能够实现互联互通,不仅是信息化层面的数据传送,更重要的是让数据能够在临床和科研两个场景之中均可触达、可使用.为达成上述目标必须抓好数据的源头,即病历产生的环节,确保高质量的医学数据源,以支撑下游复杂多样的科研和管理应用.本研究提出一种基于临床数据和文献数据的多源智能服务系统(Multi-source Intelligence System,MSIS),其人工智能模型是通过对l万余份临床病历和200多份文献知识的学习和挖掘,进而训练获得.服务上线后,明显提高了病历书写的效率和质量,减轻了医务人员的工作负荷. 展开更多
关键词 电子病历 病历一体化 人工智能模型 多源智能服务系统
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基于护栏性能指标的集成式人工智能模型研究 被引量:1
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作者 涂晓威 雷正保 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2022年第2期42-49,共8页
目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研... 目前公路护栏缺少系统的高效设计方法,其主要问题在于缺少一个具有明显优势的高精度预测模型。公路安全护栏的结构尺寸参数与其防护指标之间具有高度的非线性关系,而人工智能模型被广泛应用于在非线性问题的处理上。本文中将使用现有研究中的数据集来对5种常用的单个模型进行训练,并将其中具有较高性能的模型用于集成模型的构建。结果显示,RBFNN+BPNN+Genlin模型较单个模型和参考文献中所用模型具有更高的准确性,各项模型评价指标值优化了24%~58.9%。本研究验证了集成模型在护栏性能预测方面具有更好的性能,且为护栏优化设计提供了一种更具优势的预测模型。 展开更多
关键词 公路护栏 性能指标预测 人工智能模型 集成式人工智能模型
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人工神经网络在流量预测中的运用 被引量:1
12
作者 张波 《水道港口》 2005年第2期80-82,125,共4页
基于流量预测难于水位预测及资料限制,通过人工智能模型之人工神经网络的建立,运用智能模块来记忆流量的历史变化并且联想出未来的流量,分析得出此模型的适用范围,并提出改善措施。
关键词 流量预测 人工智能模型 人工神经网络
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试论布鲁克斯的无表征人工智能模型 被引量:2
13
作者 袁蓥 《山西师大学报(社会科学版)》 2016年第3期109-112,共4页
相对于传统人工智能模型,布鲁克斯的无表征人工智能模型强调了环境和身体在智能中实时的、连续的耦合作用,而不是离线的表征操作程序。但是布鲁克斯的无表征人工智能模型对应的仅仅是简单的、低水平的智力层级,它并不足以排斥在人类智... 相对于传统人工智能模型,布鲁克斯的无表征人工智能模型强调了环境和身体在智能中实时的、连续的耦合作用,而不是离线的表征操作程序。但是布鲁克斯的无表征人工智能模型对应的仅仅是简单的、低水平的智力层级,它并不足以排斥在人类智力的高级水平中符号表征层级的存在。 展开更多
关键词 表征 无表征 人工智能模型
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Prediction of primary energy demand in China based on AGAEDE optimal model
14
作者 Lu Liu Junbing Huang Shiwei Yu 《Chinese Journal of Population,Resources and Environment》 2016年第1期16-29,共14页
In this article,we present an application of Adaptive Genetic Algorithm Energy Demand Estimation(AGAEDE) optimal model to improve the efficiency of energy demand prediction.The coefficients of the two forms of the mod... In this article,we present an application of Adaptive Genetic Algorithm Energy Demand Estimation(AGAEDE) optimal model to improve the efficiency of energy demand prediction.The coefficients of the two forms of the model(both linear and quadratic) are optimized by AGA using factors,such as GDP,population,urbanization rate,and R&D inputs together with energy consumption structure,that affect demand.Since the spurious regression phenomenon occurs for a wide range of time series analysis in econometrics,we also discuss this problem for the current artificial intelligence model.The simulation results show that the proposed model is more accurate and reliable compared with other existing methods and the China's energy demand will be 5.23 billion TCE in 2020 according to the average results of the AGAEDE optimal model.Further discussion illustrates that there will be great pressure for China to fulfill the planned goal of controlling energy demand set in the National Energy Demand Project(2014—2020). 展开更多
关键词 AGAEDE optimal model spurious regression artificial intelligence model energy demand
