关键词： 人工智能   高校思政课   教育内容  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代，人工智能深度重塑各行各业，教育领域也发生了深刻变革。文章探究了人工智能赋能高校思政课的三重逻辑。在价值逻辑层面，人工智能赋能高校思政课能够创新教育方式、整合教育资源、强化效果评估；在问题逻辑层面，人工智能赋能高校思政课面临伦理困境、角色冲突、融合障碍等问题；在实践逻辑层面，要想让人工智能更好地赋能高校思政课，需要健全伦理规范、提升教师素养、丰富教育内容、完善评估体系。

关键词： 人工智能   云视频会议系统   语音处理   图像处理   自然语言处理   多模态融合  

摘要： 铁路云视频会议系统在铁路日常生产和运营中发挥着重要作用。通过对当前铁路云视频会议系统进行调研分析，发现系统存在功能单一、智能化程度低等问题。结合系统使用需求，提出了一种现实可行的技术方案，在既有铁路云视频会议系统的内部服务网络和外部服务网络分别增设业务应用服务器、存储服务器和计算服务器，在终端接入区增设全景会议相机和麦克风阵列等设备。将基于人工智能的语音处理、图像处理、自然语言处理和多模态融合等技术应用于铁路视频会议，实现实时翻译与字幕显示、发言者方位识别、自动纪要生成与分类归档等智能化功能应用。从国产自主可控和系统安全角度对系统主要设备配置提出了选型建议。本方案部署后可大幅提升会议效率和系统服务质量，为铁路云视频会议系统未来升级和高质量发展提供技术支撑。

关键词： 激光制造   人工智能   透镜聚焦   振镜扫描   智能制造  

摘要： 激光制造技术因其非接触、高精度等优势，在高端制造领域占据重要地位，但其加工过程涉及光、热、力多物理场耦合及材料非平衡响应，工艺参数与加工效果间存在复杂非线性关联，制约了复杂工况下的应用可靠性。人工智能技术的引入为激光制造智能化提供了新路径：构建工艺参数-质量指标的映射模型，实现多目标优化；基于光谱、声发射等多源传感数据构建实时监测与反馈系统；结合机器人技术提升复杂曲面加工适应性。但是，当前研究与应用仍面临多物理场监测数据一致性不足、AI模型可解释性局限、实时性和算力约束等挑战。本文聚焦透镜聚焦与振镜扫描两类典型加工方式，总结其智能化研究进展，探讨技术瓶颈，并对未来发展趋势进行了探讨和展望。

关键词： 临床研究   人工智能   知情同意   伦理审查  

摘要： 人工智能应用于中医药临床诊疗，可以促进中医药临床诊疗的智能化和现代化发展。将人工智能技术应用于中医药的古籍研究、新药研究、诊断研究、疗效评价等多个方面的科学研究工作，将为中医药研究和发展带来新的机遇与挑战。人工智能应用于中医药临床研究，优化研究方案设计，采集医疗数据信息。人工智能应用于中医药临床研究，在伦理审查过程中，需要关注信息泄露、算法偏见、算法黑箱、训练数据、数字鸿沟、知情同意、伦理意识、审查监管等方面。伴随着人工智能的飞速发展而产生的临床研究风险，需要引起关注，并积极寻求解决途径。

关键词： 火灾预警   气体传感器   少样本学习   原型网络   人工智能  

摘要： 随着气体传感技术的发展，集成多种气体传感器的火灾预警仪表在燃烧早期预警中具有广发的应用前景，有望成为火灾预防及快速干预的有效手段。然而，多传感器系统输出具有数据量大、数据异构等特点，为数据处理和融合处理提出了挑战。本文针对基于多传感器仪表的火灾燃烧场景监测中，存在的异常特征捕捉不及时、难以在火灾早期及时分类燃烧场景等问题，提出了一种融合单类支持向量机（OCSVM,One-Class Support Vector Machine）与少样本学习（FSL,Few-shot Learning）框架的预警分类策略，用于燃烧早期预警与燃烧场景识别。该策略通过滑动窗口数据处理方法与OCSVM模型的结合，实现了早期异常监测并进行实时报警；同时基于元学习框架的Meta-Transformer模型，针对四种燃烧场景进行精确分类，并引入原型网络模块提升了模型在少样本条件下对未见场景的识别能力。实验结果表明，该方法能够在燃烧早期的前5分钟内迅速捕捉异常特征，预警准确率达到97.73%；在预警后，对已见和未见的燃烧场景识别平均准确率分别达到97.33%和94.5%。此外，在快速性验证中，模型对已见和未见的燃烧场景前10分钟内识别的平均准确率分别达到94.21%和95.42%。本研究为研制面向燃烧早期判定与识别的多传感器火灾预警仪表提供了新思路，并有望为智能化的消防应急管理系统发展提供支持。

