关键词： 智能反馈训练   运动想象训练   脑卒中   上肢功能障碍   康复  

摘要： 目的:探究上肢智能反馈训练联合运动想象训练对脑卒中上肢功能障碍患者的疗效。方法:收集2022年10月至2024年1月温州市人民医院收治的78例脑卒中上肢功能障碍患者,根据治疗方式分为A、B、C组,分别给予上肢智能反馈训练、运动想象训练及联合治疗。比较3组康复疗效、上肢功能、活动能力、肌力和肌张力及安全性指标差异。结果:C组康复疗效总有效率高于A组、B组(P<0.05);治疗后,3组简化Fugl-Meyer评定量表上肢部分、使用量表、动作质量量表、动作活动记录量表、Lovett肌力分级及改良Ashworth痉挛量表评分均上升,且C组高于A组、B组(均P<0.05);3组均未发生不良反应和并发症。结论:上肢智能反馈训练联合运动想象训练在脑卒中上肢功能障碍患者康复中可能有较好的应用效果,能够促进上肢功能恢复,增强肌力,缓解肌张力。

关键词： 人工智能   政府采购审计   项目全生命周期   大数据取证  

摘要： 文章结合河北省“双盲”评审改革现状,提出建立政府采购公开招标项目全生命周期的审计监督体系,构建政府采购公开招标项目大数据取证系统,将审计取证贯穿项目各环节,实现大数据自动预警,流程化取证模式,开创人工智能时代政府采购公开招标项目审计新路径。

关键词： 财务共享   GPT   人工智能  

摘要： 随着智能技术高速发展,AI技术带着时代的标签走入公众视野,并逐步应用于企业各领域。本文对GPT技术在财务共享模式下的应用展开探索,结合GPT技术原理及其与财务共享的关联关系,分析现行模式的制约问题,并提出GPT可应用场景;同时,也对GPT应用过程中的局限性进行分析,并尝试性给出优化方案。

关键词： 生鲜农产品   供应链   区块链技术  

摘要： 生鲜农产品关乎居民生活日常,保证其供应对于保障和提升生活品质和国民健康具有重要意义。鉴于农产品供需地分离和生鲜特性,其供应链的规模、效率和稳定性十分关键,文章在详细阐述当前农产品供应链模式及其产供销各环节面临的诸多问题基础上,提出引入区块链技术,充分利用其去中心化、可追溯、不可篡改等技术优势,探讨了将其嵌入生鲜农产品供应链并对其进行优化的可行性和具体路径,以此促进生鲜农产品供应链结构完善和运营优化。

关键词： 诺贝尔物理学奖   加拿大科学家   人工智能   机器学习   人工神经网络   电路计算   霍普菲尔德   杰弗里  

摘要： 2024年诺贝尔物理学奖揭晓,美国科学家约翰·霍普菲尔德(John ***)和加拿大科学家杰弗里·辛顿(Geoffrey ***)因“基于人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”而获奖。这一消息迅速引发广泛关注,成为热点话题。那么,人工智能(机器学习)和物理学有何渊源?

关键词： 综合性高校   学术前沿   艺术与科学   人工智能   神经科学   交叉融合   音乐学院   成功举办  

摘要： 【本刊讯】2024年11月23日至24日,中国哈尔滨·首届“艺术与科学”学术前沿问题国际论坛在哈尔滨音乐学院盛大召开。本次论坛由哈尔滨音乐学院主办,艺术学系承办,吸引了来自艺术教育、神经科学、人工智能等多个领域的150余位专家学者参会。参与者来自多所综合性高校和独立艺术院校,共同探讨艺术与科学交叉融合的前沿议题。

关键词： 联邦学习(federated learning,FL)   区块链   数据安全   数据隐私   激励机制   效率  

摘要： 针对区块链技术与联邦学习(federated learning,FL)结合后在安全、隐私等方面存在的问题,对区块链赋能FL中的相关方法进行综述与分析。首先,分别阐述了FL和区块链,并在此基础上总结了区块链赋能FL的前沿通用架构;其次,研究了目前安全、隐私、激励以及效率方法的进展,分析了各方法的优缺点;最后,指出了区块链赋能FL目前存在的问题,提出了解决方案,并进行了展望。

关键词： 心理筛查   人工智能   环境特性   整体水平   良好心理素质   组织特性   心理健康   心理选拔  

摘要： 我军向来重视军人心理工作,尤其重视把好兵员心理入口关,在源头上提高应征者心理健康整体水平。但传统的心理筛查技术具有一定局限性,一定程度上制约了新兵心理筛查工作质效。随着人工智能快速发展,并逐渐应用于心理服务领域,“智能化心理筛查”技术渐趋完善,为新兵心理筛查工作提供了新方法、注入了新活力、带来了新发展。一、现行新兵心理筛查技术的程序和方法部队的组织特性、任务特性、环境特性,要求应征新兵必须具备良好心理素质,否则容易引发各种心理障碍。目前,部队开展新兵心理选拔及筛查主要采取以下方法。

关键词： 大数据技术   赋能   医学图书出版  

摘要： 目前,大数据技术在各领域得到广泛应用,其对医学图书出版行业的转型升级有着积极的影响,在选题策划、精准营销、多渠道传播及决策支持等多个方面起到极其重要的推动作用,但同时也伴随着技术处理能力、市场需求把握等方面的问题。文章聚焦于大数据技术赋能医学图书出版这一关键维度,探讨二者的融合应用,旨在有效整合数据资源,推动传统纸质出版向新时代出版的高水平创新转化,构建医学图书出版行业发展新格局。

关键词： 颠覆性技术   学科交叉   专利家族   专利数据   科学论文   人工智能   机器学习   SHAP模型  

摘要： [研究目的]新质生产力的发展极大程度上依赖于颠覆性技术的突破。准确识别颠覆性技术有助于推动生产能力现代化,增强国家实力和社会发展水平。[研究方法]以专利家族作为技术分析单元,融合专利数据和论文数据,从多样性、均衡性、差异性和Rao-Stirling综合维度挖掘颠覆性技术所引证知识的学科交叉特征,并据此采用逻辑回归算法识别与技术颠覆性程度具有显著关联的候选特征;构建八类机器学习模型并优选颠覆性技术预测效果最佳的模型,通过SHAP模型揭示学科交叉特征在颠覆性技术预测中的相对贡献和特征关联机制。[研究结果/结论]人工智能领域研究结果表明,所引证专利和论文的多样性、均衡性和差异性特征均对颠覆性技术的产生具有显著影响,相较于其他八类机器学习模型,XGBoost模型在综合性能上取得了最佳表现,其中引证论文的差异性、专利的多样性和差异性等交叉驱动特征在颠覆性技术预测中贡献度最高。