关键词： 癌症   药物重定位   机器学习   深度学习   生物信息学  

摘要： 全球癌症负担的不断增加促使人们大力研究并试图开发更有效的抗癌药物。然而，开发新药的成本昂贵。本文介绍了一种经济有效的策略——药物重定位，可以将已批准的药物重新用于新的适应证，有望解决这一困境。本文对癌症药物重定位的计算策略进行了回顾，重点关注机器学习。近年来，生物信息学技术和多组学数据的融合极大促进了癌症药物的重新利用。机器学习和深度学习尤其促成了癌症药物重定位成功的飞跃。本综述总结了传统计算方法和机器学习在该领域的应用现状，分析表明无论是独立的还是与其他基于生物信息学的方法相结合，机器学习在促进癌症药物重定位方面都具有很大前景。本文可以为计算策略与癌症药物研发相结合的进一步发展提供参考。

关键词： 人工智能   物流园区   智能仓储   规划设计  

摘要： 在全球经济一体化与电子商务蓬勃发展的时代浪潮下,物流行业作为经济发展的动脉系统,其重要性日益凸显。随着物流行业的快速发展,传统仓储模式面临效率低、成本高、管理难等问题。人工智能技术的兴起,为物流园区智能仓储的规划与设计带来了新的契机。文章深入探讨基于人工智能的物流园区智能仓储规划与设计的关键要素、方法及优势,旨在为打造高效、智能、绿色的现代仓储设施提供理论支持与实践指导。

关键词： 自闭症谱系障碍   早期诊断   人工智能   机器学习   多模态数据  

摘要： 自闭症谱系障碍（ASD）是一类神经发育障碍性疾病，其核心临床表现为社交行为障碍、语言沟通困难以及重复刻板行为。早期诊断，从而能进行早期行为干预是目前能改善患者临床症状且减少终身残疾的主要措施。但早期诊断困难，因为目前所采用的行为量表，比如ABC（异常行为检查表）等，在儿童生命早期阶段，比如2岁左右，很难准确地反应出被试者的社交行为或者语言交流能力。而且，其判断也非常依赖于医生的经验，具有一定的主观性。近年来，随着脑影像技术，比如核磁共振（MRI），特别是功能性核磁共振（fMRI），以及人工智能技术（AI）的飞速发展，为ASD的早期诊断，从无创、客观、以及神经活动异常-行为异常偶联的角度，展示了一种新的机遇。本文比较系统的介绍了ASD的临床基础与诊断挑战，并详细阐述了AI在ASD早期诊断中的数据来源、核心算法和典型研究案例。通过分析当前技术面临的挑战与局限性，提出未来研究方向与临床转化路径，以期进一步加AI在ASD早期诊断中的临床使用研究，使之最终能高效的服务于临床。

关键词： 电敏感区法   机器学习   纯物质颗粒   种类识别   支持向量机  

摘要： 水处理过程中存在多类颗粒物，准确检测其浓度和粒径分布对保障水厂运行和环境监测至关重要。然而，实际环境中各类颗粒物常相互混杂，现有检测方法难以实现混合颗粒体系中的精准检测。为实现水厂智能化监测需求，本研究提出一种结合电敏感区法（ESZ）与机器学习（ML）的方法，首次实现了水处理中典型纯物质颗粒物的高精度分类识别。通过优化ESZ采集条件，确定3 mL/min抽吸速度和300 r/min搅拌速度为最佳参数，并理论分析了ESZ信号的形成机制，发现其波形受流体速度、颗粒直径、密度及形状等多因素影响。基于ESZ构建了纯物质颗粒数据库，通过对比多种机器学习分类算法，最终采用支持向量机（SVM）模型。该模型对气泡、石英砂、聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）和草履虫四类纯物质颗粒的识别准确率达95.3%。其中气泡与石英砂识别效果优异，但PET与草履虫存在一定混淆，需进一步优化算法。本研究为颗粒物识别提供了新思路，未来可通过混合体系验证拓展应用，为水处理监测的精准化与智能化提供技术支持。

