抚东机械厂113000陆军某单位113000工业和信息化部电子第五研究所510000摘要随着科技的飞速发展，人工智能已在各个领域取得了显著的发展，其中包括计量校准领域。
人工智能技术的发展为计量校准领域带来了前所未有的可能性，其应用将为计量校准领域带来新的机遇和挑战。
本文首先对人工智能的基本概念和技术进行了阐述，然后分析了人工智能在计量校准领域的主要应用场景，最后探讨了人工智能在计量校准领域面临的挑战和未来的发展趋势。
关键词：人工智能，计量校准，发展分析1.人工智能与计量校准1.1 人工智能人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸、扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新兴技术科学，是一个以计算机科学为基础，在计算机、控制论、信息论、数学、心理学、哲学等多学科交叉融合的基础上发展而来的一门交叉学科。
[1]人工智能最早源于1936年，由英国数学家A.M.Turing在论文《理想计算机》中提出了图灵机模型，随后提出了机器讷讷感狗思维的图灵实验。
随着科学技术的发展和大数据时代的到来，人工智能的应用迎来了新的发展热潮。
1.2 计量校准计量是实现单位统一、量值准确可靠的活动。
校准是在规定条件下，为确定计量器具示值误差的一组操作。
计量校准确保了测量设备准确、可靠和一致，其准确性对于科学研究、工业生产和日常生活等领域具有重要影响。
2.人工智能在计量校准领域的应用人工智能在计量领域的应用主要是在智能检测、智能视觉、智能控制、智能分析、智能系统等五个方面。
[2]2.1 智能检测人工智能在计量校准领域中的应用还处于初级发展阶段，多为利用人工智能的运算优势进行大量的数据自动采集和实时分析。
湖北省计量测试技术研究院随州分院通过人工智能软件实现了核酸提取仪校准过程中的测量数据自动读取，提高了计量校准工作的自动化水平和检定结果的稳定性，解决了人工校准方法中数据记录和计算量大带来的易错和效率低下等问题，同时降低了计量校准过程中因防护不当带来的感染风险。
GIS专业英语词汇Alogrithm:算法；Pixel:像元Accuracy:准确度；Plotter:绘图仪；Application:应用；Polygon:多边形ArtificialIntelligence(AI):人工智能；Precision:精度；Aspect:方位Proximityanalysis:邻近分析Attribute:属性；Query:查询；Binary:二进制；Recode:重编码:系数据库；Booleanoperation:布尔*作（逻辑*作）Relationaldatabase关Buffer:缓冲区；Sitesuitabilityanalysis:位置适宜度分Cartography:制图学；析Cell:单元；Spatialaccuracy:空间准确度；Chain:链Spatialanalysis:空间分析Continuousdata:连续数据Spatialprecision:空间精度；Coordinatesystem:坐标系统Spatialrelationship:空间关系Database数:据库；Subset:子集；Databaseapproach:数据库方法Terrainanalysis:地形分析Databasemanagementsystem(DBMS):Thematicmap:专题地图；数据库管理系统Topology:拓扑Dataentry:数据输入；TrackingGIS:动态GIS；Dataset:数据集UTM(UniversalTransverseMercator)：Datastandards数:据标准；通用横轴麦卡托投影Datastructure:数据结构Node:结点；Datavisualization:数据可视化；Vertex:节点Deriveddata:派生数据Viewshed:可视域Originaldata:原始数据；vector矢量Digitize:数字化；merge合并Digitizer:数字化仪slope溢出Discretedata:离散数据；terrain地形Distributedsystem:分布式系统infrastructure基础设施Fractal:分形；dynamic动态的Geocoding:地理编码（地址编码）sequence顺序Georeferenced地:理参考；cumulative积累Landinformationsystem(LIS):土地信outline大纲息系统horizon视野Mapalgebra:地图代数；substantial真实的Mapprojection:地图投影paradigm范例Mapscale:地图比例尺；perceptions理解Metadata:元数据integrated完整的Overlay:叠置；analog类似物Parcel:地块coherence连贯的Peripherals:外设；impairing削弱面tentative延伸的trendsurface趋势holographic透视的designate描绘currency流行的discrete离散ultimate终极unambiguous明确的z ones尺度utilities公共事业tabular表格的sparse稀少distribution分配coordinate坐标标abarchart直方图i con图depicted描述configuration参数scale比例尺clustered群聚的retrieval检索l unarcrater火山口spatial空间的termed术语为⋯⋯census人口puchhydrologic水文的assembled集中的function功能configuration配置buffer缓冲的cutting－edge前沿temporal暂时terrific极端critical关键的overlay叠加demographic人口统计的accomplishment技巧vary改变thematic主题s