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遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型
15
作者 李洪进 《科技创新导报》 2015年第1期5-6,9,共3页
随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大... 随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 自动诊断 人工智能模型
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总体国家安全观视角下的人工智能生产方式风险应对 被引量:1
16
作者 蔡驰宇 胡宇轩 刘枝 《信息资源管理学报》 2023年第6期43-47,共5页
以ChatGPT[1]为代表的通用人工智能大模型(以下简称通用大模型)引发了新一轮人工智能革命,各国企业与研究机构纷纷跟进,人工智能发展进入了通用大模型时代。本轮人工智能革命深刻改变了物质资料生产活动的全流程,也带来了人工智能生产... 以ChatGPT[1]为代表的通用人工智能大模型(以下简称通用大模型)引发了新一轮人工智能革命,各国企业与研究机构纷纷跟进,人工智能发展进入了通用大模型时代。本轮人工智能革命深刻改变了物质资料生产活动的全流程,也带来了人工智能生产方式的风险。如何在鼓励技术发展的同时防范风险,已经引发各国关注,如欧盟制定的《人工智能法》专门增加了针对通用大模型的内容[2],美国政府联合主要科技公司发布了人工智能风险管理框架[3]。我国现有的几部相关法规规制范围较窄,不能满足整体性应对人工智能生产方式风险的要求。 展开更多
关键词 ChatGPT 通用人工智能大模型 人工智能生产方式 总体国家安全观 风险应对
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人工智能大模型在智能建筑领域的应用
17
作者 吕军 《智能建筑与智慧城市》 2024年第7期5-5,6-8,共4页
文章在深入研究当前人工智能大型模型以及智能建筑发展状况的基础上,分析了两者的未来发展趋势,并重点论述了人工智能大型模型在智能建筑领域的应用及其所带来的深远影响。
关键词 人工智能大模型 智能建筑
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可解释性人工智能超声影像特征风险模型预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的价值
18
作者 陈阿倩 曹茹 +5 位作者 李娜 袁新 王理蓉 姜珏 周琦 王娟 《中华超声影像学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第1期14-20,共7页
目的构建甲状腺乳头状癌(PTC)风险特征可解释性人工智能(AI)模型,并探讨其联合临床特征预测PTC患者颈部淋巴结转移(CLNM)的价值。方法回顾性收集西安交通大学第二附属医院2021年1月至2022年9月行甲状腺切除术及颈部淋巴结清扫术后病理... 目的构建甲状腺乳头状癌(PTC)风险特征可解释性人工智能(AI)模型,并探讨其联合临床特征预测PTC患者颈部淋巴结转移(CLNM)的价值。方法回顾性收集西安交通大学第二附属医院2021年1月至2022年9月行甲状腺切除术及颈部淋巴结清扫术后病理证实的PTC患者422例,共422个结节,按7∶3比例随机分为训练集和测试集,通过传统机器学习方法提取与PTC风险特征高度相关的影像组学特征,并建立风险特征概率最优智能预测模型,再联合临床特征构建预测PTC患者CLNM的风险模型,并通过绘制ROC曲线,计算曲线下面积(AUC)评估各模型的诊断效能。结果在测试集PTC风险特征AI可解释模型中,基于逻辑回归分类的钙化智能诊断模型表现出最高的诊断效能,AUC为0.87(P<0.05)。对比于单独PTC超声风险特征概率模型,其联合临床特征的列线图综合模型在预测PTC患者CLNM中表现出更高诊断效能,其AUC为0.97,诊断临界值为0.15,对应的准确性、敏感性及特异性分别为92.65%、92.76%及92.54%(均P<0.05)。结论本研究构建的PTC超声AI模型输出的可解释性风险特征结合临床特征能够有效预测PTC患者的CLNM,进而为医生决策PTC患者治疗方案提供有效信息。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 颈部淋巴结转移 传统机器学习 风险特征人工智能模型 列线图
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中医人工智能模型的设计要素研究 被引量:4
19
作者 张柯欣 孙艳秋 《中华中医药学刊》 CAS 北大核心 2020年第12期116-118,共3页
探讨中医人工智能的发展现状和需要中医人工智能解决的3个关键问题,提出中医人工智能模型的四个分层设计要素:中医数据层、中医信息层、中医知识层和中医智慧层。介绍这4个设计要素的核心内容和演变过程,分析从中医文献提取这些要素的... 探讨中医人工智能的发展现状和需要中医人工智能解决的3个关键问题,提出中医人工智能模型的四个分层设计要素:中医数据层、中医信息层、中医知识层和中医智慧层。介绍这4个设计要素的核心内容和演变过程,分析从中医文献提取这些要素的一些线索。基于这些设计要素,探讨中医人工智能模型在中医知识体系的机器学习、中医临床辅助诊疗和中医健康监测中的应用形式和效果,期望中医人工智能会对人类健康有更多的实际贡献。 展开更多
关键词 中医人工智能模型 设计要素 机器学习 辅助诊疗 健康监测
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人工智能语言模型ChatGPT不会影响人类的修辞知识生产范式 被引量:3
20
作者 陆俭明 《当代修辞学》 北大核心 2024年第2期18-22,共5页
本文的基本观点是:ChatGPT一类人工智能语言模型会对语言研究和语言教学带来挑战,但它本身不可能产生新的修辞方式,也不会影响人类不断产出新的修辞范式。对此,文章从ChatGPT自身所具有的致命的弱点,从修辞本身所具有的特性做了说明。... 本文的基本观点是:ChatGPT一类人工智能语言模型会对语言研究和语言教学带来挑战,但它本身不可能产生新的修辞方式,也不会影响人类不断产出新的修辞范式。对此,文章从ChatGPT自身所具有的致命的弱点,从修辞本身所具有的特性做了说明。文章具体分析了四个修辞方面的实例,以此证明本文所做的论断。 展开更多
关键词 人工智能 人工智能语言模型 ChatGPT 修辞 修辞知识生产范式
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