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关键词： 环境工程   人工智能   研究方向   热点趋势   研究挑战  

摘要： 环境工程学科面临新的挑战和机遇，需要转变科学研究范式，突破传统末端治理为主要目标的学科局限，在应对全球生态环境问题中发挥更重要的功能。人工智能是当今颠覆性的技术之一，是环境工程领域创新发展的关键方向。本研究采用文献计量学方法梳理了1990—2023年环境工程领域与人工智能相关的24 000余篇论文，分析了全球范围内该领域的主要研究机构，解析了人工智能在环境工程领域的研究方向现状，探讨了研究热点的演化及未来发展趋势，并提出了潜在的挑战。本研究可为人工智能在环境工程领域的研究与发展提供建议和思路，助力我国环境工程学科的跨越式发展。

关键词： 骨盆   人工智能   骨折   远程交互  

摘要： 为解决骨盆骨折微创治疗复位、固定、可视化及技术推广的难题，中国人民解放军总医院第四医学中心骨科医学部团队搭建了“五位一体”创伤骨科远程手术机器人系统，主要包括UCRT骨盆解锁复位系统、全透视多功能手术牵引床、HoloSight知见创伤手术机器人、105°大开口三维透视C臂X线机、混合智能远程操作系统（图1）。现回顾分析2024年8月中国人民解放军总医院第四医学中心骨科医学部采用创伤骨科远程手术机器人系统进行复位与固定治疗的1例双侧Tile C1.3型骨盆环损伤患者临床资料。

关键词： 人脸数据   人工智能   数据法   人工智能法   数据监管   数据市场  

摘要： 在人工智能革命及数据要素市场高速发展的加持下，我国人脸数据的扩散问题已经升级为同时侵害公民人身与财产权益、各经济行业信用基础和整个社会敏感信息安全等的链式综合危机。我国人工智能法及数据私权法的缺位、案件纠纷的频发皆凸显了改善法律规制方法、转换风险防控成本主要承担者的必要性和紧迫性。广泛利用人脸数据的现状既不是人工智能及数据规范的立法原意，亦不是数字时代的应有发展方向——从纵向分析，这是因为人脸数据滥采、滥用的症结是商业资本在营利目的下对相关产业链的加注，而非民商事或教育领域遭遇了必须借助人脸识别技术才能解决的难题；从横向分析，则是因为“技术中立”理念具有局限性、众多人脸数据采集行为违反现行法、保障人脸数据安全的组织准备不足、世界各发达国家普遍限制人脸数据的利用等。鉴于数据泄露结果的难以逆转性，须将当前“治标不治本”的法律规制路径朝“控源型”调整，重新平衡人脸数据利用的“便利性”与“必要性、风险性”之间的关系。具体方案包括确定人脸数据的司法规制基调，否定人脸数据的市场流通性，重构人脸数据授权许可的认定标准，搭建监管人脸数据的组织框架，改善既有人脸数据库的管理，重视个人信息检察公益诉讼的应用等。从而使得人工智能及数据规范不再停留在被动的行政监管与行政救济、司法救济环节，而是主动嵌合于信息技术的实务操作流程中。

关键词： 人工智能   高等教育   数智化大学   未来大学   未来教育  

摘要： 作为科技发展与高等教育深度融合的典范以及未来大学的常规样态之一，数智化大学主要是指一种基于大学数智化转型而实现组织变革、功能创新和效能提升的未来高等教育机构。传统大学的数智化转型是数智化技术与大学（高等教育）深度融合的过程，经历了数字化建设、数字化转型和智能化升级3个阶段。数智化大学是传统大学数智化转型的自然产物、未来大学的一种理想样态和智能社会的重要组成部分。其场域特征为跨界融合的高等教育元宇宙；价值特征为创新、公平与效率的平衡典范；实践特征为以人机协同推进学校高质量发展。其实现路径包括：以数智化思维重塑治理体系；以数智化理念引领文化建设；以数智化技术赋能教学改革；以数智化平台助力科研创新；以数智化手段提升服务能力；以数智化战略推动高质量发展。

关键词： 胸椎   腰椎   X线   人工智能   自动分割  

摘要： 目的 观察全局与上下文双注意力U-Net网络于脊柱矢状位X线片中分割胸椎和腰椎的价值。方法 回顾性纳入600例青少年特发性脊柱侧弯患者、共600幅脊柱矢状位X线片。对图像进行预处理，以人工标注T4～T12和L1～L5作为参考标准。将全局注意力细化（GAR）模块和注意力空间金字塔池化（A-ASPP）模块添加至U-Net网络，采用5折交叉验证方法进行训练和验证，分析其分割矢状位X线片的性能，并与金字塔场景解析网络（PSPNet）、视觉几何组（VGG）-UNet及DeepLabv3+分割结果进行对比。结果 全局与上下文双注意力U-Net网络分割脊柱矢状位X线片中胸椎及腰椎的精确度为90.58%、敏感度为89.51%、戴斯相似系数为90.20%，均优于PSPNet、VGG-UNet及DeepLabv3+网络；损失函数和平均交并比曲线显示其收敛速度快，具有较好泛化能力。结论 基于全局与上下文双注意力U-Net网络可于脊柱矢状位X线片中有效分割胸椎及腰椎。

