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关键词： 人工智能   设计方法   深度学习   神经网络   数据集  

摘要： 建筑学科可以使用人工智能学习系统来帮助扩展受限的空间设计。文章旨在探讨如何在建筑环境中实现与人工智能的结合。通过相关理论介绍与案例研究，对人工智能作为设计方法的底层逻辑、学习机制、算法模型、拓展运用等方面进行尽可能系统的梳理和介绍。以深度学习为代表的人工神经网络提供能够从给定数据集中提取信息的设计能力和方法，处理复杂的特征关系。文章归纳了深度神经网络的特征，及其对建筑设计方法自身发展的影响，结合具体案例对不同算法模型在设计过程中的运用进行了较为详细的介绍，强调人工智能的价值在于真正应和了设计思维的“复杂的逻辑性”特征。

关键词： 算法推荐   算法权力   广告传播   人工智能   自我治理  

摘要： 随着大数据和人工智能逐渐渗透到人们的日常生活中，广告业也在新的技术浪潮中发生了新的变革。“算法权力何以实现？”这一问题成为探讨广告传播中的数字伦理问题的关键。从空间性角度来看，广告算法背后权力的嵌入逻辑实现了从全景敞视到独景窥视的空间—权力模型转变。在此逻辑之下，算法技术在广告传播的过程中，加重了人的思维惰性、加速了人的认知窄化以及放大了社会歧视。被囚禁的个体需采取自我治理的方式才能与算法权力进行对抗，最终实现对于自我与技术关系的调试。

关键词： 监测数据   大坝安全   粗差识别   人工智能   APSO-Robust-ELM  

摘要： 针对大坝原始监测数据普遍存在粗差的问题，提出了稳健估计与极限学习机相结合的粗差识别方法；并在此基础上，利用自适应粒子群算法寻找神经网络的最佳隐含层节点数；最后利用大坝安全预测模型验证所用方法的必要性和适用性。在工程实例分析中，将APSO-Robust-ELM法与Robust-ELM法、罗曼诺夫斯基准则和拉依达准则的处理结果进行对比，结果表明，APSO-Robust-ELM法能够更好的识别原始监测数据中的粗差，从而提高大坝安全运行的管理效率。

关键词： 人工智能   机器人辅助手术   医学图像   规划与导航   控制与决策  

摘要： 机器人辅助手术旨在通过机器人系统协助医生实施外科手术，近年来受到越来越多的关注。人工智能的快速发展加快了机器人辅助手术向微创、智能和自主化的方向发展。综述了人工智能在机器人辅助手术中的应用，从医学图像处理、手术规划与导航、手术机器人运动控制与决策三方面进行总结。借助人工智能技术，医学图像处理的应用使医生更准确地获取具有更高清晰度和更直观立体的影像数据，对病灶和组织进行准确的分割和对齐，以及自动识别和分析医学图像中的病变或异常区域。人工智能在手术规划与导航方面的应用使外科医生可以更准确地规划手术方案，并提供精确的导航引导。通过结合患者的个性化数据和医生丰富的手术经验，人工智能可以帮助医生预测手术风险，并为手术过程中的精确定位和灵巧操作提供实时指导。手术机器人运动控制与决策方面的应用使机器人在手术中能够更有效地执行任务，并做出智能化决策。人工智能算法可以实时分析手术场景的复杂信息，辅助机器人进行精细的运动控制。分析了人工智能在机器人辅助手术的发展机遇和挑战，以对未来人工智能对机器人辅助手术研究的指导和启发。

关键词： 脉冲神经网络   时间有效训练   空间随时间学习   空间注意力机制   人工智能  

摘要： 脉冲神经网络作为人工智能发展的重要方向之一,在神经形态工程和类脑计算领域得到了广泛的关注.为解决脉冲神经网络泛化性差、内存和时间消耗较大等问题,本文提出了一种基于脉冲神经网络的时空交互图像分类方法.首先引入时间有效训练算法弥补梯度下降过程中的动能损失;其次融合空间随时间学习算法,提高网络对信息的高效处理能力;最后添加空间注意力机制,增强网络对空间维度上重要特征的捕捉能力.实验结果表明,改进后的方法在CIFAR10、DVS Gesture、CIFAR10-DVS这3个数据集上的训练内存占用分别减少了46.68%、48.52%、10.46%,训练速度分别提升了2.80倍、1.31倍、2.76倍,在保证精度的情况下,网络性能得到有效提升.

