摘要：目的研究穿袜负重倒行走足迹步态特征出现的稳定性和一般规律性,为特殊行走状态下现场足迹分析提供一定的科学理论依据。方法设计负重倒行走的相似环境条件,选择20名成年男性,分别在相同实验室地面上按实验要求负重倒行走3趟,采用油墨捺印法对实验人员穿袜负重倒行走足迹进行采集,对每趟取左、右足前10枚足迹拍照提取,逐个分析、记录实验足迹出现的步态特征,利用足迹步态特征理论和统计学原理进行分析统计。结果通过20名实验人员负重倒行走左、右足稳定步态特征统计,趾前拖痕、第一趾压区擦痕、足跟挑痕3个步态特征出现概率均高于71.5%,穿袜负重倒行走足迹步态特征具有一定的客观性、稳定性、特殊性。结论穿袜负重倒行走足迹步态特征可作为现场足迹分析的参考,同时也为特殊行走状态足迹检验提供理论依据。

摘要：可解释AI(explainable AI,XAI)是可信AI技术的重要组成。当前,业界对XAI的技术点展开了深入的研究,但在工程化实施方面尚缺少系统性研究。提出了一种通用的XAI技术架构,从原子解释生成、核心能力增强、业务组件嵌入、可信解释应用4个方面入手,设计了XAI基础能力层、XAI核心能力层、XAI业务组件层、XAI应用层4个层级,通过各技术层之间的分工协作,XAI工程化的落地实施得到了全流程保障。基于该XAI架构,可以灵活地引入新的技术模块,支撑XAI的产业化应用,为XAI在行业中的推广提供了一定的参考。

摘要：人工智能进一步提升了信息系统的自动化程度,但在其规模应用过程中出现了一些新问题,如数据安全、隐私保护、公平伦理等。为了解决这些问题,推动AI由可用系统向可信系统转变,提出了可信AI治理框架——T-DACM,从数据、算法、计算、管理4个层级入手提升AI的可信性,设计了不同组件针对性地解决数据安全、模型安全、隐私保护、模型黑盒、公平无偏、追溯定责等具体问题。T-DACM实践案例为业界提供了一个可信AI治理示范,为后续基于可信AI治理框架的产品研发提供了一定的参考。

摘要：随着互联网和物联网应用的快速发展,数据处理模式从结构化逐渐扩展到结构化、半结构化和非结构化混合的异构数据处理模式。设计了一种大规模异构数据并行处理系统,在统一的平台功能视图基础上,采用统一的资源管理框架,实现对结构化、JSON/XML、图数据、文档数据等多种异构数据进行存储和查询,采用统一的开发语言,实现跨数据类型和数据存储引擎的并行计算,满足多业务应用开发的需要,并通过实际的商业部署,验证了系统的可行性。

摘要：目的进行自主研发的血清淀粉酶（AMY）生化诊断试剂自身的性能评价及研发试荆与进口优质AMY生化诊断试剂对血清AMY实验检测的可比性及偏倚评估，确认研发试剂是否符合临床要求，能否应用于临床。方法自主研发血清AMYEPS法生化诊断试剂自身的性能评价：做空白吸光度、重复性和线性检测。两种试剂的比对和偏侍评估依据美国（CLSI）EP9～A文件标准，科学设计试验方案，以进口德国ROCHE（ROCHE）的诊断试荆为对照组（X），国内中生北控生物科技公司（中生）诊断试剂为实验组（Y），在日本奥林巴斯（OLYMPUS）AU5421自动生化分析仪上测定血清AMY单位含量。标本选择高、中、低值血清AMY含量的临床患者血清共计100份，每天10份，每份标本正序、倒序各测定1次，记录测定结果，做统计学分析。结果自主研发血清AMY生化诊断试剂空白吸光度、重复性和线性检测符合要求，X组试剂和Y组试剂对临床标本血清AMY的检测结果经统计学处理显示：方法内重复性检查DX＇i≤4DX’，DY’。≤4DY’、离群点检查Eij≤4E，Eij’≤4-E’、线性回归R=0．9995，系统误差的估计值及其置信区间〈允许误差，系统误差符合国际标准要求。结论自主研发的AMY生化诊断试剂与公认的优质进口ROCHE生化诊断试剂两者间具有良好的相关性；自主研发AMY生化诊断试剂自身性能良好，安全性和有效性符合临床应用要求。