关键词： 人工智能   数字档案   数据管理   数智化建设  

摘要： 随着全球范围内新一轮科技革命和产业变革，数字化进程加快导致数字档案数量呈指数级增长，传统档案管理模式已难以应对海量数据的处理需求。我国自然资源档案数字化建设虽处于高速发展期，但仍面临数据融合度有待提高、数据价值挖掘深度不足、服务效能存在显著落差以及存在潜在的安全合规风险等问题。本文基于英国“AI for Selection”项目利用人工智能（AI）技术开发分类模型器，优化政府档案筛选工作的成功实践，针对上述问题提出解决方案的思路，包括构建自然资源数智化档案管理系统，将自然语言处理、机器学习、图像识别等AI技术与档案管理相结合，实现从档案产生到处置的全生命周期智能管理，以技术手段深化档案价值挖掘、提升服务效能，以人机协同互补的工作模式降低单一人工模式可能带来的风险，以此提升自然资源档案管理水平。同时，建议制定统一的技术标准规范促进档案数据标准化，提升互通性；构建信息安全管理框架和分级分类管理体系，进一步强化信息安全防控。

关键词： 3D打印   含能材料   人工智能   增材制造  

摘要： 聚焦于3D打印技术在含能材料领域的应用实践及其未来发展前景展开深入剖析,系统阐述了3D打印技术的分类体系以及含能材料3D打印的工艺过程,详细梳理了现阶段3D打印技术在含能材料领域的实际应用现状与成果,深入探讨了3D打印技术在该领域的长远发展前景、潜在机遇与面临的挑战,并对其在工业规模化生产应用进程中的可行性与发展路径进行了前瞻性的分析与展望。

关键词： 人工智能   国际传播   智能传播   理念升维   路径创新  

摘要： 随着ChatGPT、Sora、Deepseek等人工智能工具逐渐成熟和普及化并不断向高质高效演进，人工智能已成为驱动国际传播转型升级的强劲动能。新一代人工智能引发国际传播范式的迭代升级、技术驱动下国际话语权力的博弈以及数字算法对国际传播格局的重构促使当代国际传播呈现全新的发展图景。智媒时代的国际传播不仅需要在理论层面对传统国际传播理论进行重新审视和理念升维，还需要在实践层面从顶层设计、内容生产、数字文化产业、技术与人文互构等多维度推进国际传播的结构转型和战略升维，从而更好地提升国际传播效能，为人工智能时代国际冲突加剧背景下的国际传播开辟新的路径。

关键词： 人工智能   注意缺陷多动障碍   辅助诊断   疾病特征预测   药物疗效预测  

摘要： 注意缺陷多动障碍（ADHD）是一种严重影响儿童生长发育的神经障碍性疾病，准确高效的诊断和干预策略是促进患儿身心健康和提高生活质量的关键。当前，临床ADHD诊疗面临诊断主观性强、疗效个体差异大、共病复杂等诸多挑战。人工智能（AI）凭借其强大的算法分析和精准的特征提取能力在ADHD儿童的早期诊断和疗效评估等方面展现出巨大潜力，AI技术能够提供多维度临床决策支持，评估其预后疗效。本文就近年来AI在ADHD疾病诊断、症状和药物疗效预测以及跨诊断的研究进展进行总结，同时提炼核心共性挑战，提出针对性建议，为促进AI技术在ADHD儿童医学中的发展应用提供参考。

关键词： 甲状腺乳头状癌   机器学习   预测   可解释性   诊断  

摘要： 甲状腺乳头状癌（Papillary thyroid carcinoma， PTC）是甲状腺癌中最常见的类型，其早期症状的隐匿性常常导致诊断延迟。为了改善这一状况，本研究旨在开发和验证一种基于机器学习的预测模型用于PTC的诊断，从而为临床决策提供强有力的支持。本研究从2907名良性结节和PTC患者队列中收集并整合了人口统计学、超声影像及实验室特征，采用Lasso回归进行特征选择，使用9种机器学习算法构建PTC诊断模型，并使用了SHAP方法对最佳模型进行可解释性分析。最终，通过Lasso回归确定了11个与PTC相关的生物标志物，XGBoost模型在辅助PTC诊断方面表现最佳，受试者工作曲线下面积为0.9066，准确率为0.8744。校准曲线和临床决策分析也显示XGBoost具有最佳的模型性能。SHAP结果显示，TI-RADS分类、结节形态和超声回声强度是PTC诊断的3个最重要预测因素，而年龄、尿酸水平、钾浓度、甲状腺球蛋白、抗甲状腺过氧化物酶抗体、高血压状态、钙化情况以及饮酒情况也显示出不同程度的影响。本研究成功开发并验证了一个综合性的机器学习模型，该模型结合了多种患者因素用于识别PTC，不仅展示了在PTC诊断方面的巨大潜力，而且通过SHAP分析增强了模型的透明度和可信度，有助于临床医生更深入地理解关键预测因素的作用机制。

