关键词： 运动损伤   损伤预警   损伤预防   智能预警   机器学习   深度学习   人工智能   体育运动  

摘要： 背景:运动医学界广泛呼吁采用机器学习技术高效处理庞大、冗杂的运动数据资源,构建智能化的运动损伤预警模型,以实现运动损伤的精准预警。对此类研究成果进行综合归纳与评述,对把握预警模型改进方向,指导中国损伤预警模型构建工作均具有重要意义。目的:系统梳理基于机器学习技术的运动损伤预警模型相关研究,为中国运动损伤预警模型构建工作提供借鉴。方法:对中国知网、Web of Science和EBSCO数据库进行文献检索,主要检索机器学习技术和运动损伤相关文献,最终纳入61篇运动损伤预警模型相关文献进行分析。结果与结论:①在纳入文献的外部风险特征指标中,缺乏比赛场景类指标,后续需进一步完善相关特征指标的纳入工作,以进一步丰富模型训练的数据集维度;此外,运动损伤预警模型的纳入特征权重方法以过滤法为主,需强化嵌入法及包裹法等权重方法的运用,以增强多风险因素交互效应的分析。②在模型主体训练方面,模型主体训练算法多以监督式学习算法为主,此类算法对样本标注信息的完整度有较高要求,应用场景易受限,后期可增加无监督式与半监督式算法的应用。③在模型性能评估优化方面,现研究主要采用了HoldOut交叉与k-交叉两种验证方式评估模型性能,模型的AUC值范围(0.76±0.12),灵敏度范围(75.92±11.03)%,特异度范围(80.03±4.54)%,F1分数值范围(80.60±10.63)%,准确度范围(69.96±13.10)%,精确度范围(70±14.71)%,数据增强与特征优化为最常见的模型优化操作。当前运动损伤预警模型准确度及精确度均约为70%,预警效果良好,但模型优化操作较单一,多采用数据增强方法提升模型性能,需强化对模型算法、超参数的调整,以进一步提升模型性能。④在模型特征提取方面,纳入的内部风险特征指标多以人体测量学、训练负荷、训练年限和损伤史等指标为主,缺乏运动恢复类指标与身体机能类指标。

关键词： 采摘机器人   5G无线网络   定位   单基站   加权质心   大数据  

摘要： 分析了5G无线网络定位原理,提出了单基站定位技术和加权质心的5G定位技术,设计了采摘机器人定位系统硬件部分,并基于大数据和无线网络实现了采摘机器人定位系统。试验结果表明:系统具有较好的定位精度,优于单基站定位方法精度,且其定位曲线与北斗定位设备曲线拟合度非常高,稳定性较好。

关键词： 智能机器人   初级保健   慢性病   健康管理   人工智能   健康大数据  

摘要： 全球慢性病患病率不断上升,给社会的发展和个人健康带来重大挑战。管理慢性病需要长期治疗和监测,对患者的生活方式提出了一定要求。随着人口老龄化和人们生活方式的改变,慢性病防控正变得越发重要。近年来,随着医疗卫生领域科技创新向纵深发展,借助人工智能的智能机器人在医疗领域的应用也逐渐成为国家重要战略方向之一,传统的慢性病管理方法过于依赖医生和患者之间的线下交流,导致医生无法与患者保持长期且有效的沟通和随访,患者病情出现变化时医生可能无法及时发现和监测。此外,传统的慢性病管理方法通常是一种通用化的方法,无法充分考量到每位患者的个体差异。鉴于传统慢性病管理方法的局限性,本文提倡利用智能机器人提供更便捷高效的基层服务。本文认为,通过个性化健康管理方案、辅助医疗诊断、定时提醒服药等功能,使智能机器人能够致力于改善患者生活质量、减轻医疗资源压力,从而推动全球智能化医疗管理的发展。

