关键词： 解剖学   教学改革   人工智能   传统教学   教学挑战   虚拟仿真  

摘要： 解剖学作为医学教育的基石,在疾病诊断、手术操作及临床沟通中具有不可或缺的基础性作用。然而,传统解剖学教学在满足学生多元化学习需求、直观展现人体复杂三维结构等方面存在局限。文章探讨人工智能(AI)在该领域的应用现状与未来挑战,分析尸体解剖、塑化解剖标本、课堂讲授等传统教学工具与方法的优势及不足,阐述AI驱动的虚拟仿真解剖、三维交互式解剖模型、生成式AI等技术的具体应用及成效,分析AI在解剖教学应用实践中的挑战与局限性。文章同时指出AI并非替代传统教学,而是需与传统教学有机融合,通过构建混合式教学模式,优化AI教学工具与评估体系,实现AI与传统教学的互补,为培养现代医学人才提供实践依据。

关键词： 多轴疲劳   寿命预测   Ti6Al4V   物理信息   机器学习  

摘要： 随着增材制造Ti-6Al-4V合金在航空航天与高性能结构领域的广泛应用，其在复杂载荷条件下的疲劳性能研究愈发重要。针对传统数据驱动方法在小样本和多轴加载条件下存在预测精度不足与物理一致性欠缺的问题，本文以实验载荷计算Mises等效应力为基础，结合Basquin模型获得理论寿命作为先验，提出了一种基于残差连接的物理信息融合神经网络（PI-Res）。以激光粉末床融合（L-PBF）Ti-6Al-4V材料为研究对象，对比了人工神经网络、随机森林与支持向量回归等多种数据驱动方法性能，以及三种典型的数据-物理融合策略（物理信息特征工程、物理信息损失函数和物理信息残差连接）。结果表明，PI-Res模型在多轴加载条件下展现出更优的预测精度和物理一致性，能够兼顾不同寿命区间的适应性。该研究为构建兼具可靠性与可解释性的疲劳寿命预测模型提供了新的思路与参考。

关键词： 工业机器人   人工智能   智能制造   技术整合  

摘要： 在人工智能快速发展的当前阶段,工业机器人与人工智能技术的深度融合已成为实现制造业智能化转型的关键。文章深入分析了当前工业机器人在人工智能技术整合方面存在的问题,提出了在感知、学习、交互、知识建模等方面的关键技术突破点,并从平台搭建、数据积累、核心零部件、商业模式四个维度阐述了推进两者整合的具体路径。通过技术、产业、应用等多方面的协同创新,加速工业机器人的智能化进程,必将为我国制造业高质量发展注入新的动力。

关键词： 极地冰冻圈   人工智能   海冰   冰盖   冰下湖  

摘要： 在全球变暖加速激活极地冰冻圈临界点的背景下，由于观测稀疏、模型局限和认知不足等限制，对理解极地冰冻圈演变状态及预测其趋势构成巨大挑战。人工智能成为高效挖掘海量极地数据、弥补认知鸿沟的强大工具。尽管起步相对较晚，中国极地冰冻圈人工智能研究发展迅速，在数据驱动建模、特征自动提取以及多源融合等方面展现出巨大潜力。近年来，中国在以下方向取得了重要进展：(1)海冰预测：开发纯数据驱动深度学习模型（如SICNet和SIPNet），显著提升周至季节尺度海冰密集度预报能力，部分超越传统模型；发展多种方法（如改进U-Net和PMDRnet等）用于海冰类型识别、水道提取及影像分辨率提升。(2)冰盖水文：应用RF和BP神经网络估算冰盖融化和识别表面湖；创新运用改进U-Net高精度自动提取冰盖/冰架水体，克服传统方法局限。(3)冰下系统：提出基于变分自编码与无监督聚类的新方法，实现对冰雷达观测数据中冰下湖体的自动识别。(4)冰裂隙识别：应用改进U-Net及变体（如ResUNet）从合成孔径雷达/光学影像中自动提取冰架裂隙特征。(5)冰层结构与地形：探索深度学习（如EisNet）自动提取冰雷达内部等时层与基岩界面，致力于解决训练标签的人工依赖瓶颈。(6)其他应用：涵盖冰盖质量平衡重建（SVM/BPNN）、辐射平衡数据集（RF）、气温反演（RF/DNN）、冰底通道识别、冰川地震分类和GPS插补等。考虑到当前仍面临模型可解释性和物理机制融合不足、标注数据稀缺以及区域泛化能力有限等挑战，未来需深化物理约束人工智能模型、发展多模态学习、提升鲁棒性与可解释性，并加强国际合作与数据共享，以精准刻画极地变化，服务全球气候应对与风险评估。

