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人工智能赋能思政课深度学习的应用图景与优化路径
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作者 谭亚莉 袁荷春 《黑龙江高教研究》 北大核心 2025年第6期22-29,共8页
思政课深度学习是指学生在教师引导下,通过高阶思维活动和意义建构,实现对思政课知识的深刻理解、内化和应用,进而完成价值观塑造和良好行为模式养成的学习方式,对推动思政课内涵式发展具有重要意义。人工智能具有知识加工、场景创设、... 思政课深度学习是指学生在教师引导下,通过高阶思维活动和意义建构,实现对思政课知识的深刻理解、内化和应用,进而完成价值观塑造和良好行为模式养成的学习方式,对推动思政课内涵式发展具有重要意义。人工智能具有知识加工、场景创设、智能交互和智能反馈等特征和功能,能够推动学生深度认知、深度参与、深度互动和深度反思,以此描画思政课深度学习的现实图景。限于技术自身缺陷和应用风险,也存在学习资源失真与偏离、学习环境失实、人机和师生关系异化、学习评价失准等实践困境。为此,要从完善基础设施、重视价值引领、提升数字素养和拓展教学应用等视角出发,持续优化学习资源、学习环境、师生关系和学习评价,达成思政课深度学习的目标和愿景。 展开更多
关键词 人工智能 思政课 深度学习 教育数字化
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生成式人工智能时代学习的技术化重塑与教育应对 被引量:6
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作者 彭姿铭 谭维智 《苏州大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第1期25-34,共10页
生成式人工智能技术的出现及其广泛的应用前景引发了人们对学习变革的热议。通过介入学习者与世界的互动关系,生成式人工智能对学习的重塑使得知识转向一种后人类知识,引发了学习内容的意义重组,机器他者的出现拓展了学习活动的关系,学... 生成式人工智能技术的出现及其广泛的应用前景引发了人们对学习变革的热议。通过介入学习者与世界的互动关系,生成式人工智能对学习的重塑使得知识转向一种后人类知识,引发了学习内容的意义重组,机器他者的出现拓展了学习活动的关系,学习者的身体技术由意义转化向意义赋予更迭。但技术对学习的重塑并不允诺学习善的达成,生成式人工智能对学习的重塑存在着学习内容意义建构的失序与同质化、学习过程的无他者与个性化的同一性困境、学习者世界的符号化置换与“感”“知”失衡的潜在风险。对此,面对学习的技术化重塑,教育需要保卫规范性,在教育的训练中培养理性的自主;关注差异性,在教育中培养回应他者的能力;回归生命性,发展本源性的身体技术。 展开更多
关键词 生成式人工智能 技术重塑学习 知识学习 人机关系 身体技术
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基于深度学习的人工智能在三阴型乳腺癌诊疗中的研究进展
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作者 肖菁娇 杨野梵 +2 位作者 张诗婷 孙书凝 张智弘 《临床与实验病理学杂志》 北大核心 2025年第4期491-497,共7页
近年来,以深度学习为代表的人工智能技术在医疗领域的发展中展现了巨大的前景。该文就人工智能在三阴型乳腺癌诊疗方面的研究进展进行综述,为开发更加贴合实际临床应用场景的人工智能算法提供思路,以高效、减少人力劳动的方式提升三阴... 近年来,以深度学习为代表的人工智能技术在医疗领域的发展中展现了巨大的前景。该文就人工智能在三阴型乳腺癌诊疗方面的研究进展进行综述,为开发更加贴合实际临床应用场景的人工智能算法提供思路,以高效、减少人力劳动的方式提升三阴型乳腺癌诊断率、改善患者预后及预测肿瘤药物靶点。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 三阴型乳腺癌 诊疗
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人工智能技术在多媒体安全中的应用策略——评《多媒体与人工智能安全研究极简综述》 被引量:1
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作者 周璐华 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期408-409,共2页
