关键词： 功能肽   合成生物学   生物合成   高通量   机器学习  

摘要： 功能肽是由2至50个氨基酸组成的短链肽，近年来因其特异性强、作用迅速及副作用低而成为开发新药和功能原料的重要研究热点。首先，本文梳理了功能肽的分类、作用机制及应用场景，总结了不同类型功能肽的特点和在生物医药、食品科学及化妆品等领域的应用。接着，针对功能肽的合成方法，探讨了化学合成与生物合成的最新进展，比较了这两种制备工艺的优缺点以及各自的适用场景。在功能肽挖掘策略方面，本文综述了包括噬菌体表面展示技术、机器学习算法、分子对接技术及人工智能技术的最新研究，这些技术在功能肽的筛选和设计中展现出重要潜力，提升了研究的效率与准确性。展望未来，功能肽的研究将面临新的挑战与机遇。如何改进合成工艺以提高效率、如何通过结构修饰提高功能肽稳定性，以及如何利用计算机辅助优化和人工智能设计多功能肽，将成为重要的研究方向。同时，加强功能肽的安全性和有效性的评估能进一步提升功能肽的应用潜力。

关键词： 前列腺癌   磁共振成像   纹理分析   影像组学   机器学习  

摘要： 目的 基于机器学习的双参数磁共振成像(bpMRI)影像组学模型在移行带临床显著性前列腺癌(csPCa)预测中的价值.方法 回顾性分析2家医疗中心共507例患者,所有患者在术前均接受前列腺MRI检查,病理学资料完整.病例分布为:csPCa 256例,非临床显著性前列腺癌(ciPCa)97例,前列腺良性增生(BPH)154例.使用R语言将中心1的数据按照7∶3随机分为训练组和测试组,将中心2的数据设为独立的外部验证组.分别提取T2WI、扩散加权成像(DWI)的影像特征,并运用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)降维筛选特征,分别构建基于T2WI和T2WI+DWI特征的2种数据集,使用随机森林(RF)、逻辑回归(LR)和支持向量机(SVM)建立6种预测模型.通过受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)、决策曲线分析(DCA)对比评估T2WI特征、T2WI+DWI联合特征的6种模型在前列腺疾病诊断中的效能.结果 在训练组上进行特征筛选,T2WI单序列、T2WI+DWI双序列分别筛选出7、8个特征进行移行带csPCa预测,结果显示T2 WI+DWI双序列RF模型AUC效能最佳.训练组、测试组、验证组中的AUC分别为0.950、0.866、0.818,测试组准确性为0.805,敏感度为0.690,特异度为0.920;验证组准确性为0.726,敏感度为0.661,特异度为***显示在较宽的概率阈值范围内,T2WI+DWI双序列RF模型的净获益最大.结论 基于bpMRI影像组学模型可术前无创预测移行带csPCa,有助于临床制订诊疗决策.

关键词： 人工智能   可持续发展教育   可持续发展教育变革   人文精神   技术乌托邦  

摘要： 人工智能飞速发展影响着人类生产与生活的各个领域，以人工智能撬动可持续发展教育变革成为必然趋势。人工智能赋能可持续发展教育变革的逻辑为：塑造多元交互的可持续发展智慧教学模式，建设虚实交互的可持续发展智能学习环境，生成个性化定制的可持续发展学习内容，以及构建注重个体可持续发展能力培养的全景式评估机制。在变革过程中潜藏三重挑战，包括技术乌托邦理念所带来的可持续发展教育人文精神的异化，分散式行动所引发的可持续发展教育变革整体效果的削弱，以及算法歧视与偏见所导致的可持续发展教育活动公平性原则的损害。为解决这些挑战，应通过跨部门治理夯实变革所需的制度基础，借助跨领域主体合作共同构思变革行动路线，聚焦并着力破解变革中的关键问题，以及把握并落实公平性与包容性原则，从整体上确保可持续发展教育变革的质量和效果。