关键词： 机器人流程自动化   人工智能   智能审计   胜任能力  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展，“RPA+AI”在审计领域的应用范围也在不断扩大。国际内部审计师协会于2017年发布的《全球视角和见解：人工智能审计框架》为人工智能在审计中的应用提供了重要指导。本文列举了“RPA+AI”技术的优势和不足，分析了在人工智能技术背景下内部审计人员的胜任能力需求和变化趋势，提出了提升内部审计人员的胜任能力的路径，为企业提供更高效、准确和可靠的内部审计服务提供借鉴。

关键词： 区块链   金融体系   支付系统   资金清算   金融监管  

摘要： 随着区块链技术的快速发展，它已开始对全球金融体系产生深远的影响。区块链技术以其独特的去中心化特性，提高了交易的透明性和安全性，同时对传统金融机构的业务模式、监管框架以及风险管理方法提出了新的挑战和机遇。本文旨在深入探讨区块链技术如何重新定义金融服务，特别是在支付系统、资金清算、合规性和客户服务方面的具体应用，以及这些变革对传统金融体系的潜在影响。

关键词： 生成式人工智能   思想政治理论课   改革与创新  

摘要： 在新时代背景下，人工智能与教育的深度融合已成为必然趋势。首先，本文回顾了生成式人工智能在教育领域的发展历程，阐述了其在思想政治理论课中的应用现状和潜力。其次，分析了生成式人工智能在思想政治理论课改革探索中的重要意义，指出了在应用过程中面临的挑战，最后，提出了相应的策略以有效应对这些挑战，确保生成式人工智能技术在思想政治理论课中的有效应用以期促进改革和创新。

摘要： 数字医学是一门计算机科学、信息学、电子学等与医学相互交叉的学科，研究的是将数字技术、信息技术、计算机技术、通信技术、人工智能技术、虚拟现实等技术作为工具应用于人类健康状况诊断、干预以及监控等医学领域中。随着社会的不断进步和现代科学技术的快速发展，人们进入了数字化时代。与此同时，数字医学的概念也渐渐为人熟知，相关数字医疗产品和数字化技术也日益广泛地应用于医疗保健和医学实践当中。尤其是近几年COVID-19疫情暴发期间，医疗大数据、远程医疗、人工智能辅助诊疗等数字医疗技术在病毒筛查、病情分析、患者治疗以及疫苗研发等方面发挥了重要作用。将数字技术应用于医学领域是二十一世纪医学发展的基础，是目前医学发展的主流方向，许多前沿的医学技术都与基于数字产业的最先进的软件和设备相关联。

