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题名生成式AI驱动的实验室安全隐患智能识别系统
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作者
厉旭杰
顾雨晨
姚持恩
王继锋
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机构
温州大学计算机与人工智能学院
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出处
《实验室研究与探索》
北大核心
2025年第7期262-268,共7页
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基金
2024年教育部产学合作协同育人项目(2410144846)
浙江省高校实验室工作研究项目(YB202123,YB202430)
国家级大学生创新训练计划(202410351072)。
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文摘
针对高校实验室安全巡查中存在的专业依赖性强和人工效率低等问题,提出了一种基于生成式人工智能的隐患智能识别方法。通过解析《高等学校实验室安全检查项目表》,构建了结构化知识库,并采用text-embedding-3-large模型实现了303项检查条目的语义向量化。结合FAISS框架,建立了毫秒级检索机制,并创新性地设计了动态K值优化的检索增强生成(RAG)算法。系统支持文本描述和图像识别两种巡查模式。实验结果表明,隐患识别的准确率达到92.7%,显著缩短了安全巡查时间。目前,系统已成功应用于温州大学实验室的日常巡查,累计识别隐患237项,整改完成率达到100%,为高校实验室安全管理提供了有效的智能化解决方案。
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关键词
生成式人工智能
安全巡查
实验室安全
检索增强生成
多模态人工智能应用
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Keywords
generative artificial intelligence
safety inspection
university laboratory safety
retrieval-augmented generation(RAG)
multimodal AI applications
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分类号
X923
[环境科学与工程—安全科学]
G482
[文化科学—教育技术学]
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题名多感觉模态信息处理的认知神经基础
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作者
董晨杰
王政烨
李淦棠
王穗苹
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机构
华南师范大学心理学院
华南师范大学儿童青少年阅读与发展教育部哲学社会科学实验室
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出处
《华南师范大学学报(社会科学版)》
北大核心
2025年第1期90-105,206,共17页
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基金
广东省重点领域研发计划项目“语言加工中多模态整合的脑机制及其应用”(2023B0303010004)
国家自然科学基金面上项目“听觉障碍与跨模态大脑皮层重组:机制与预后”(32171051)。
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文摘
多感觉模态信息处理是人类基本的心智功能,是漫长进化塑造而成的稳健、灵活、高效的信息加工方式,是贯穿感知、注意、记忆、语言、学习的重要特性。解析人脑多模态信息处理的认知神经和计算机制,对理解大脑功能组织原则有重要理论意义,对启发多模态人工智能发展有重要实践价值。然而,人脑的多模态信息处理机制异常复杂,来自神经科学、认知科学等领域的研究者从多种问题视角开展研究,分别提出了不同的多模态信息处理原则、理论、计算模型。系统回顾、梳理人脑多模态信息处理机制,对于准确把握该领域的前沿进展、启发后续研究非常关键。以“视听感知”这一重要多模态信息处理功能为切入点,在神经元、皮层、大脑通路等层面综述了人脑多模态信息处理的认知神经机制。首先,介绍了人脑多感觉神经元的功能特性和响应原则;其次,讨论了初级皮层间跨模态信息调制的关键机制;再次,分析了以多感觉脑区为核心的视听加工大脑网络的主要功能和计算机制;最后,讨论了人脑多模态信息处理机制对多模态人工智能系统开发的启示。
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关键词
多感觉模态信息处理
视听感知
多模态人工智能
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Keywords
multisensory processing
audiovisual perception
multimodal artificial intelligence
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分类号
B842
[哲学宗教—基础心理学]
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