关键词： 机器学习   机器遗忘   深度学习   隐私保护  

摘要： 近年来,机器学习在人们日常生活中应用愈发广泛,这些模型在历史数据上进行训练,预测未来行为,极大地便利了人们生活.然而,机器学习存在隐私泄露隐患:当用户不希望个人数据被使用时,单纯地把其数据从训练集中删去并不够,已训练好的模型仍包含用户信息,可能造成隐私泄露.为了解决这一问题,让机器学习模型“遗忘”该用户个人数据,最简单的方法是在不包含其数据的训练集上重新训练,此时得到的新模型必定不包含个人数据的信息.然而,重新训练往往代价较大,成本较高,由此产生“机器遗忘”的关键问题:能否以更低的代价,获取与重新训练模型尽可能相似的模型.对研究这一问题的文献进行梳理归纳,将已有机器遗忘方法分为基于训练的方法、基于编辑的方法和基于生成的方法这3类,介绍机器遗忘的度量指标,并对已有方法进行测试和评估,最后对机器遗忘作未来展望.

关键词： 钻速预测   钻速优化   机器学习   地质-工程一体化   可解释性  

摘要： 渤海中部沙河街组储层主要为泥岩和深色砂泥岩，在钻遇该储层时机械钻速整体偏低，严重影响钻井周期与钻井成本。为解决上述问题，提出基于地质-工程一体化的钻速预测与优化模型。该模型包括钻速预测与钻速优化2部分，钻速预测部分基于地质与工程融合数据建立了邻井辅助同井钻速预测模型。在完成钻速预测后，定义了特征贡献度系数量化不同特征参数对最终结果的影响程度。基于特征贡献度系数既可以对预测结果进行解释，也可以得到对钻速影响较大且人为可控的参数。针对显著影响钻速且人为可控的参数，钻速优化模型通过网格搜索优化算法寻找最优参数组合，从而实现钻井提速。基于该模型对钻速优化可知，在测试井上钻速平均提高6.34%，对预测结果贡献最大的3组参数分别是伽马值、钻压、钻头钻井时长。该模型综合考虑地质与工程因素，实现了高精度钻速预测与大幅度钻速提升，在实际应用的2口开发井中为钻速提升提供了有效的指导。

关键词： 膀胱癌   复发   基因组学   人工智能  

摘要： 膀胱癌(bladder cancer,BC)是泌尿系统中最普遍的恶性肿瘤之一,约75%的初发膀胱癌患者属于非肌层浸润性膀胱癌(non-muscle invasive bladder cancer,NMIBC),这种类型的癌症与高复发率和进展率密切相关。现阶段NMIBC的标准治疗是经尿道膀胱肿瘤电切术(transurethral resection of bladder tumor,TURBT)加术后辅助性膀胱内灌注卡介苗(Bacillus Calmette-Guerin,BCG),但仍有部分患者经卡介苗治疗后病情复发或进展。预测标志物有助于实施治疗前预测患者肿瘤复发情况,从而为临床治疗决策提供参考。该文总结了预测NMIBC治疗后复发的生物标志物的相关研究,主要使用临床病理学、基因组学和人工智能等生物标志物预测NMIBC患者的预后,尤其是复发。重点介绍了目前应用人工智能技术结合病理切片和影像图像等多个指标进行膀胱癌复发预测的研究现状,旨在提高对NMIBC治疗后复发预测生物标志物的认识水平。

关键词： 人工智能   气象预测   神经网络   气象大模型  

摘要： 气象预测是人工智能技术应用的重要领域。人工智能方法在捕捉和分析气象系统复杂动态模式方面展现出巨大潜力，为气象预测业务带来新的契机和挑战。首先介绍了传统的机器学习算法如随机森林、XGBoost和支持向量机，虽然在某些方面比传统方法性能要佳，但也存在一定局限性。其次深度学习模型凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在分析和预测气象变量方面表现出色，尤其是神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。最后介绍了大模型如盘古、伏羲和GraphCAST在提高预测准确性方面的巨大潜力。同时，文中也指出了未来需要关注的研究方向，包括模型优化、算法改进、提高数据质量和多样性，以及跨学科融合等，以期为气象预测的持续发展提供理论支撑和技术保证。