信息技术飞速发展,多媒体数据已成为现代社会中信息传播的重要载体。然而由于多媒体数据的易复制性、易篡改性及在网络中的广泛传播,给信息安全带来了新的挑战。人工智能技术为多媒体安全领域注入了新的活力,通过深度学习、机器学习等... 信息技术飞速发展,多媒体数据已成为现代社会中信息传播的重要载体。然而由于多媒体数据的易复制性、易篡改性及在网络中的广泛传播,给信息安全带来了新的挑战。人工智能技术为多媒体安全领域注入了新的活力,通过深度学习、机器学习等先进手段,人工智能技术能够高效识别、分析并处理多媒体数据中的安全隐患,为多媒体内容的保护、版权维护及真实性验证提供了强有力的支持。人工智能技术在多媒体安全中的应用实践,既可提升信息安全防护的智能化水平,亦可在维护网络环境健康、促进信息传播秩序、保障个人隐私权益等方面发挥重要作用。 展开更多
关键词 人工智能技术 传播秩序 应用策略 深度学习 信息安全防护 多媒体数据 机器学习 信息技术
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人工智能辅助的深海运载器探测技术研究进展
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作者 廖勇 朱俊豪 《河北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
海洋作为人类重要的资源宝库,蕴藏着丰富的水体、矿产和生物资源,而深海环境复杂,制约了人类对其深入探索.发展深海探测技术,尤其是人工智能辅助的深海运载器探测技术,已成为提升科学认知和可持续资源开发的迫切需求.为此,本文系统综述... 海洋作为人类重要的资源宝库,蕴藏着丰富的水体、矿产和生物资源,而深海环境复杂,制约了人类对其深入探索.发展深海探测技术,尤其是人工智能辅助的深海运载器探测技术,已成为提升科学认知和可持续资源开发的迫切需求.为此,本文系统综述了目前人工智能在水下导航及通信、水下路径规划及安全避障、水下目标检测与识别、潜水器故障诊断与容错控制等一系列深海运载器关键技术中的运用,指出了当前人工智能辅助深海探测面临的问题与挑战,分析了未来人工智能辅助深海运载器探测技术可能的发展趋势,为相关领域的研究提供参考. 展开更多
关键词 人工智能 深海探测 深海运载器 深度学习 神经网络
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从ChatGPT到Sora:生成式人工智能如何重塑深度学习场景 被引量:6
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作者 曾明星 廖柏林 覃遵跃 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第6期11-23,共13页
生成式人工智能的快速发展正在重塑人类的生产、生活和学习方式。ChatGPT和Sora作为生成式人工智能的典型代表,分别在文本生成和视频制作领域取得了重大突破。这些进步不仅推动了可视化、沉浸式和高度交互式学习环境的发展,也为探索人... 生成式人工智能的快速发展正在重塑人类的生产、生活和学习方式。ChatGPT和Sora作为生成式人工智能的典型代表,分别在文本生成和视频制作领域取得了重大突破。这些进步不仅推动了可视化、沉浸式和高度交互式学习环境的发展,也为探索人机双向知识建构下的深度学习路径奠定了坚实的技术基础。人机双向知识建构下的深度学习路径由四个递进且循环的认知阶段组成:激活感知、知识建构、知识迁移和知识创新,涵盖了深度学习的12个具体环节。研究在知识创新阶段引入SECI知识创新扩展模型,将生成式人工智能技术有机融入学习的每一个环节,构建了生成式人工智能重塑的深度学习模型,并基于此模型搭建更加丰富多元的学习场景。为了进一步提升整合效果,提出独立增强型、综合集成型和定制化模型三种策略。这些策略旨在帮助学生实现知识的深入理解、迁移内化和创造,培养高阶思维能力。 展开更多
关键词 ChatGPT SORA 生成式人工智能 深度学习 教育场景
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人工智能辅助超声技术在麻醉领域的应用进展
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作者 李响 韩永正 +1 位作者 郭向阳 贾斐 《临床麻醉学杂志》 北大核心 2025年第3期300-304,共5页
