关键词： 金属-有机框架材料   轻烃分离   多尺度计算   机器学习  

摘要： 金属-有机框架（Metal-Organic Framework,MOF）材料是一类由金属节点和有机配体通过自组装精确构建的纳米多孔晶体。由于MOF材料具有比表面积大和结构可调性高等优点，已在天然气脱重烃、烷烯烃分离以及乙炔纯化等轻烃分离领域展现出巨大的应用潜力。从数以万计的MOF材料中，实现目标应用材料的高效“按需”设计是一个巨大的挑战。计算机辅助技术为研究者提供了一种高效工具，通过理论计算与数据驱动模式轻松地实现大量MOF材料的分离性能预测。基于计算机辅助MOF材料设计的前沿研究成果，系统梳理了多尺度计算方法（量子化学计算、分子动力学模拟和蒙特卡罗模拟）在MOF材料用于轻烃吸附/分离研究中的应用进展，并讨论了新兴机器学习手段辅助MOF材料开发的研究实例。最后，结合多尺度计算和数据驱动方法的技术特点，对计算机辅助MOF材料开发的未来发展方向进行了展望。

关键词： 劳动教育   人工智能   价值重构   现实挑战   创新路径  

摘要： 人工智能技术正深刻重塑劳动教育的价值内涵与实践范式。本研究基于马克思劳动价值论，构建了包含生产价值、育人价值和文化价值的三维分析框架，揭示了人工智能时代劳动教育的价值转型机制。通过分析，发现当前劳动教育面临三重困境：认知层面的技术依赖与观念滞后、实践层面的技能供需结构性矛盾、价值层面的工具理性挤压人文内核。据此提出“认知-实践-价值”协同创新路径：通过分层劳动观念转型机制与技术伦理课程矩阵推动认知革新；依托动态技能培养体系与人机协同实训平台重构实践模式；构建融合量化指标与质性评价的三维评价体系，为劳动教育的理论重构与实践创新提供了系统性解决方案，对新时代劳动教育改革具有重要启示意义。

关键词： 人工智能   人机融合智能   智能决策   人机协同  

摘要： 人机融合智能是人工智能发展到一定阶段的产物，构成了由弱人工智能向强人工智能过渡的关键中间智能形态。该领域的研究不仅涵盖人工智能基础理论与技术的探索，还涉及人类、机器与环境之间复杂关系的系统性分析。在军事、医疗和驾驶等应用场景中，探索人机融合智能在复杂决策中的应用具有重要的研究意义和实用价值。该文阐述了人机融合智能的概念，分析实现人机融合智能决策的意义;归纳了人机融合智能决策系统的一般框架，并依据决策任务的特性及其中体现的人机关系，总结了人机融合智能决策的3种具体方式，即人类主导型决策、机器主导型决策和人机协同型决策;介绍了人机融合智能决策的典型应用;讨论了人机融合智能决策存在的问题和未来的研究方向。

关键词： 医学检验   人工智能   课程重构   五维协同   智能教育生态  

摘要： 针对人工智能技术驱动的医学检验行业变革，构建“内容重构-技术融合-师资迭代-评价革新-生态协同”五维协同框架，系统推进“临床微生物学检验技术”课程体系改革。通过动态知识图谱建设、虚实融合实验平台开发及跨学科师资培养体系构建，有效破解传统课程内容更新滞后、教学模式与临床实践脱节等核心问题。改革实践表明，该体系显著提升了学生的临床决策能力、人工智能技术应用能力及科研创新能力，强化了校院协同育人机制。构建的智能教育生态系统依托医院实验室信息系统数据与校企合作资源，建立临床案例即时转化通道与教学资源动态更新机制，形成“教学—临床—产业”良性循环，为医学检验技术专业教育智能化转型提供可复制方案，有效提升教学质量和学生核心能力。

