关键词： 定量结构-性质关系   性质预测   机器学习   危险化学品   本质安全  

摘要： 利用定量结构-性质关系(QSPR)预测化合物性质成为近些年的研究热点,有效解决了实验危险性高、操作成本高的问题。为深入开发QSPR预测模型,回顾了QSPR的发展历程,并综述了QSPR在纯净物和混合物危险特性预测中的研究进展。研究表明,结合了机器学习的QSPR模型显著提高了预测能力,表现出更强的预测潜力,打破了传统QSPR模型的瓶颈,成为预测精度更高、适用范围更广的理论计算预测方法。此外,目前基于QSPR在预测混合物危险特性的应用还不够成熟,结合机器学习的QSPR在未来有望为混合物性质预测提供更为可靠和准确的结果,从而为实际化工风险评估和安全设计提供重要数据支撑。

关键词： 机器学习   等变神经网络   分子动力学模拟   通用大模型   弱相互作用   主动学习  

摘要： 机器学习力场研究近年来在理论建模、算法开发及实际应用方面取得显著进展,其核心目标在于融合量子化学计算的精度与机器学习方法的效率,实现大尺度分子体系的动力学模拟.本文系统梳理该领域研究进展:首先,综述机器学习力场的发展脉络与关键问题,重点解析高阶等变神经网络的理论基础及算法实现;其次,介绍主动学习方法在提升数据采集效率方面的优势与创新路径;再次,揭示当前方法在复杂体系应用中的局限性,包括有机体系中的结构崩溃与弱相互作用失效,以及并行效率瓶颈等问题;最后,总结通用大模型与公开数据集在该领域的应用现状.作为AI for Science的典型范例,机器学习力场将深化在材料开发、分子设计等领域的应用,为复杂化学体系的精准模拟提供理论与方法支撑.

关键词： BDC系统   路由优化   远程监控   智能制造   成本效益  

摘要： 传统BDC系统普遍存在排产效率低、人工依赖度高、安全隐患突出等问题.本文以某汽车基地车身车间补焊BDC路由优化及远程排车改造为研究对象,通过引入智能路由算法与远程监控技术,实现了生产调度的自动化与可视化.改造后,排车效率提升至98%,年节约成本29.7万元,安全事故率降低100%.本案例为汽车制造业的智能化升级提供了可复制的技术路径,具有显著的行业推广价值.

关键词： 分子动力学模拟   人工智能   构象系综   构象动力学   深度学习   人工智能驱动的科学研究  

摘要： 分子动力学模拟是解析复杂分子体系结构、热力学和动力学性质的重要工具,但其应用受限于计算效率,模拟和真实过程的时间尺度往往存在落差.随着深度学习技术的飞速发展,利用人工智能加速分子动力学模拟成为可能.本文探讨了人工智能在不同层面上实现加速的潜力:时域加速突破步长限制,序列加速捕捉构象跃迁,空间采样优化构象遍历.我们也讨论了现有方法在物理一致性与跨尺度适应性方面的诸多困难与挑战.未来,多尺度方法与物理约束框架的有机融合,有望协同提升精度、效率与可解释性,推动分子模拟智能化发展,并进一步拓展其在机制解析与筛选设计上的应用潜力.

关键词： 低空经济   产业创新   新兴产业   新质生产力   人工智能  

摘要： 低空经济作为推动新质生产力和经济高质量发展的关键领域，已成为全球竞争的新高地。文章梳理了全球主要国家及中国低空经济发展的现状，指出低空物流、空中出行、低空旅游、绿色农业、环境检测和医疗服务等六大典型应用场景，分析了中国低空经济发展面临的政策法规缺失、基础设施滞后、产业协同不足、关键技术突破乏力和融资环境不确定等突出问题。在此基础上，提出了构建政策激励机制、完善基础设施、推动区域协同创新、加强政产学研合作以及创新融资模式等对策建议，以为中国低空经济的规范化、规模化和高质量发展提供借鉴和参考。

关键词： 人工智能   物理化学   教学设计   智能辅助   个性化学习  

摘要： 教育数字化是我国开辟教育发展新赛道的重要突破口,人工智能为教育赋能成必然趋势.基于智慧教学模式的探索,本文对人工智能赋能物理化学实验课程的设计原则进行具体的分析,提出人工智能赋能物理化学实验平台的具体设想,并评估我校初步的实践效果,为促进传统化学实验教学模式向更加智能化方向转变提供了新的视角.