床旁超声具有无创、实时、便捷等特性,目前已成为麻醉科医师围术期管理的重要技术,但存在成像质量不稳定、技术依赖性强、培训周期长等问题。近年来,随着深度学习技术发展,人工智能在床旁超声中的应用愈发广泛。人工智能可以通过实时图... 床旁超声具有无创、实时、便捷等特性,目前已成为麻醉科医师围术期管理的重要技术,但存在成像质量不稳定、技术依赖性强、培训周期长等问题。近年来,随着深度学习技术发展,人工智能在床旁超声中的应用愈发广泛。人工智能可以通过实时图像识别和判读、自动测量、引导机器人操作、辅助超声培训等多方面降低床旁超声的技术门槛,改善操作体验,促进床旁超声在麻醉领域的推广。本文对人工智能辅助超声技术在麻醉领域的应用进行综述,为床旁超声在麻醉科的广泛化、智能化应用提供参考,同时也为人工智能在麻醉超声领域的进一步发展提供新的思路。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 超声 区域麻醉 超声心动图
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基于生成式人工智能技术的对话机器人能促进在线协作学习绩效吗? 被引量:27
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作者 郑兰琴 高蕾 黄梓宸 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第3期70-76,84,共8页
近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判... 近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判性思维意识及其知识激活量和贡献度的影响。研究邀请大学生参与在线协作学习,综合采用定量和定性相结合的研究方法,深度分析对话机器人的影响。研究结果表明,基于生成式人工智能技术的对话机器人不仅在其知识激活量、贡献度方面明显优于传统媒体,而且也能够显著提升在线协作学习绩效和批判性思维意识。文章深入分析和讨论了研究结果,并提出若干启示和建议。 展开更多
关键词 在线协作学习 生成式人工智能技术 对话机器人 贡献度 学习绩效
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生成式人工智能何以构成教育奇点--从深度学习到深度理解 被引量:2
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作者 杨欣 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2024年第10期33-42,共10页
ChatGPT的成功引发了教育界对生成式人工智能广泛而又热烈的讨论。在此背景下,以深度学习为线索对生成式人工智能何以构成教育奇点予以追问,意在从前提上把握生成式人工智能之于教育的突破和局限。从深度学习的突破来看,生成式人工智能... ChatGPT的成功引发了教育界对生成式人工智能广泛而又热烈的讨论。在此背景下,以深度学习为线索对生成式人工智能何以构成教育奇点予以追问,意在从前提上把握生成式人工智能之于教育的突破和局限。从深度学习的突破来看,生成式人工智能之于教育的深层价值在于擘画了指向算法决策的新方向、指向大模型的新范式、指向智能机器的新赛道;从深度学习的局限来看,教育极有可能因为生成式人工智能而面临不可知、不可用和不可信的风险。这对热衷求证生成式人工智能何以构成奇点的教育而言,仍不足以构成可谓确切的答案;但对试图诉诸更有深度的概念、问题、目的以创造奇点的教育而言,却不失为有益的启示。归根究底,与作为时下人工智能重要方向之一的深度学习相比,对人工智能跨领域、长时间、多层次、辩证性的深度理解更有可能引申出教育奇点。 展开更多
关键词 生成式人工智能 奇点 深度学习 深度理解 算法
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基于人工智能技术的课程开发——评《人工智能与教育教学深度融合创新应用》 被引量:3
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作者 陈玉明 《人民长江》 北大核心 2024年第12期I0003-I0004,共2页