pan跨度tremendously非常的eruption火山爆发multidisciplinary多学科的hazard灾难holistic整体的frame结构hub轴心erosive侵蚀dimensional维数animation动态peripheral外设obsolete荒废的innovative创新的extrapolated推断的interdisciplinary交叉学科preliminary预备的competent有能力的address反映attribute属性spreadsheet电子表格interchanged相互交换synergy协同reference参照物grid栅格constitute组成trait特点sphere球cartography制图core中心diverse不同的identification区别magnitude数量sample采样surveyedsite测量点proximity相近的statisticalanalysis数据分析latitude经度query查询longitude纬度滤landscape外观filter过descend下降polygon多边形option选择scope范围drag拖perimeter周长WOED格式redundancy冗余arc弧duplication复制view视图查询inspected检accommodate查decimal十进制outline轮廓arbitrary随意的hence从此以后robust增强coordinateposition坐标位置dedicate致力于border边界even偶数evolution发展rectangular矩形exaggerated放大的rasterization栅格化curve曲线magnifictionfangdajagged锯齿状的unaidedeye肉眼plotter绘图仪coarse粗糙demonstrate演示resolution分辨率relevant相关crude粗糙moderate中等digitized数字化stack大量linear直线manipulate*作triangle三角形cancel抵消adjacent临近的compensate补偿ends端点topology拓扑的bends拐点intuitive直觉vertice顶点versus与⋯⋯相对node节点seamless无缝的segment段。
综 述①中国医学科学院北京协和医院检验科 北京 100730*通信作者:*****************作者简介：张琪琪，女，(1988- )，本科学历，主管技师，从事医院临床医学检验工作。
[文章编号] 1672-8270(2023)09-0168-06 [中图分类号] R446.12 [文献标识码] AApplication progress and prospect of different urine sediment analyzer in detecting visible components of urine/ZHANG Qi-qi, ZHANG Bin-yao, JIN Jing, et al//China Medical Equipment,2023,20(9):168-173.[Abstract] The detection of visible components of urine has importantly effects in diagnosis and differentiation for kidney diseases and urinary system diseases. At present, many kinds of urine sediment analyzers with various detection principles existed in the market. The advanced flow cytometry and nucleic acid fluorescence staining technique, flow cytometry image analysis technique and machine vision technique were adopted to realize the automation, intellectualization and standardization of urine analysis. However, the diversity and complexity of the visible components of the urine, and the limitations of machine often cause the false negative or false positive results of the judge of machine, which need the check of microscopic examination by manual operation. In this review, the application status of existing fully automatic urine sediment analyzer was summarized, and we looked into the furture for the development prospects of this technique. In the feture, the accuracy and timeliness of the urine sediment detection can be improved, and the rate of missed detection of visible components of the urine can be reduced through introduce automatic phase contrast microscope and depend on artificial intelligence (AI) technique, which can provide more accuracy detection results for clinical examination, and provide more convenient and accurate diagnosis and treatment for patients.[Key words] Urine sediment; Artificial intelligence (AI); Digital image recognition; Phase contrast microscope[First-author’s address] Department of Clinical Laboratory, Peking Union Medical College Hospital, Peking Union Medical College, Chinese Academy of Medical Science, Beijing 100730, China.[摘要] 尿液有形成分检测对肾脏疾病及泌尿系统疾病具有重要的诊断和鉴别作用。
