关键词： 数据与物理双驱动   机器学习   物理机制   水文模型  

摘要： 随着信息技术和物理模型的发展，融合物理机制的机器学习方法因其优越的准确性、物理一致性以及有效处理不确定性和非线性特征的能力，正逐渐成为水文领域的研究热点。本文重点综述了近10年来融合物理机制的机器学习在水文模型中的最新应用与发展，总结了物理机制与机器学习融合模型的不同应用分类，分为误差校正型、参数优化型、数据增强型、物理约束型、结构内嵌型、公式融入型等六种，重点讨论了数据与物理双驱动水文模型的进展与不足。最后，展望了融合物理机制的机器学习在水文模型中的发展方向为模型参数优化、可解释性问题、小样本及中长期尺度模拟的研究，以新型的物理与人工智能结合的方法为动力促进水文模型领域的建设与发展。

关键词： 智能制造   信息型断裂   人智协同   团队工作繁荣   新产品创造力  

摘要： 人工智能是培育新质生产力的核心引擎,智能制造引领制造业数智化转型。研发团队新产品创造力是制造业企业在数字经济时代实现高质量发展的重要保障,当前对智能制造的研究多聚焦于技术架构等宏观议题,较少关注企业内部人力资源配置对团队新产品创造力的驱动机制。探究智能制造情境下信息型断裂的运用和发展,可以为企业激发新产品创造力提供新视角。基于社会信息加工理论,探究在人智协同的调节作用下,智能制造信息型断裂通过团队工作繁荣(团队学习与团队活力)的双通道中介作用对团队新产品创造力的驱动效应。利用57个团队样本数据进行检验,研究发现:(1)智能制造信息型断裂正向促进团队新产品创造力提升;(2)团队学习和团队活力在智能制造信息型断裂与团队新产品创造力间起中介作用;(3)人智协同不仅会强化智能制造信息型断裂与团队学习、团队活力之间的正向关系,还会正向强化智能制造信息型断裂通过团队学习与团队活力影响团队新产品创造力的中介作用。

关键词： 人工智能   合作规制   监督   程序控制  

摘要： 近年来，在国内和国际层面，公私合作型的人工智能标准举措激增，反映了标准在人工智能开发使用及其规制中的重要性。欧盟《人工智能法》作为全球首个人工智能规制领域的立法，其基于标准的规制模式将在一定程度上影响着全球其他国家或地区的人工智能技术发展及规制形态。此模式的运作基础为政府与市场的合作规制，但标准化极为复杂，在监督与责任分配方面，标准化组织需从程序、实体、权利保障等方面积极努力以符合法律的基本要求；公共机关需要进一步强化立法与规制责任，平衡公共利益与个人基本权利的保护。具体应用过程中，人工智能标准须与司法审查机制、合格评定机制以及创新机制相结合，才能真正体现出标准对于人工智能技术发展与落实规制要求方面的促进作用。

关键词： 钠固态电解质   离子电导率   钠离子电池   机器学习   第一性原理计算  

摘要： 钠固态电解质因其能量密度高、安全性好和成本低等优势被视作极具潜能的下一代电解质材料，然而较低的离子电导率成为限制钠固态电解质发展的主要瓶颈之一。本文提出了一种机器学习与第一性原理计算结合的智能模型实现高通量筛选，将离子电导率作为主要的筛选指标，先后使用极端梯度提升（XGBoost）模型和从头算分子动力学（AIMD）预测并验证材料的离子电导率，最终筛选得到4种潜在的无机钠固态电解质材料即Na3HfTiSi2PO12，Na3Bi(BO3)2， Na2LuPCO7以及Na2LuPWO8，并通过进一步分析探究钠离子的迁移机理。

关键词： 低空经济   Citespace   无人机物流   人工智能  

摘要： 文章聚焦低空经济与现代物流的发展方向，运用政策文本分析系统分析了国家层面的政策文件与推出低空经济专项政策的12个省份，探究了每个省份在低空领域未来几年的发展方向，运用Citespace可视化技术，在China National Knowledge Infrastructure和Web of Science中梳理了近年来低空经济领域的相关文献，构建了关键词聚类图谱、关键词频次分布图谱，年发文量趋势图，研究机构图谱等，清晰直观地展示了近年来国内外低空经济的研究方向以及发展趋势，即国内聚焦产业生态构建及区域协同、国外侧重跨学科应用创新的差异化研究格局，无人机技术与人工智能构成国内外共性技术锚点，且我国形成 “政产学研用”多元协同、国外以顶尖机构为枢纽的跨国合作网络的特征。本研究为后续相关研究提供了重要参考，也为政府决策和企业发展提供了有益借鉴。

关键词： 桥梁工程   人工智能   应用  

摘要： 本文聚焦桥梁工程领域,深入探讨人工智能技术的应用情况.通过阐述人工智能在桥梁工程设计、施工以及维护管理等关键环节所发挥的重要作用及其带来的变革性影响,分析当前应用面临的挑战与局限,并对未来发展趋势进行展望,旨在为推动桥梁工程与人工智能技术的深度融合提供理论参考与实践指导.