人工智能技术作为新兴技术,呈现出高速发展趋势,且在教育教学中得到了广泛应用。人工智能技术在教育教学中的应用,直接影响了网络课程的开发和应用,其在提升教学质量的基础上,满足了广大学生的不同学习需求,为学生带来不同的学习体验。... 人工智能技术作为新兴技术,呈现出高速发展趋势,且在教育教学中得到了广泛应用。人工智能技术在教育教学中的应用,直接影响了网络课程的开发和应用,其在提升教学质量的基础上,满足了广大学生的不同学习需求,为学生带来不同的学习体验。《人工智能与教育教学深度融合创新应用》一书重点讲解了人工智能在教育教学中的应用价值和应用方法,展示了不同学校开展人工智能与教育教学深度融合创新应用成效。阅读该书对理解人工智能在教育教学中的应用有很大帮助,也为人工智能技术课程开发带来了一定启发。 展开更多
关键词 教学深度 人工智能技术 学习体验 融合创新 应用成效 网络课程 提升教学质量 课程开发
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人工智能在青光眼诊疗中的应用进展:从传统眼科检查到MRI技术
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作者 王媛媛 曾献军 《磁共振成像》 北大核心 2025年第1期198-203,共6页
以深度学习为首的人工智能(artificial intelligence,AI)技术,由于在图像处理及数据分析上表现出显著优势,越来越多地被应用到医学领域中。AI在青光眼诊疗中的应用涵盖从传统眼科检查到MRI技术,不仅能够实现患者的早期筛查与诊断,降低... 以深度学习为首的人工智能(artificial intelligence,AI)技术,由于在图像处理及数据分析上表现出显著优势,越来越多地被应用到医学领域中。AI在青光眼诊疗中的应用涵盖从传统眼科检查到MRI技术,不仅能够实现患者的早期筛查与诊断,降低视功能损伤的风险,还有助于预测疾病进展及预后,从而设计个性化的治疗方案,改善患者的生活质量。本文总结了AI用于青光眼早期筛查、诊断及预测的近期研究成果,并讨论了其在该领域应用的优势和挑战。本综述旨在为研究人员和临床医生提供全面的参考,推动AI技术在青光眼防治中的进一步发展,并最终实现优化患者管理和提升全球眼健康水平的目标。 展开更多
关键词 青光眼 人工智能 磁共振成像 深度学习 机器学习
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基于人工智能的新能源汽车故障诊断技术 被引量:4
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作者 郝明增 《农机使用与维修》 2025年第1期106-109,共4页
通过故障诊断,可以及时发现新能源汽车的电池、电机、电控系统等关键部件的问题。传统的故障诊断方法主要依赖人工经验,已经无法满足现代新能源汽车日益复杂的故障检测需求。该文探讨了基于人工智能(AI)的故障诊断技术在新能源汽车中的... 通过故障诊断,可以及时发现新能源汽车的电池、电机、电控系统等关键部件的问题。传统的故障诊断方法主要依赖人工经验,已经无法满足现代新能源汽车日益复杂的故障检测需求。该文探讨了基于人工智能(AI)的故障诊断技术在新能源汽车中的应用,通过深度学习、机器学习和专家系统等AI技术,分析神经网络、支持向量机、决策树等技术在新能源汽车电池管理系统、动力系统、充电系统等关键部件故障诊断中的应用,并提出了未来的研究方向和技术发展趋势。研究结果旨在提高车辆的安全性和可靠性,降低维护成本,逐步提升新能源汽车用户满意度。 展开更多
关键词 人工智能 故障诊断 新能源汽车 深度学习 电池管理系统
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基于人工智能技术的钝体尾流时空预报
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作者 刘军乐 沈其庆 +1 位作者 谢锦添 胡钢 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第2期263-270,共8页
湍流在机械工程、流体力学、土木工程等领域中广泛存在。以往,湍流信息获取主要依赖数值模拟和风洞试验,但数值模拟花费时间长,风洞试验经济成本高昂。新时代技术发展背景下,人工智能技术因其高效、高精度和可信赖等特点受到工程领域广... 湍流在机械工程、流体力学、土木工程等领域中广泛存在。以往,湍流信息获取主要依赖数值模拟和风洞试验,但数值模拟花费时间长,风洞试验经济成本高昂。新时代技术发展背景下,人工智能技术因其高效、高精度和可信赖等特点受到工程领域广泛关注。本研究构建了Turbulent Flow-Vision-Transformer(TF-ViT)的人工智能算法,TF-ViT可以基于数据驱动的方式来实现时空序列的湍流预报。具体来说,TF-ViT主要包含两个部分:Transformer框架及UNet结构。