关键词： 药物递送   配方预测   人工智能   机器学习  

摘要： 人工智能(artificial intelligence, AI)技术已成为应对药物开发中传统实验方法局限性的有效工具之一,为加速药物递送的研发提供了前所未有的机遇.本文首先探讨了人工智能技术在药物研究中的应用进展,总结了其从早期到现在的技术演变.其次,我们总结了一个在药物递送领域开发人工智能模型的框架,旨在为研究人员使用人工智能技术提供实用指南.文章最后讨论了未来阶段先进算法的应用以及多学科合作带来的新兴机遇,同时强调了当前面临的挑战,包括数据质量要求、模型透明度和监管考虑等因素.

关键词： 机器学习   生态水文响应关系   产漂流性卵鱼类   生态流量   生态调度  

摘要： 为探究长江上游典型产漂流性卵鱼类自然繁殖与环境特征的定量化关系，引入当前主流的8种机器学习算法——决策树（DT）、随机森林（RF）、极限随机树（ET）、梯度提升机（GBC）、Adaboost、Xgboost、Lightgbm和Catboost，构建了铜鱼、长鳍吻鮈和圆筒吻鮈的产卵预测模型，并比较了各模型性能表现。结合可解释机器学习技术，探究了目标鱼类与环境特征指标之间的相关关系。研究结果表明：1）针对3种目标鱼类的产卵预测，7种集成模型性能均具有较好的预测精度，其中Catboost模型整体表现更好；2）影响3种产漂流性卵鱼类产卵的最主要环境特征是日均水温和日均流量，短期的水文、水温和水环境变动特征在各模型评估中影响不大；3）一定条件范围内，铜鱼和圆筒吻鮈的产卵活动发生率与水温和流量均呈正相关，均偏向在高水温和高流量条件下产卵，而长鳍吻鮈产卵活动发生率与水温呈单峰关系，与流量呈负相关。长鳍吻鮈产卵的最适水温和流量区间明显低于铜鱼和圆筒吻鮈；4）水温和流量对3种产漂流性卵鱼类的产卵影响均具有强烈的交互效应，适宜且相互协同的水文和水温条件是促进其产卵活动发生的关键生境特征。

关键词： 机器学习   随机森林算法   台风风场模型   最大风速半径   Holland-B参数  

摘要： 针对Holland台风风场计算中最大风速半径和Holland-B参数难确定和经验性强的问题。结合Deep TC Net提供的数据集，利用随机森林算法对Holland台风风场的最大风速半径以及Holland-B参数计算过程进行优化，对比验证了优化后的模型风场风速与实测风速数据，并对比了算法优化参数结果与经验公式的精度差异。结果表明优化后的两个台风经验参数与实测反演数据拟合性较好，平均误差均小于4%，比传统经验公式预测精度提高了约50%。基于随机森林算法可以快速有效地获取台风模型经验参数，模拟风速误差在7%以内，提高了参数风场模型风速的精确性和稳定性，为台风模拟提供了新方法。

关键词： 初中信息科技   人工智能   教学策略  

摘要： 在初中课程结构中,信息科技课程是其中至关重要的组成部分,因此在新课改广泛推行的背景下,教师要在信息科技教学方面切实有效优化,在整体教学环节融入人工智能的各类内容,在明确新课程标准的前提下,促进学生对相关知识进行更深刻理解,然后通过人工智能教学情境的有效创设,推动初中信息科技课堂教学质量、教学效率得到切实提升.