关键词： 未来产业   前沿技术   需求   市场逻辑   人工智能  

摘要： 未来产业的形成与发展一般受前沿技术和颠覆性技术的驱动，同时离不开必要的市场环境。技术条件既定，需求就成为影响未来产业形成和发展的关键性约束条件。未来产业具有技术前沿、爆炸式成长、成本迅速下降、市场竞争激烈、生命周期长短不一等特征，一般首先诞生于发达国家，但由于起点相同或相近，在其他国家也有机会加快发展。一般而言，未来产业不是规划出来的，应纠偏发展未来产业急功近利的做法，但可实施积极的产业政策，主要是营造有利于产业创新的发展环境和生态系统。人工智能要成为新一轮经济增长的重要引擎，必须尽快完成在物理世界的广泛应用，而需求仍然是支撑和约束人工智能产业发展的关键条件。

关键词： 人工智能   锂离子电池   电池性能   材料开发   电池寿命监测  

摘要： 【目的】为了开发高性能锂离子电池，针对人工智能技术在锂离子电池研究中的应用成果开展综述分析，有助于推动锂离子电池技术的创新与发展。【研究现状】综述人工智能技术在锂离子电池领域中的应用研究，概括机器学习算法使用模型及其对锂离子电池性能、寿命提升作用，总结人工智能技术在锂离子电池材料性质预测和开发、状态预测、制造工艺、监测和运行管理等方面的应用。【结论与展望】提出人工智能显著提升锂离子电池生产制造质量和效率，缩短锂离子电池研发周期，但是在数据、模型、计算资源和实际应用等方面存在不足；认为未来的研究方向应聚焦于数据高质量获取、共享和标准化，模型可解释性和通用性提升，与其他技术融合强化，新型电池体系中的推广应用，跨学科合作发展。

关键词： 住院医师规范化培训   循证决策   人工智能   教学模式   评价体系  

摘要： 人工智能（artificial intelligence，AI）技术在循证决策支持中的应用已从辅助诊断延伸至教学创新领域。对规范化培训（规培）医师进行AI技术赋能的循证决策培训，可提升规培医师的AI工具应用能力与数据素养，降低循证应用难度。本研究着重探索了循证决策培训的智能化转型路径，通过与传统规培模式的对比，就AI赋能循证决策培训的必要性、软硬件配置、师资要求、教学模式与内容、评价体系等方面进行梳理，并回顾分析已有的AI赋能培训的实例。研究表明，AI赋能循证决策培训可协助规培医师提升临床思维与决策能力，并提高其循证医学应用素养。

关键词： 人工智能   职业教育   实施路径  

摘要： 人工智能在职业教育中的应用不仅能推动教学模式创新,还能优化教学资源配置,提高教学效率,开辟职业教育新局面.因此,职业院校需结合实际教育需求,灵活应用人工智能技术.分析了人工智能赋能职业教育的价值意蕴,并提出了具体的实施路径,旨在为职业院校更好地应用人工智能技术提供可靠的指导,进而开辟职业教育新局面,为社会培养更多的技术技能型人才.

关键词： 人工智能   法医学教育   课程思政   教学改革   教师数字思政  

摘要： 随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术与教育领域的深度融合，法医学教育正面临教学模式革新与价值观塑造的双重挑战。本文立足法医学科特点，首先分析了法医学课程思政教学的现状，揭示了其在思政元素挖掘、教学模式创新、评价机制完善等方面遇到的困难和挑战。在此背景下，AI技术凭借其自然语言处理、智能交互与数据分析等优势，为法医学课程思政教学带来了新的发展机遇。AI技术可助力课程思政教学资源的开发与整合、构建交互式学习模式以及实现精准化教学评价，为解决上述困难提供有效方案。同时，本文提出从“理念更新—技术掌握—教学设计—价值把控”四个维度提升教师数字思政能力，以期推动法医学课程思政高质量发展，培养兼具专业技术与法治信仰的新时代高素质法医人才。

关键词： 人工智能   小学数学   混合式教学   小学教育  

摘要： 在教育数字化背景下,人工智能技术不断渗透至教育各个领域,推动小学数学教学向融合创新方向转变,使得混合式教学模式成为构建新型课堂生态的一大路径.在此背景下,基于小学数学教学现状,围绕"课前个性化自学""课中智能化导学""课后数据驱动拓学"三个环节,探讨智能检索引擎、生成式AI、语音识别、虚拟现实及智能评测在小学数学混合式教学过程中的应用,以期为推动基础教育数字化转型提供参考.