在TF-ViT算法中,每一个部分都有独特的功能,其中Transformer框架为编码器,主要用于湍流时空特征处理,UNet网络是解码器,对编码器处理的时空湍流信息进行解耦,整体框架可以预测未来的时空湍流信息。用经典的矩形柱体绕流来验证开发的TF-ViT算法,开源计算求解器OpenFOAM用于矩形柱体绕流模拟,矩形柱体的尾流场数据用于TF-ViT模型的训练和验证。使用8帧连续瞬态湍流信息预报未来8帧的湍流信息,研究结果表明本研究开发的TF-ViT算法可以较为准确地预报未来短时间内尾流区的湍流时空发展。本研究展示了TF-ViT预报时空湍流的能力,为获得湍流尾流场提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 深度学习 湍流 时空预报 人工智能
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人工智能深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病诊疗中的应用研究现状 被引量:2
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作者 任章军 余进海 +2 位作者 桑泽曦 王耀华 廖洪斐 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2024年第2期163-168,共6页
近年来,深度学习作为人工智能机器学习的关键分支,在医学领域的应用取得了显著进展。它通过分析医学图像,实现了多种疾病的准确检测、诊断和预后评估。在眼科领域,深度学习技术已经广泛应用于甲状腺相关眼病、眼眶爆裂性骨折、黑色素瘤... 近年来,深度学习作为人工智能机器学习的关键分支,在医学领域的应用取得了显著进展。它通过分析医学图像,实现了多种疾病的准确检测、诊断和预后评估。在眼科领域,深度学习技术已经广泛应用于甲状腺相关眼病、眼眶爆裂性骨折、黑色素瘤、基底细胞癌、眼眶脓肿、淋巴瘤、视网膜母细胞瘤等疾病的诊断和预测。这项技术利用计算机断层扫描、磁共振成像甚至病理切片等获得的图像,能够高度准确地进行眼眶病及眼肿瘤疾病的诊断、鉴别和分期分类,其准确度已足以与专业医师媲美。这一技术的应用前景巨大,有望提升相关疾病的诊疗水平,同时减少临床实践所需的时间和成本。本综述汇总了近年来关于人工智能深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病领域应用的最新研究进展,旨在为临床医师提供有关这一领域的最新信息和发展趋势,并进一步促进该技术的临床应用及普及推广。 展开更多
关键词 眼眶病 眼肿瘤 深度学习 人工智能
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人工智能在气象数据集研制中的应用综述 被引量:2
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作者 李波 潘勐 孙越 《人民长江》 北大核心 2025年第1期88-96,共9页
长序列、高时空分辨率气象数据集对气象业务和科研具有重要意义,但是应用过程中存在数据质量低、空间分辨率不足等问题。随着人工智能的发展,机器学习以及深度学习算法在气象领域逐步开展应用。针对气象数据集研制中的技术难点问题,梳... 长序列、高时空分辨率气象数据集对气象业务和科研具有重要意义,但是应用过程中存在数据质量低、空间分辨率不足等问题。随着人工智能的发展,机器学习以及深度学习算法在气象领域逐步开展应用。针对气象数据集研制中的技术难点问题,梳理了人工智能技术的4个关键应用场景,即观测数据的质量控制、缺测数据的插补和重构、多源数据的融合以及低分辨网格数据的降尺度,对各类机器学习模型在上述场景应用中的优势和不足进行了综述,并采用文献计量方法对研究前沿及发展趋势进行了定量分析。研究表明:相比传统方法,人工智能算法在计算效率、结果准确性、应用灵活性等方面更具竞争力。建议从建立高质量训练数据集、加强多源数据和异构数据的应用以及探索基于气象数据物理机制的建模等多个方面,进一步推动人工智能在气象数据产品研制中的应用。 展开更多
关键词 气象数据集 人工智能 机器学习 深度学习 质量控制 降尺度
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悟空的毫毛:正在重塑学习技术系统的多智能体 被引量:4
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作者 顾小清 郝祥军 《华东师范大学学报(教育科学版)》 北大核心 2025年第5期16-29,共14页