关键词： 数字认证   人工智能   身份验证   跨域认证   隐私保护  

摘要： 随着数字化转型的深入推进,数字身份已成为用户在网络空间中的“通行证”。当前数字认证仍面临着技术能力不足、数据安全隐患多、传统模式难以适应等挑战,人工智能技术以其智能化、数据驱动、跨域协同等特点,为破解数字认证难题带来新思路,文章分析了数字认证发展现状与挑战。阐述了AI 赋能数字认证的意义,并从智能化身份验证、数据驱动风控、跨域身份联合、创新认证架构等方面,提出 AI 在数字认证中的前瞻性应用策略,以期为我国数字认证高质量发展提供参考。

关键词： 人工智能   AI绘画   Midjourney   创作感受  

摘要：  人工智能从诞生以来,便为人类社会发展提供了新机遇。艺术与科技其实从来没有分开过,只是我们观察它的角度和时机不一样。AI绘画的技术仍在不断变化发展中,其迭代之快,完全可以用“日新月异”来形容。即使把今年年初的AI绘画和现在相比,效果也有天壤之别。笔者利用4个月时间使用Midjourney实践了六千多幅AI绘画创作,创作感受是深刻的,AI绘画这是一个巨大的视觉艺术宝库,神秘又充满了不确定性,让我们有无穷的兴趣去探索。

关键词： 人工智能   智能办公系统   架构   实现  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在办公领域的应用日益广泛。本论文的研究目的是对人工智能推动的智能办公系统架构和实现路径进行深入的研究。首先,对智能办公系统架构设计进行说明,主要包括系统层次结构和功能模块;随后,深入分析人工智能技术在智能办公系统中的核心应用,例如自然语言处理和机器学习等技术;进而提出智能办公系统实现途径,涉及数据准备、模型训练、部署、拓展;最后,预测智能办公系统未来的发展方向。通过本次研究,以期对促进智能办公系统深入开发及应用提供理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   大语言模型   辩证唯物主义   历史唯物主义   实践  

摘要： 人类文明史实质上是一部信息系统发展史，今天以电子信息技术为核心的人工智能时代不过是人类漫长信息发展史中的一个新阶段，而人工智能引发的认知范式变革亟待哲学层面的批判与厘清。本文以辩证唯物主义和历史唯物主义为世界观和方法论，通过剖析意识的社会生成机制与人类认知活动的实践本质，一方面，肯定当今人工智能发展取得的重要成就；另一方面，反思以大语言模型为代表的人工智能的局限性，指出其应当按照马克思主义实践哲学的要求，将抽象数据与社会实践紧密结合，走向具身智能，以减少和克服大语言模型幻觉的产生，避免陷入唯心主义认知困境。随着新一轮人工智能革命赋能新质生产力的发展，人类社会关系必将产生质的变化，我们需要超越个体性意识的狭隘，形成历史合力，实现思维与存在、主观与客观、历史与逻辑的辩证统一，从而引导人类社会人工智能未来发展的正确方向。

关键词： 龋病   机器学习   风险评估  

摘要： 龋病是全球范围内最常见的口腔疾病之一，给个人健康和社会经济带来了严重影响。随着机器学习技术的快速发展，它在医疗领域中的应用也越来越受到关注，研究者们开始探索其在龋病预测中的应用。本文综述了机器学习在龋病预测模型中的应用现状，包括数据来源、特征选择、模型构建、性能评估及未来发展方向。通过对现有文献的分析，结果发现机器学习方法能够在龋病风险评估、个性化干预方案和公共健康政策制定中发挥重要作用。本综述旨在帮助读者了解机器学习在龋病预测中的潜力和挑战，促进该领域的进一步研究和应用。

关键词： 机器学习   道路移动源   污染物与碳   驱动因素   减排路径  

摘要： 针对当前我国道路移动源污染物与碳排放特征时空异质、模式多样化所带来的精准治理挑战，通过机器学习方法构建道路移动源污染物与碳排放特征、驱动因素及减排路径研究框架.首先，集成多源数据信息构建交通-碳-环境数据集，分析道路移动源污染物与碳排放的时空分布特征；然后，建立多元知识约束的非负矩阵分解模型，识别污染物与碳排放模式及其驱动因素；最后，建立多模式集成的多元线性回归模型，分析有效的减污降碳路径.研究结果表明：近年来道路移动源排放颗粒物呈减少趋势，碳排放持续增长，且NOx、CO和VOCs排放仍显著；目前我国道路移动源污碳排放存在3种主要模式，碳-颗粒物减排模式分布在边境和沿海，受公路客运、货运及公路行驶里程影响（37.2%），污染物减排模式分布在北京市、天津市、广东省等，受交通生产总值影响（30.1%），碳-氮氧化物污染模式分布在中西部，受铁路及其电气化、小型运输载具等多因素影响（23.6%）；通过分析减排路径可知，加快交通运输行业经济发展对减排最显著，至多使CO2与NOx减排6.7%和4.5%，加快交通能源结构调整、减少公路货运及行驶里程、发展“公转铁”及铁路电气化对减排也较为显著.所提出的研究框架为“双碳”背景下道路移动源减污降碳提供定量评估和策略支持.