关键词： 深基坑工程   变形预测   机器学习   神经网络   优化算法  

摘要： 为更精准地预测基坑开挖诱发的支护结构变形，构建一种紧邻隧道深基坑变形预测模型，采用灰狼优化算法（grey wolf optimizer，GWO）自动优化长短时记忆网络模型（long short-term memory，LSTM）中的超参数，提升了原始LSTM模型预测结果的准确性。以南京市区内某紧邻隧道的深基坑项目为工程背景，对比分析了BP神经网络、原始LSTM和GWO-LSTM模型的基坑变形预测结果，3种模型的决定系数(R2)分别为0.992、0.967和0.999，说明了GWO-LSTM模型在预测深基坑变形方面的优势和准确性。最后，采用GWO-LSTM模型对D14监测点变形进行了预测分析，预测结果与实测值基本一致，研究结果可为紧邻隧道深基坑安全建设提供技术支撑。

关键词： 心外膜脂肪组织   心血管疾病   影像   人工智能  

摘要： 心外膜脂肪组织（EAT）紧邻心肌和冠状动脉，与冠状动脉疾病、房颤、心衰等多种心血管疾病的发生、发展密切相关。超声、CT、MR、人工智能实现了EAT的定量评估，辅助心血管疾病精准诊断和风险分层。本文主要从EAT的解剖和生理功能、与心血管疾病的相关性、多模态影像学研究方面进行综述，以期为更深入的EAT影像和临床研究提供参考。

关键词： 合成生物学   生物元件   基因线路   生物设计   机器学习   深度学习  

摘要： 合成生物学是生物学、工程学和计算机科学等多学科交叉融合的新兴前沿领域，旨在通过“自下而上”的工程化设计理念，逐级构建元件、器件和线路，以创造自然界中不存在的人工生物系统，或对已有的生物系统进行目标性改造。随着合成生物产业的快速发展，对基因线路规模和复杂度的需求也在不断提升。然而，传统依赖经验和试错的方法在元件与线路构建中具有较低的效率和成功率，已无法满足合成生物科技创新转化的需求。这促使元件与线路的开发范式逐渐从人力型、经验型的试错模式向标准化、智能化的工程模式转变。机器学习能够揭示生物数据中隐含的结构和关联，为合成生物元件和线路的智能设计提供强大支持。本文综述了生物元件与线路设计中常用的机器学习算法，以及它们在合成启动子、RNA调控元件、转录因子等生物元件和简单基因线路智能设计中的典型应用，并探讨了当前面临的主要挑战及潜在的解决方案。最后，本文展望了机器学习与合成生物系统设计未来的融合趋势，并强调了跨学科合作的重要性。

关键词： 教育强国   教育家精神   未来学校   创新思维   未来教育   人工智能   终身教育   个性化学习  

摘要： 为更好促进未来学校的办学发展，培养更多具有创新意识和创新思维的人才，引导教师树立教育家精神，助力教育强国建设，顾明远先生深刻阐释了学习党的二十届三中全会和全国教育大会的精神，认为教育要为培养高水平的科学技术人才做出贡献，要为全体人民的共同富裕打好基础，因此需要加快建设教育强国。教育大计，教师为本。顾明远先生认为，教师的成长，应当经历五项修炼，包括热爱教育、锤炼、学习、创新和收获。当代的教育改革创新，要注重培养学生的创新思维，要关注如何让学生从现在的被动学习转变为主动学习。人工智能是信息技术发展的最新阶段，人工智能必然会改变我们的教育，改变我们的教育生态，改变我们的教育方式。利用信息技术，我们要处理好三组关系：一是目的与手段的关系，也就是人文主义与技术主义的关系；二是现代教育与传统教育的关系；三是虚拟世界与现实世界的关系。

关键词： 人本智造   人与智能系统协同   智能制造   制造单元   故障诊断与排除  

摘要： 以技术驱动为主的智能制造单元面临着动态环境应对灵活性不足、非典型生产干扰应对困难、多场景集成决策受限等一系列挑战，为此，提出一种人本智造单元中人-智能系统协同的双智能体工作机制。分析以人为本的智能制造理念下制造单元的发展和演变过程，探索人与智能系统的有效协同途径，提出由增强感知、沟通交互、动态反馈、协同智能决策、持续学习和自适应构建的双智能体工作机制，并将其应用于故障诊断与排除这一非典型场景中，包括状态监测、故障诊断、故障排除、恢复与验证、持续学习与改进。以某重载车辆变速箱箱体智能制造单元的故障排除为案例，展示双智能体工作机制的有效性。