人工智能的持续发展,加速了教育的数智化跃迁进程,那些赋能教育的技术角色,在新一代人工智能技术演进中也迎来了新的发展。本文首先追溯了赋能教育的类智能体百年发展历程,剖析教学机器演变到智能学伴的数智化轨迹,及其扮演的多种虚拟角... 人工智能的持续发展,加速了教育的数智化跃迁进程,那些赋能教育的技术角色,在新一代人工智能技术演进中也迎来了新的发展。本文首先追溯了赋能教育的类智能体百年发展历程,剖析教学机器演变到智能学伴的数智化轨迹,及其扮演的多种虚拟角色;基于此,重点分析生成式人工智能带来的教育智能体新发展,探讨智能体在教育实践中从单一走向多元,以多重分身代理学习中的角色,为未来教育创造无限可能的新趋势;最后,以此为基础讨论了新一代人工智能技术浪潮之下教育智能体从独立走向协同的模式转变,以及对学习系统的重塑,希望激发更多关于未来教育的前瞻性探讨。 展开更多
关键词 教育类智能 生成式人工智能 智能 学习技术系统
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面向人工智能的密码学未来发展思考 被引量:1
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作者 冯登国 《密码学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期I0001-I0002,共2页
人工智能(artificial intelligence,AI)技术和应用不断走进人类社会的生活与生产活动中,在给人类生活带来便利、提高生活质量与生产效率的同时,也带来了更加严重的安全问题.AI安全问题主要表现在三个方面:一是AI自身安全;二是AI应用引... 人工智能(artificial intelligence,AI)技术和应用不断走进人类社会的生活与生产活动中,在给人类生活带来便利、提高生活质量与生产效率的同时,也带来了更加严重的安全问题.AI安全问题主要表现在三个方面:一是AI自身安全;二是AI应用引发的安全;三是AI赋能安全.密码学与AI相互影响相互赋能,AI的发展和应用的确为密码学的创新发展提供了新动力和新场景,大大驱动了密码学(如安全多方计算、零知识证明、同态加密、新形态对称密码等)的发展和进步.但更为重要的是AI赋能密码学,一方面AI赋能密码攻击技术提升密码攻击的精准性、效率和成功率,例如,神经网络、机器学习、深度学习等AI技术可在大规模数据和复杂模型下提供高效的计算能力,从而威胁基于数学难题的密码系统;另一方面AI赋能密码设计和实现技术及应用场景提升密码防御的能力和性能,例如,深度学习等AI技术的非线性性和随机性有助于为密码系统生成随机密钥和初始向量,从而增强密码系统的安全性.关于密码学与AI的融合,在Springer出版社2023年出版的由大阪大学学者Zolfaghari B、北卡罗来纳大学学者Nemati H等联合编著的《Crypto and AI:From Coevolution to Quantum Revolution》一书中有更多的描述. 展开更多
关键词 人工智能 安全多方计算 设计和实现 零知识证明 数学难题 机器学习 深度学习 密码学
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人工智能在脑血管病领域中的应用
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作者 王拥军 刘涛 +4 位作者 刘子阳 熊云云 荆京 谢雪微 李子孝 《首都医科大学学报》 北大核心 2025年第2期177-183,共7页
随着人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的广泛应用与快速发展,脑血管病专科作为临床医学的一个重要分支,也逐渐开始应用AI技术来进一步优化脑血管疾病的诊断及其后续管理。尽管如此,仍需要进一步的研究来实质性地评估这... 随着人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的广泛应用与快速发展,脑血管病专科作为临床医学的一个重要分支,也逐渐开始应用AI技术来进一步优化脑血管疾病的诊断及其后续管理。尽管如此,仍需要进一步的研究来实质性地评估这些技术在临床实践中应用的诊断准确性和可行性。本综述旨在分析当前AI算法在脑血管疾病诊断和临床决策中的应用,并讨论这些算法的可行性和未来应用前景。 展开更多
关键词 人工智能 脑血管病 深度学习 数据隐私 精准医疗