关键词： 草原地上生物量   激光雷达   高光谱   机器学习   灌丛草原  

摘要： 气候变化与人类活动加剧了全球草原灌丛化，严重威胁草原生态系统健康，亟需高效精准的生物量监测技术。本研究以锡林郭勒盟灌丛草原为研究区，基于无人机激光雷达（LiDAR）和高光谱数据，结合地面实测数据，采用逐步多元线性回归、支持向量机和随机森林等方法探究了灌丛草原地上生物量（Above-ground biomass， AGB）的最佳反演模型。结果表明，基于LiDAR数据计算的草层平均高度、高光谱数据的红边区间反射率与AGB显著相关。高光谱在草本AGB反演中优于LiDAR精度(R2= 0.87 vs. 0.24)，而LiDAR较高光谱则更适用于灌木AGB反演（R = 0.58 vs. 0.47）。数据融合能显著提升模型精度，LiDAR和高光谱数据多源特征融合的随机森林模型使草本和灌木AGB的R分别达到0.88和0.64。相关成果可为灌丛草原可持续利用和精细化管理提供重要科学支撑。

关键词： 人工智能   智慧健康养老   养老家居   家居环境设计  

摘要： 随着全球老龄化进程的加速，人工智能技术与智慧家居系统的深度融合为养老产业带来了革命性突破。本文通过分析老龄化社会的需求特征，系统探讨了智能养老技术、智慧家居技术体系及其在养老环境设计中的集成应用，提出了构建包含智能家具、智能医疗、智能环境、智能慰藉及智能安防等五大核心模块的智慧养老家居环境，以期为适老化智能家居环境设计提供科学参考。

关键词： 边疆   全球化   人工智能   地缘政治   一般边疆学  

摘要： 全球化进程开启后，在世界各国陆地疆域基本确定的背景下，多数国家政府对边疆争端的关注度逐步降低，转而将产业向拥有廉价劳动力、资源优势明显、市场规模较大、政策优惠较多的沿海国家与地区转移，使得产业转入地带形成新的“核心-边缘”结构，持续改变着地缘政治环境，也重构了传统意义的边疆。与此同时，某些边境地区因特定因素的影响，地缘政治纷争愈加激烈，进而产生了去全球化的取向，对全球化的格局造成了较大割裂。但“逆全球化”不可能阻挡全球化。中东欧国家陆海疆边境爆发战争后，引发美西方对争议区域采取“去全球化”举措，并产生全球化悖论。在此背景下，新高科数字技术、5G网络推动人工智能（AI）等快速发展，形成一种超自然态的地缘政治格局，使人类社会的边疆形态更加多样化。

关键词： 人工智能   科学发现   图书馆角色   AI素养   科研数据   学术支持  

摘要： 人工智能（AI）正以前所未有的速度和广度重塑科学研究范式。从蛋白质结构预测到辅助药物研发，AI技术已成为科研活动的重要工具。然而，当前AI在推理能力、知识生成和实验设计等方面仍存在显著局限，尚不能完全取代人类科学家的角色。图书馆作为知识基础设施的一部分，必须重新定位其在科研生态中的功能和价值。本文基于当前AI科学应用的发展趋势，分析其对图书馆的影响与挑战，并提出面向未来的五项关键行动策略，以实现图书馆从“信息服务者”向“科研协同者”的角色转型。

关键词： 人工智能   机器学习   深度学习   口腔种植修复  

摘要： 21世纪是数智化时代，人工智能（artificial intelligence,AI）在社会各个领域深度融入和迅速崛起，而口腔种植修复也在AI的辅助和催化下向着高效、精准、微创、仿生的方向快速发展。AI不仅已经渗入到种植修复的全流程，而且也参与到口腔种植修复相关研究中来。在未来，AI将改变现有的口腔种植修复医疗模式，具有极大的发展潜力。因此，文章就AI在口腔种植修复各环节中的研究进展、应用现状等方面进行归纳和总结，并对不足及未来挑战作出展望。