关键词： 椎间盘   腰椎间盘突出   颈椎间盘突出   形心   核磁共振   人工智能   生物力学  

摘要： 背景：人工诱导突出椎间盘自然回缩技术是一种治疗颈、腰椎间盘突出症微创、对突出椎间盘而言无创的创新性有效方法，但回缩术后突出颈、腰椎间盘能否保持原有的高度及生物力学强度，目前尚未见相关研究报道。目的：测量人工诱导突出椎间盘自然回缩手术前后突出颈、腰椎间盘相邻椎体形心高度，以分析回缩术后椎间盘生物力学强度的变化，为人工诱导突出椎间盘自然回缩技术治疗颈、腰椎间盘突出症提供新的依据。方法：回顾性分析2013年1月至2023年1月在郑州大学第一附属医院接受人工诱导突出椎间盘自然回缩手术治疗的颈/腰椎间盘突出患者140例。应用相关软件在人工智能辅助标定下，于MRI T1图像中测量患者人工诱导突出椎间盘自然回缩术前及术后各随访时间节点的颈椎、腰椎相邻椎体形心高度。以未手术的T1/T2和T12/L1节段分别作为颈椎、腰椎对照组，若术前颈/腰椎间盘突出患者的相邻椎体形心高度值小于其自身T1/T2或T12/L1对照节段相邻椎体形心高度值超过8%者为“高度降低组”（以下简称A组），其余为“高度不变组”（以下简称B组）。统计学分析A组和B组人工诱导突出椎间盘自然回缩手术前后相邻椎体形心高度的差异，同时根据人工智能辅助测量所得颈、腰椎突出椎间盘的体积，分析其与相邻椎体形心高度变化的相关性。结果与结论：（1）共纳入140例患者，其中颈椎组60例、腰椎组80例，术后随访7 d-12个月；（2）颈椎组共281个椎间盘，其中对照组60个颈椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别约为20.46 mm和20.17 mm，差异无显著性意义（P>0.05）;A组162个颈椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度均值分别为16.65 mm和15.92 mm，差异无显著性意义（P>0.05）；术前与术后颈椎突出椎间盘体积均值分别是510.28 mm3和364.76 mm3，与相邻椎体形心高度改变无显著相关性（P>0.05）;B组64个颈椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为20.15 mm和19.09 mm，差异无显著性意义（P>0.05）；术前与术后颈椎突出椎间盘体积平均值分别是515.32 mm3和361.98 mm3，与相邻椎体形心高度改变无显著相关性（P>0.05）;（3）腰椎组共258个椎间盘，其中对照组80个腰椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别约为33.03 mm和32.40 mm，差异无显著性意义；A组59个腰椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为30.08 mm和31.67 mm，差异无显著性意义；术前与术后腰椎突出椎间盘体积均值分别是690.51 mm3和496.58 mm3，与相邻椎体形心高度改变无显著相关性（P>0.05）;B组119个腰椎间盘，术前与术后末次随访相邻椎体形心高度平均值分别为35.91 mm和34.12 mm，差异无显著性意义；术前与术后腰椎突出椎间盘体积均值分别是698.70 mm3和535.99 mm3，与相邻椎体形心高度改变无显著相关性；（4）提示无论颈、腰椎突出椎间盘高度是否下降，人工诱导突出椎间盘自然回缩术后其高度都可以维持与术前一致的水平，可见突出椎间盘回缩并不影响其生物力学强度，提示人工诱导突出椎间盘自然回缩技术宜在突出节段椎间隙高度下降前实施，这样对维持自然回缩椎间盘生物力学强度更具价值。

关键词： 人工智能   教师教育   教师专业发展   人机协同  

摘要： 教育强国，教师是基础。人工智能的出现，对教师职业未来发展提出了一些疑问。英国作为人工智能发展较快、教师教育体系较为完整的国家，分析其人工智能时代教师教育体系发展较为成功的原因主要包括拥有完善规范的教师教育体系、持续可靠的组织部门支持和优秀多元的社会机构参与；以国际比较的视野探究人工智能时代要求教师需要提高多元的教育教学能力、演绎多样的教师身份角色、培养扎实的人工智能素养；借鉴英国经验，以促进我国人工智能时代教师成长为目标，从“加强顶层设计，建立健全教师教育培养体系”“促进多方参与，助力教师人工智能素质培养”“强调人机协同，促进教师能力全面专业发展”等三个方面出发，为提高我国人工智能时代教师教育体系良好发展提供参考性建议。

摘要： 数字医学是一门计算机科学、信息学、电子学等与医学相互交叉的学科，研究的是将数字技术、信息技术、计算机技术、通信技术、人工智能技术、虚拟现实等技术作为工具应用于人类健康状况诊断、干预以及监控等医学领域中。随着社会的不断进步和现代科学技术的快速发展，人们进入了数字化时代。与此同时，数字医学的概念也渐渐为人熟知，相关数字医疗产品和数字化技术也日益广泛地应用于医疗保健和医学实践当中。尤其是近几年COVID-19疫情暴发期间，医疗大数据、远程医疗、人工智能辅助诊疗等数字医疗技术在病毒筛查、病情分析、患者治疗以及疫苗研发等方面发挥了重要作用。将数字技术应用于医学领域是二十一世纪医学发展的基础，是目前医学发展的主流方向，许多前沿的医学技术都与基于数字产业的最先进的软件和设备相关联。