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基于新型中医人工智能可解释推理模型的眩晕辨证诊断
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作者 江启煜 孙晓生 罗晓牧 《中华中医药学刊》 北大核心 2025年第5期21-27,I0004-I0007,共11页
目的创新性地提出了一种能够直观利用中医诊断学知识推理的智能辨证模型以及零临床样本机器学习训练方法,并以眩晕病辨证进行实例分析。方法在基于Transformer的双向编码器(Bidirectional encoder representations from transformers,Be... 目的创新性地提出了一种能够直观利用中医诊断学知识推理的智能辨证模型以及零临床样本机器学习训练方法,并以眩晕病辨证进行实例分析。方法在基于Transformer的双向编码器(Bidirectional encoder representations from transformers,Bert)深度学习大语言模型的基础上提出新的推理算法,以建立新型智能诊断推理模型。根据《中医内科学》眩晕病肝阳上亢、气血亏虚等6种证型的辨证要点,通过随机函数生成每类证型各400例辨证样本句子序列,直接让模型学习诊断学知识。以5折交叉法对新模型和随机森林模型进行预测对比,以准确率(Accuracy)、F1值(F1-score)、受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、精确率-召回率曲线(Precision-recall curve,P-R曲线)等指标评价模型对各种证型的预测性能。同时通过新模型自动输出的辨证推理图直观展示算法对中医辨证思维的模拟推理过程,根据模型推理过程中产生的症状和概率组合数据,计算并绘制证型-概率密度分布图、症状-证型关联聚类热图、证型-证型Pearson相关性分析图,进一步验证辨证结果的可靠性。结果新模型使用5折交叉法测试的平均总体Accuracy以及F1值分别为0.990和0.971,在所有证型中肝肾阴虚的Accuracy(0.975)以及F1值(0.923)最低。ROC曲线和P-R曲线显示新模型预测能力较差的是肝肾阴虚证和肝阳上亢证,而随机森林预测能力较差的是气血亏虚证。证型-概率密度分布图、症状-证型关联聚类热图的数据分布与新模型的推理结论相符,证型-证型Pearson相关性图显示模型所诊断的主证型与其余证型负相关且相关系数的P值小于0.01,表明模型推理过程中对证型的区分性良好。结论基于新型中医智能诊断推理模型,能够进行眩晕智能辨证并根据中医辨证思维展示推理过程,可能有助于解决当前中医人工智能诊断领域的瓶颈难题。 展开更多
关键词 人工智能 可解释性 眩晕 辨证 中医诊断 推理 深度学习 大语言模型 中医 大模型
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人工智能在生物医学研究中的应用
20
作者 吕建祎 王纯熙 +5 位作者 刘思成 叶依林 张聪睿 李飞扬 张梓珊 杜小燕 《中国比较医学杂志》 北大核心 2025年第7期169-176,共8页
随着生物技术的快速发展,研究人员不断寻求新的方法来提高生物医学研究和药物开发的效率和精确度,促进多学科融合。人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展为这一领域带来了前所未有的机遇。通过整合多种AI模型,研究人员... 随着生物技术的快速发展,研究人员不断寻求新的方法来提高生物医学研究和药物开发的效率和精确度,促进多学科融合。人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展为这一领域带来了前所未有的机遇。通过整合多种AI模型,研究人员能够更好地利用多组学数据、识别疾病表型、解读动物行为、评估治疗效果,改进实验设计,减少实验动物的使用量,同时提高动物设施管理水平,改善动物福利。本文综述了近10年来AI生物医学研究中的应用进展,探讨其在疾病表型识别、实验动物模型选择与设计、动物行为学分析和动物设施管理等方面的贡献;指出其在数据的标准化,AI模型选择和可解释性,AI模型到动物实验到临床实践的外推过程,以及AI在涉及人类基因和个性化医疗等敏感领域中使用时的伦理考量等方面的挑战,旨在帮助相关领域研究人员和从业者了解其发展现状与机遇,为其更广泛的应用提供助益。 展开更多
关键词 人工智能 机器学习 深度学习 实验动物模型 生物医药
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