关键词： 刨花板   缺陷检测   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的持续创新与广泛应用，以机器视觉代替人眼，采集刨花板图像，采用人工智能算法实现刨花板外观质量检测，这已成为促进林业人工智能发展的关键任务之一。文中在介绍图像分类算法、目标检测与语义分割算法、基于大语言模型的检测算法等基于人工智能的图像缺陷检测算法的基础上，阐述了人工智能在刨花板外观缺陷检测方面的应用；并从优化软硬件设备、构建标准的刨花板缺陷图像公共数据集，综合应用多模态信息检测刨花板缺陷，建立刨花板、纤维板等人造板领域检测大模型，加快科技成果的转化与推广等方面给出了建议，以期为刨花板企业的智能化转型升级与可持续发展注入强劲动力。

关键词： 人工智能   深度学习   复杂时序预测   注意力机制   多层感知机   Dualformer模型  

摘要： 传统时序预测模型通常只关注捕捉复杂时序中的趋势和模式，而忽略了变量间的相互作用，限制了其在复杂时序预测中应用．提出一种Dualformer双模型并联方案，该模型并联iTransformer和PatchTST，通过激活函数替代前馈神经网络，并通过多层感知机计算输出结果．Dualformer利用注意力机制同时捕捉复杂时序中的时间维度和变量维度信息，关注时间趋势与多变量交互．实验结果显示，Dualformer在复杂时序预测上显著优于对比模型iTransformer、PatchTST和DLinear，在实际应用中可显著提高复杂时序预测的准确度，具有广泛应用前景．

关键词： 人工智能器件   宇航应用  

摘要： 人工智能器件是提供实现系统功能的微小型化器件，是实现空间环境感知、自主判断、自主任务规划等的硬件载体和基础。此类新型元器件在宇航应用前，仍然面临成熟度、可靠性、抗辐射能力、宇航适用性等诸多挑战。本文从分析人工智能器件国内外发展现状出发，分析人工智能器件宇航应用面临的挑战与应对措施，给出典型人工智能器件质量保证案例，并归纳和总结后续人工智能器件宇航应用的相关建议。

关键词： 带式输送机   主成分分析法   嵌套粒子群算法   BP神经网络   故障诊断  

摘要： 为了提高矿用带式输送机故障诊断的准确率,针对传统的BP神经网络故障诊断模型诊断精度较低、泛化能力差、对初始权值和阈值敏感、容易产生过拟合等问题,提出了一种新的智能故障诊断模型。首先,采用主成分分析法(PCA)对数据样本进行处理,以降低数据的噪声和维度;然后利用隐藏层经验公式确定BP神经网络隐藏层神经元个数选取范围,在此基础上采用穷举算法和粒子群算法(PSO)组成嵌套粒子群算法(NPSO)对BP神经网络隐含层神经元个数、权值和阈值进行全局寻优,最终构建了基于PCA-NPSO-BP的智能故障诊断模型。基于实例,通过MATLAB软件仿真测试的结果显示,PCA-NPSO-BP故障诊断模型的诊断精度高于基于灰狼算法优化BP神经网络和基于遗传算法优化BP神经网络的诊断模型。

关键词： 人工智能作诗   人机协同   人机融合   诗意栖居  

摘要： 2024年春节期间,西安交通大学“人工智能作诗研发团队”,通过精选其研发的名为“华七”的人工智能(AI)诗词创作系统创作的诗作,集成了一本名为《看有新诗带醉来》的诗集。从总的特点来看,该诗集虽然是一种复古式的模仿,但在一定程度上也具有某种创新和超越的性质。从目前人工智能作诗的方式和获得的结果来看,与人类作诗还是具有诸多方面的不同。如,瞬时与时滞;无限与有限;偶然与必然;确定性与不确定性;内认知和内理解的有无;有规与无规;自组织与他组织;可自我解释性和不可自我解释性;有情与无情;个性与复古式的模仿,等等。虽然具有如上诸多方面的差异,人工智能创作的前景仍然是美好的,充满希望的。这是因为,人工智能自身发展的潜力是巨大的,并且,机器可以成为人类创作的助手,提升人类创作的能力。另外,未来的诗人极有可能会通过先进的人机融合技术完成创作诗词的过程。我们期盼,在未来可期的人机协同、人机融合的诗词创作过程中,人们能够真正进入那个憧憬的理想化的人的“诗意的栖居”的时代。