关键词： 农业面源污染   治理技术   智能决策   人工智能  

摘要： 本文系统回顾了我国农业面源污染治理技术的演进历程，并结合人工智能、物联网等新兴技术，展望了未来治理的创新方向。回溯发现，1990年之前的相关研究主要为随着问题显现开展的理论及认识探讨；2011年提出面源污染治理的系统控制理论，填补了治理领域无理论指导的空白；2021年以来，模型决策和智能装备驱动的面源污染治理技术迭代更新明显加快。同时，1991—2010年期间开展了涉及农田养分管理、排水的拦截净化及水环境修复等多方面的大量研究，但文献关键词可视化知识图谱分析并未形成治理技术的领域聚类，凸显了该阶段理论指导的缺乏。据此，我国农业面源污染治理技术的演进历程可以划分为面源污染问题显现及认识探讨（1970—1990年）、面源污染发生理论与单一防控技术积累（1991—2010年）、系统治理思想与全局治理体系形成（2011—2020年）和模型决策及智能装备驱动的治理技术革新（2021年至今）等4个阶段。随着人工智能技术的持续突破，今后应重点开展污染风险的实时预警溯源、污染治理的分层级决策、多类型污染物的立体协同防控、自主决策“面源机器人”开发等方面的跨学科攻关，实现农业面源污染治理从“被动治理”到“主动防控”的转变，推动我国农业面源污染治理的范式创新。

关键词： 人工智能   智能经济   人工智能经济学   自主知识体系  

摘要： 人工智能技术进步及其应用形成了智能革命，推动了智能经济的产生与发展，智能革命给传统经济学理论带来挑战，人工智能将给现代经济学带来一场新的智能革命，智能经济的发展需要构建人工智能经济学自主知识体系。智能革命背景下数据、算力和算法是人工智能经济学的核心要素，人工智能经济学的技术—经济特征体现了技术的深度学习能力、跨界融合的可能性、人机协同的工作模式、对经济的渗透性和协同性以及创新性的潜力。人工智能经济学的研究对象包括人工智能技术对经济活动、经济价值、劳动市场、经济增长和社会福利等方面的影响，研究方法主要以实验研究法、案例研究法、数学建模法等为主。理论体系包括人工智能与微观经济学、人工智能与中观经济学、人工智能与宏观经济学、人工智能经济的治理、人工智能经济与人工智能经济学的未来五个层次。研究内容包括人工智能对经济增长和经济发展的影响、市场规模预测、行业生产率提升、就业转移、创新金融模式、规模经济效应、风险投资的重要性以及元任务框架等多个方面。人工智能经济学在预测和决策支持、自动化和劳动力替代、个性化推荐和定价、金融市场和投资、社会福利和公共政策等领域有诸多应用。

关键词： 人工智能   人力资源管理   中小企业  

摘要： 本研究探讨了人工智能(AI)在中国中小企业(SMEs)人力资源管理中的应用及其对工作绩效的影响。研究分析了AI技术在企业内部的应用程度、人力资源数据的质量以及当前人力资源管理水平,旨在揭示AI技术如何促进员工绩效提升。研究发现,尽管AI技术在金融、零售和高科技行业应用广泛,但在人力资源管理中仍面临数据准确性、技术与人类劳动界限、系统整合以及员工培训等挑战。研究强调了在人力资源管理中有效利用AI技术的重要性,以提高企业竞争力。

关键词： 乳腺肿瘤   磁共振成像   受体,ErbB-2   人工智能   综述  

摘要： 人表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌是乳腺癌的一种特殊亚型，其生长速度较快，侵袭性和复发率较高。MRI是诊断和评估该类型乳腺癌的关键方法，常规MRI检查可以观察肿瘤的形态特征及与周围组织的关系；动态对比增强MRI可以反映乳腺病变的动力学特征、血管供应和渗透性；近年来，影像组学和深度学习等人工智能技术在医学影像领域中的广泛应用，为HER-2阳性乳腺癌精准、高效的影像学评估做出重大贡献。本文对多参数MRI在HER-2阳性乳腺癌的应用进展进行综述。

关键词： 机器学习   催化剂   氧化   性能预测   优化设计  

摘要： 氨基能源催化燃烧技术因高热效率与低污染特性成为清洁能源研究热点，其核心挑战在于高效催化剂的开发。针对传统试错法周期长、成本高的问题，提出数据驱动策略，整合597组氨气转化率与529组氮气选择性数据采用随机森林回归（RFR）、梯度提升决策树（GBDT）及类别型梯度提升（CatBoost）模型进行性能预测。结果表明，RFR模型在双目标预测中综合表现最优，测试集对氨气转化率预测R2=0.912，MAE=0.047，氮气选择性R2=0.918，MAE=0.033。特征重要性分析显示，反应温度对两目标特征影响最大。通过部分依赖图（PDP）解析CuO与CeO2的协同效应，预测在500℃、700℃及900℃下不同比例负载量对应催化氧化性能，实验验证显示预测误差<3%。为机器学习驱动的催化剂设计提供了可借鉴的方法论框架，显著缩短开发周期、降低成本。