关键词： ChatGPT   医疗决策   人工智能   医学伦理   法律规制  

摘要： 随着生成式人工智能技术的快速发展，ChatGPT等自然语言处理模型在医疗领域的应用成为可能。然而，医疗智能决策所涉及的伦理、法律与规制问题也逐渐凸显。分析ChatGPT在医疗领域的应用和潜在风险，关注数据隐私保护、决策公正性和法律适应性等挑战，并提出制定医疗决策智能化的法律框架、建立伦理准则与指南、加强监管机制与监督措施、提升决策智能化的实践能力等规制策略，以促进医疗智能决策的可持续发展，确保其伦理、法律和社会责任的兼顾。

关键词： 人工智能情感   思想政治教育   人工智能   人工情感   挑战   策略  

摘要： 人工智能情感作为“超”人工智能跃迁迭代的最新技术成果，正在深刻改变思想政治教育的实践面貌。人工智能情感赋能思想政治教育，通过识别情感变化来协调人机交互，通过唤醒情感力量来优化育人环境，通过引导情感方向来贯通辐射空间，通过回应情感需要来深化文化价值。然而，人工智能情感也给思想政治教育带来了风险，包括情感机器可能取代思想政治教育中的情感主体，情感屏障可能导致思想政治教育中的情感关系失衡，情感荷载的弱化可能削弱思想政治教育的情感功能，情感量化可能导致思想政治教育中情感劳动的异化。对此，需要创设思想政治教育情感治理体系，引导人工智能情感技术的发展方向，提升思想政治教育者的素养和能力，改进思想政治教育中情理交融的方法，推动思想政治教育向数智化、数质化和数治化发展。

关键词： 人工智能   阿尔茨海默病   数据   算法   可解释性   偶然发现   伦理审视  

摘要： 阿尔茨海默病是一种进行性发展的致死性神经退行性疾病，其临床表现为逐渐进展的认知和记忆功能下降、语言和视空间障碍等，至今仍无法治愈和逆转。在临床中阿尔茨海默病通常面临确诊不及时的可能，给阿尔茨海默病的早期干预造成了困难，因此提高诊断效率，帮助患者尽早确诊阿尔茨海默病尤为重要。随着人工智能技术的不断发展，其在阿尔茨海默病影像诊断中的应用显示出巨大潜力，但同时伴随着诸多伦理问题。通过探讨人工智能在阿尔茨海默病影像诊断研究及应用中带来的数据安全、可解释性、算法歧视以及偶然发现的披露等伦理挑战，并提出相应对策，以期为人工智能应用于医学影像诊断提供一定伦理导向，保护受试者/患者的权益，推动技术的健康发展。

关键词： 道路工程   智慧巡查   人工智能   高速公路   养护管理  

摘要： 为减轻养护人员负担，制定科学合理的养护计划方案，湖北某高速研究开发了路面智慧巡查系统。通过对感知数据、历史数据的加工分析、评价，同时利用分布式传感技术，监测道路性能及变化，结合AI图像识别算法，快速进行道路状态评估，实现路面平整度、路表损伤、裂缝发育等多维性能参数及道路附属设施识别的功能，对现行高速公路管养运营行为进行指导。系统有效整合了各种信息及管理资源，优化管理程序、缩短管理环节，大幅降低管理成本，强化精细化管理意识，真正做到了问题发现及时、任务派遣准确、问题处置高效，极大地减少了“热点”、“难点”等各种问题的产生，降低了交通事故发生概率。

关键词： 人工智能   数字化人格   数字人   科技伦理   数字人格决定权  

摘要： 人工智能生成数字化人格技术，凭借其在数据收集、建模、内容生成与交互等领域的创新应用，成功地将建模对象的人格要素转化为数字形态，实现了对个体的“复刻”“复活”，并在与用户互动的过程中建立起紧密的情感联系。这一技术的广泛应用不仅可能触及个人信息、肖像、隐私、名誉的侵权问题，还可能诱发情感错位寄托、生死观念模糊、身份认同危机等伦理挑战。为解决这些问题，应首先明确人工智能生成数字化人格的规范基础是个人的数字人格决定权，这一权利是我国法上个人信息知情同意规则与人格要素许可规则共同作用的结果；进而从经营者与运营平台维度，健全企业数据合规体系，明确数据使用的伦理规范和法律边界；最后从用户维度，建立以用户为中心的人工智能伦理观，提升公众对技术应用的认知与自我保护能力。以此三重治理路径，共同构建对人工智能生成数字化人格技术的全面规范体系，推动人工智能生成数字化人格技术的健康发展。