关键词： 环境工程学   预制混凝土(PC)构件   碳排放计算   机器学习   碳排放预测  

摘要： 为了进一步探究生产阶段预制混凝土（Precast Concrete，PC）构件碳排放及影响因素，并简化其计算过程，利用过程清单分析法建立生产阶段PC构件碳排放计算公式，立足于实际生产对叠合板、预应力叠合板等5种PC构件在生产阶段的碳排放进行计算与对比分析，进而建立相关数据集。基于6个PC构件的基本特征建立了6种不同的机器学习模型，通过评价指标对模型性能进行全面比较。研究结果显示：5种构件的碳排放量主要来自建材生产，其中叠合板的单位体积碳排放量最高；各机器学习模型可以较好地预测PC构件生产阶段碳排放，其中极端梯度提升模型（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）表现最佳，在测试集上的R2为0.966。研究结果可为PC构件设计与生产制定低碳策略提供一定的理论参考，并为预测PC构件生产阶段碳排放提供一种较为简便的方法。

关键词： 人工智能   饥饿游戏搜索算法   PID控制器   参数优化  

摘要： 首先,针对传统比例-积分-微分(PID)控制系统中存在的调节时间长、时延、滞后等问题,提出使用改进的饥饿游戏搜索(THGS)算法优化传统PID控制器的参数.其次,利用作物生长模型、土壤水分传输模型和土壤肥料传输模型进行仿真实验,结果表明, THGS算法优化的PID控制器在调节时间和起调量方面均优于其他控制器,有效提升了控制系统的性能.

关键词： 高校学生   艾滋病   健康教育   机器学习   Boruta算法  

摘要： 目的 了解惠州市高校学生干预前艾滋病知识知晓情况及其防治需求意愿，为艾滋病宣教干预政策的制定和完善提供科学依据。方法 于2021年1月至2022年6月，采用电子问卷的方法调查惠州市6所高校在读学生，内容包括一般人口学资料、艾滋病知识、以及性教育、艾滋病宣教、自愿咨询检测（以下简称VCT）等方面的健康教育意愿和需求。知晓率以艾滋病知识问卷前8题进行计算，总知晓率以24题进行计算。宣教需求的组间比较采用Fisher确切概率法，多重检验的P值采用FDR法进行校正。多因素分析均使用R 4.3.3软件进行，对艾滋病知晓率多因素分析采用多重线性回归，艾滋病防治需求意愿的多因素分析采用Boruta算法，以P<0.05作为双侧检验水准。结果 本研究收集了12 109份有效问卷，艾滋病知识知晓率为71.14%，总体知晓率为71.93%。以知晓率为因变量，一般人口学资料为自变量，进行多重线性回归分析，结果显示女性知晓率比男性高3.93%(95%CI:3.22%～4.64%,P<0.001)，外市户籍学生知晓率比本市学生高2.81%(95%CI:1.90%～3.71%,P<0.001)，农村学生知晓率比城市学生低2.65%(95%CI:-3.44%～-1.87,P<0.001)，大二学生知晓率比大一学生高0.87%(95%CI:0.12%～1.62%,P=0.022)，生活费在2 001～<3 000元和≥3 001元以上的学生知晓率分别比2 000元以下的学生低1.32%(95%CI:-2.41%～-0.22%,P=0.019)和7.04%(95%CI:-9.02%～-5.06%,P<0.001)以艾滋病防治需求意愿为自变量，通过Boruta算法进行重要特征筛选，分析显示性别的重要性评分最高。将重要特征筛选结果，性别作为分组依据，对宣教需求意愿进行比较发现，女学生在性教育、艾滋病宣教、VCT宣教3个方面的需求意愿均显著高于男学生，差异有统计学意义（P<0.001）。其中，女学生有性教育宣教意愿需求的比例为79.34%，男学生为59.18%；女学生有艾滋病防治信息宣教需求的比例为60.11%，男学生为45.84%；女学生认为VCT有必要在校园推广的比例为88.01%，男学生为79.61%；女学生认为性行为后需要进行VCT的比例为79.34%，男学生为59.18%。结论 惠州市高校学生的艾滋病知识知晓率处在国内中等水平，但有较高的宣教干预需求，应以性别作为重要特征，结合学校课程和同伴教育开展有针对性的健康教育。