关键词： 药剂学   数智化课程   新质人才   人工智能   虚拟仿真  

摘要： 目的 探讨利用人工智能（artificial intelligence，AI）技术和虚拟仿真（virtual reality，VR）技术建设数智化药剂学课程群，提高药学新质人才培养质量的方法。方法 在知识图谱的基础上，将AI和VR技术融合，构建药剂学数智化课程群，实现个性化按需学习和多模态教学。结果 数智化药剂学课程群不仅可为学生提供移动学习、碎片化学习，为教师教学提供平台，还可将药剂学相关知识围绕药品全产业链深度融合，培养学生的药学整体观。数智化药剂学课程群可形成教师-数智化平台-学生以及问题-知识-能力三维多模态个性化教学和按需学习路径，引导学生将知识与能力有效衔接，并实时反馈教学效果，提高学生解决药学复杂问题的能力，形成创新思维能力。结论 基于AI与VR技术融合构建的数智化药剂学课程群能够助力药剂学课程从“学知识”向“提能力”转变，实现药学新质人才个性化培养。

关键词： 多源遥感   Google Earth Engine   灌溉面积   机器学习  

摘要： 灌溉面积精准核算对优化水资源调配和应对农业灾害至关重要，但现有灌溉地图产品缺乏反映作物生长差异的逐季度信息。该研究基于Sentinel-1、Sentinel-2、NASADEM和降水等多源遥感数据，在Google Earth Engine平台提取雷达散射、地物光谱、水分及地形特征，构建分类特征集，并通过机器学习算法，精准提取河套地区2020年逐季度灌溉面积。结果表明，随机森林（RF）在灌溉面积提取中的表现最佳，总体精度超过90%，Kappa系数高于0.80。分析呈现，河套地区在夏秋季大规模灌溉，面积超过8 500 km2，而春冬季反之的分布特征。与实际灌溉规律高度一致。该研究能实时监测和评估干旱与洪涝灾害对灌溉系统的影响，为灾害损失评估、灾后恢复以及水资源优化配置提供科学依据和技术支持，提高应对气候变化和极端天气事件的能力。

关键词： 初中英语   人工智能  

摘要： 随着信息技术的发展,人工智能在教育领域应用日渐广泛。初中英语听说教学传统模式存在局限性,难以充分满足新课标对学生素养培养的需求。在此背景下,探索基于人工智能的教学模式的构建,旨在提升教学质量,助力学生更好地发展英语听说能力。

关键词： 人工智能   初中英语教学   伦理问题   数据隐私   教育公平  

摘要： 人工智能技术的快速发展为初中英语教学带来革新机遇,智能语音评测、个性化学习系统等应用显著提升教学效率与精准性。然而,技术赋能背后潜藏的伦理风险问题逐渐显现,引发学界对AI教育应用价值导向的深刻反思。探讨基于初中英语教学场景,系统分析AI应用中的核心伦理矛盾,提出兼具技术可行性与教育伦理性的解决方案,以期为智能技术与人本教育的有机融合提供实践指引。

关键词： 人工智能   中小学音乐教学   困境   应对策略  

摘要： 深入探讨人工智能时代中小学音乐教学现状、面对的困境以及应对策略,经过对人工智能技术在音乐教学中的应用实行分析同时揭示技术基础设施、教师专业素养、评价体系以及伦理和安全等方面挑战,同时提出加大技术基础设施建设、增加教师专业素养、完善评价体系以及关注伦理和安全问题等应对策略,目的是为构建高效、独特的音乐教学模式,为中小学音乐教学人工智能方面的应用提供借鉴。

关键词： 人工智能   小学语文   识字教学  

摘要： 人工智能技术的融合正逐步改变传统教学模式,特别是在小学语文识字教学中展现出巨大的潜力。在此背景下,基于人工智能的小学语文识字教学策略应运而生,它旨在通过智能化工具、个性化学习路径以及互动性强的学习环境,有效提升学生的识字效率与兴趣,实现因材施教,让每个学生都能在自己的节奏下成长。这一策略不仅关注知识的传授,更强调能力的培养,力求在教与学之间搭建起一座高效、互动、个性化的桥梁。对此,本研究对人工智能的小学语文识字教学策略作出研究。