关键词： 大型语言模型   人工智能   数据处理   深度学习   未来发展趋势  

摘要： 随着大数据技术和人工智能技术的不断发展,大型语言模型人工智能得到了广泛的研究和应用.本文以大型语言模型人工智能作为研究对象,介绍了大型语言模型的基本理论及各类类型,同时阐述了其在语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域的应用情况.在此基础上,提出了一种基于大型语言模型的人工智能研究框架,并对大型语言模型人工智能的未来发展趋势进行了展望和探讨.期望通过本文的研究能够切实提高模型的准确率和效率,推动人工智能技术可持续性发展.

关键词： 人力资源服务业   新质生产力   人工智能   技术创新   资源配置  

摘要： 本文围绕人力资源服务业如何助力新质生产力发展,重点从人工智能这一新质生产力发展的关键驱动力的角度展开探讨.本文分析了人力资源服务业的现状、新质生产力的内涵与要素,研究了人工智能如何应用于人力资源服务业,阐述了人力资源服务业在推动新质生产力发展中的作用机制,包括提供人才支持、创新服务模式、优化资源配置等.同时,剖析了当前面临的挑战,如人才短缺、技术应用难度大、行业标准不完善等,并提出了相应的对策建议.

关键词： 超声检查   肾细胞癌   影像组学   机器学习  

摘要： 目的:探讨基于常规超声不同影像组学模型及与临床超声特征结合构建联合模型在肾细胞癌病理分型中的诊断价值。方法:回顾性收集2017年5月1日至2024年6月7日南方医科大学第十附属医院286例经病理证实为肾细胞癌患者的资料，其中肾透明细胞癌203例，乳头状肾细胞癌44例，嫌色细胞癌39例，按7∶3随机分为训练组（201例）和验证组（85例）。在常规超声图像下勾画感兴趣区域并提取影像组学特征，通过Student t检验、Pearson相关分析和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）特征筛选，采用分类梯度提升（CatBoost）、轻量级梯度提升机（LightGBM）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）及极端梯度提升（XGBoost）6种不同机器学习方法分别建立原始影像模型，采用权重平衡校正样本不平衡，构建平衡样本后影像组学模型;经单因素、多因素Logistic回归分析从临床超声特征中筛选肾细胞癌病理分型的独立预测因子并构建临床影像模型;选择预测性能最佳的影像组学模型与临床影像独立预测因子构建联合模型。通过绘制ROC曲线及obuchowski指数评价模型效能。 结果:影像组学模型中以平衡样本后采用RF构建的影像组学模型预测性能最佳，验证组中微观平均和宏观平均ROC曲线下面积分别为0.918、0.903，obuchowski指数为0.885。超声图像肿块长径及短径作为影像独立预测因子构建临床影像模型，验证组中微观平均和宏观平均ROC曲线下面积分别为0.886、0.606，obuchowski指数为0.569。联合模型微观平均ROC曲线、宏观平均ROC曲线下面积分别为0.888、0.967，obuchowski指数为0.933，性能均优于任一单一模型。结论:基于常规超声影像组学模型联合临床超声特征在肾透明细胞癌、乳头状肾细胞癌及嫌色细胞癌三者鉴别中具有较高的诊断价值，可作为辅助工具，为临床提供有效诊疗参考。

关键词： 智能化技术   工程造价咨询   应用前景   大数据   人工智能  

摘要： 本文旨在探讨智能化技术在工程造价咨询领域的应用前景.文章分析了智能化技术的基础及其在数据采集与处理、自动化流程优化、风险管理与决策支持等方面的应用,以及创新应用模式和实施策略.研究结果表明,智能化技术能显著提升工程造价咨询行业的效率与准确性,优化工作流程,提供精准风险评估与决策支持,推动行业向智能化、高效化、个性化方向发展.