关键词： 同步辐射   熔焊   增材制造   熔池   原位表征   数值模拟   人工智能  

摘要： 同步辐射技术凭借其高亮度、高时空分辨率及强穿透性优势，为熔焊与金属增材制造中熔池内部动态信息的实时表征提供了革命性手段。本文系统综述了同步辐射技术在熔池气液界面动态、固液界面演化、金属流动行为、气泡行为等关键领域的应用进展。研究表明，同步辐射技术可突破传统表征手段的时空分辨率与穿透深度限制，揭示熔池内部多物理场耦合机制及缺陷形成规律，为工艺参数优化与数值模型验证提供高精度实验基准。此外，人工智能与同步辐射技术的结合显著提升了数据解析效率。然而，现有技术仍面临时空分辨率不足、多模态协同性有限及全生命周期观测缺失等挑战。未来，随着第四代同步辐射光源的普及、多模态联用技术的开发以及人工智能的深度赋能将推动该技术向全周期、多尺度、高保真方向发展，为熔焊与金属增材制造工艺优化与工业应用提供更强支撑。

关键词： 指标因子   人工智能   多灾种   易发性预测   SBAS-InSAR   斜坡单元  

摘要： 多灾种聚集地区的地质灾害易发性预测应针对各类灾害的自身特点建立指标因子评价体系，生成不同种类地质灾害的易发性预测分区图更有利于地质灾害的风险管理与最终决策。以天津北部蓟州山区为例，针对崩塌、滑坡、泥石流灾害的不同机制，分别制定了2套指标因子评价体系，基于统计-人工智能耦合模型和斜坡单元分别建立了适用于崩滑灾害和泥石流灾害的易发性分区图，分别利用ROC曲线和SBAS-InSAR解译得到的地质灾害隐患点进行预测精度验证。结果显示：基于历史灾害点与栅格单元的易发性预测性能最高可达到0.924和0.911；利用SBAS-InSAR技术解译出过去十年间的崩滑隐患点共55处，泥石流灾害共27处，当考虑斜坡单元获得易发性预测分区图时，落入高易发区的隐患点分别达到了92.7%（崩滑灾害）和100%（泥石流灾害）。上述结果表明将机理与人工智能双驱动模式纳入地质灾害易发性评估符合实际情况，能够为多灾种聚集地区的地质灾害防治与风险管控提供科学参考。

关键词： AI   人工智能   新时代财务变革   智能化转型  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,行政事业单位财务管理面临从传统模式向智能化转型的历史机遇。本文通过分析AI技术在财务自动化处理、风险预警、决策支持等领域的应用场景,探讨其对财务工作效率、管理精度及服务效能的提升作用。同时,研究会计人员在技术变革中需具备数据分析能力、跨领域协作能力及战略思维等新型职业素养,提出包括技术融合路径、人才培养体系、制度保障机制在内的三维转型框架,为行政事业单位构建智能财务生态系统提供理论支持与参考。

关键词： 人工智能   混合式教学模式   教学改革  

摘要： 随着我国高等教育进入内涵发展和质量提升的关键时期,促进人工智能与教育教学的深度融合,开发高质量的智慧课程将是课程改革和发展的重要方向.为此,基于人工智能技术,创新设计三元主体、三段结合、三学递进的智慧课程“333”混合式教学模式,为混合式教学改革奠定基础.结果表明,“333”混合式教学模式有助于培养学生的综合能力,提高教学效果.

关键词： 滑坡   机器学习   特征筛选   易发性   集成模型  

摘要： 以安徽省历史滑坡与水文地质条件为原始数据，利用5种典型机器学习模型，选取9种环境致灾因子作为初始输入变量，针对机器学习输入变量筛选组合对不同模型的性能影响问题，采用多种因子筛选方法及数种评价指标，考察各筛选组合下每种算法模型对滑坡易发性的预测精度。评价结果显示，全选组与轻量梯度提升机（LightGBM）模型的组合具有最优的性能；在研究区的滑坡易发性研究中，对机器学习输入因子的筛选并不一定对模型的性能提升产生正面影响；集成模型比单评估器模型性能更优，且LightGBM由于采用了基于叶子结点的决策树算法，相较于其他集成算法模型性能有一定的提升。