关键词： 病理切片   数字病理图像   质量控制   人工智能   深度学习  

摘要： 病理切片是病理医生对肿瘤患者的病程及预后进行诊断和分析的重要依据。然而，由于切片的制备过程自动化程度较低，人为操作的失误和设备噪声均会降低切片的质量，进而影响诊断。当前病理切片的质量控制主要采用人工抽样检查的方式，工作强度较大、工作时间较长，易因视觉疲劳造成评估偏差。借助深度学习技术对病理切片进行质量控制受到了医学界和工程界的关注，并取得了一定的进展。本文对该领域的研究现状进行了回顾。首先简要介绍了病理切片的制作和数字化流程，分析了质量控制工作中存在的困难和挑战。然后对现有的关于病理切片的质量控制相关工作进行了分析和总结，从染色标准化、聚焦质量评估、伪影检测、图像的修复与重建等方面，对现有工作的方法理论和应用现状进行了概述。最后对该领域未来可能的研究热点进行了展望。

关键词： 人工智能   法律主体   法律主体制度   法律拟制  

摘要： 在人工智能法律主体地位的研究中，拟制说呈现出超越主客体说的理论优越性。下一阶段的研究需面向拟制哲学视角下的法律主体制度再探人工智能的法律拟制主体地位。人中心秩序格局是作为拟制建构的法律主体制度的原生基因，据“人”类推的“方法论”和维护人类实践利益的“目的论”构成了这一基因的外向表征，成为新兴法律主体制度建构的逻辑起点。人工智能作为法律拟制主体契合据“人”类推的方法论型构，还能满足“效率/秩序”利益正向函值最大化，是面向人中心秩序格局的法律主体制度进行考证后发现仍然可行且唯可践行的合理方案。同时，在实践中，人工智能作为法律拟制主体还需恪守必要的限度，并可依循平等性、开放性和科学立法原则，建构人工智能主体的设立与终止制度、监管人制度、财产制度、责任承担制度和预防救济制度。

关键词： 人工智能   肺结节   体模   X线体层摄影  

摘要： 目的：基于胸部仿真体模实验，对人工智能（AI）诊断系统CT肺结节检出的影响因素进行分析。方法：使用东芝Aquilion CXL 64排CT，设定不同扫描参数（扫描剂量、重建算法及重建层厚）和非扫描参数（结节的大小、密度及胸部位置），对体模扫描并图像重建，运用AI诊断系统检出肺结节。结果：(1)不同剂量扫描时，肺结节检出真阳性率无统计学差异（P> 0.05），低剂量模式时检出假阳性数较高。(2) 3种迭代重建算法比较，检出的肺结节真阳性率无统计学差异（P> 0.05）,Strong组的真阳性率及假阳性数均较高。(3)薄层图像的肺结节检出真阳性率明显高于厚层图像（P <0.05）。(4)纵隔旁肺结节真阳性率明显高于胸膜下和肺实质（P <0.05）。(5)直径≥8 mm组肺结节检出真阳性率明显高于直径≤5 mm组（P <0.05）。(6) 3种密度肺结节检出时，真阳性率均无明显差异（P> 0.05）。结论：CT扫描因素（扫描剂量、重建算法及重建层厚）和非扫描因素（结节的大小、密度及胸部位置）可影响AI肺结节的检出。

关键词： 人工智能技术   高校钢琴教学   应用路径  

摘要： 本文对人工智能技术在高校钢琴教学中的应用进行研究。首先分析了人工智能技术的发展现状和实际应用,其次通过探讨高校传统钢琴教学的现状和存在问题,剖析了人工智能技术在提高钢琴教学效果和提高学生学习兴趣方面的优势,最后对人工智能技术在高校钢琴教学中存在的挑战和未来发展进行了展望。

关键词： 人工智能   类人想象   杂合体   社会影响  

摘要： 自提出人工智能理念起,它就被赋予诸多类人想象。人工智能的设计者不仅追求其形体上与人类相似,也试图使它在行为方式上接近人类。然而,人工智能与人类智能本质上具有相异性:前者是既往性的,后者是面向未来的;前者是逻辑运算,后者是意识活动;前者“领有”灵魂,后者“具有”灵魂。人工智能是依托于人与技术关系基础之上的人类与技术的杂合体,它的类人性将产生重要的社会影响:基于“数字革命”的类人性人工智能会导致人类再分层,并产生意想不到的社会后果;对类人性人工智能不加限制的使用,会使人类沉入“常人常言”与“知而不思”的境地;从生存论视角看,在类人性人工智能介入人类互动的情况下,会出现“频繁互动”与“孤独困境”的交流窘况。这些社会影响会在很大程度上改变人类的生存处境,需要给予认真对待。