关键词： 冠心病   机器学习   深度学习   癌症   乳腺癌   肺癌  

摘要： 随着癌症生存率的显著提升，冠心病（CHD）已成为癌症长期幸存者的主要非癌症死因。癌症患者相较普通患者存在特异性风险，包括抗肿瘤治疗相关心血管毒性、临床表现不典型以及传统风险评估工具适用性受限等问题，这使得癌症患者CHD诊疗具有挑战。近年来，机器学习（ML）在医学领域迅速发展，为优化癌症患者CHD诊疗过程，研究者们开发了大量整合临床特征、影像学信息和实验室检查等多模态信息的ML模型。ML的应用不仅提高了癌症患者CHD风险预测能力和早期筛查的敏感度，避免传统诊断模式下的主观误差，还能指导患者进行个性化治疗，改善患者预后。文章通过总结ML在CHD风险预测、诊断优化和治疗决策中的典型应用，探讨ML在CHD诊疗中的研究现状和所面临的挑战，展望其未来的临床应用趋势。

关键词： 生物多样性   人工智能   可持续发展   生态文明建设   美丽中国建设  

摘要： 实现精准生物监测是守牢美丽中国建设安全底线的需求之一。本文围绕淡水环境DNA(eDNA)的国内外最新研究动态，并结合2025年《湖泊科学》eDNA专刊的八项研究成果，简要综述eDNA技术目前的创新成就、关键挑战与瓶颈及未来发展方向，以期为全域生态安全中的多应用场景提供应对思路。

关键词： 人工智能   数智化   数智图书馆   图书馆事业   实现路径  

摘要： [目的/意义] 科技发展与图书馆深度融合，为图书馆带来了全新的机遇与挑战。开展数智图书馆建设的宏观研究，对图书馆事业发展具有重要现实意义。[方法/过程]在分析数智图书馆内涵意蕴的基础上，从数智化技术应用、服务数智化、资源数智化三方面阐述数智图书馆的实践特征，构建数智图书馆的逻辑框架，并分析其作用机理。[结果/结论]数智化推动图书馆重构竞争优势成为图书馆创新发展的关键驱动力，提出可在强化数智图书馆建设的意愿、培养图书馆敏锐的外部环境感知能力、明确数智图书馆所具备的能力、注重数智图书馆知识服务的新质生产力寻找与培育等方面发力，实现数智图书馆可持续、高质量发展。

关键词： 非常规油气藏   地质调查工程   岩相   机器学习   图像分类  

摘要： 【研究目的】岩相是储层的固有属性，优质岩相是油气藏地质甜点发育的重要基石。传统的岩相研究方法难以满足非均质性极强的复杂非常规油气藏，储层岩相的高效有效识别面临极大挑战。【研究方法】本研究采用理论研究与文献分析相结合的方法，系统梳理了国内外相关研究成果，从多角度深入分析了机器学习在岩相研究中的应用现状与发展趋势，全面探索了“机器学习+岩相”这一新兴交叉领域。【研究结果】利用机器学习算法强大的数据分析能力，高效挖掘复杂地质数据中的非线性关系来识别岩相，已成为地质研究领域的重要方法和热点;机器学习在岩相识别领域广泛应用，涵盖监督学习单模型、集成模型、神经网络、深度学习及无监督模型，为储层岩相的高精度识别提供多样化技术手段;机器学习方法在岩相识别实际应用中面临数据质量、模型可解释性和计算资源等方面的挑战，未来研究应重点深化多源数据融合、模型可解释性及大模型技术等方向。【结论】在中国油气向着深层和超深层发展的背景下，勘探开发面临极大挑战。结合机器学习技术开展地下岩相高效智能研究，精准刻画岩相空间分布规律并圈定岩相甜点区，这将为非常规油气的勘探开发提供更加精准、高效的技术支撑与决策指导。

关键词： 人工智能   工程热力学   渐进式自主学习   AI教学工具  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展对工程教育提出了新的要求,也提供了新的助力.文章聚焦人工智能(AI)时代背景下工程热力学的教学改革,分析了工程热力学课程的知识结构特征,并基于建筑环境与能源应用工程专业培养目标,提出AI技术在教学中的双向赋能路径:通过AI工具辅助学生从基础概念到复杂热力循环的递进式学习,同时培养其信息筛选与自主探究能力;探讨了AI生成动态化、具象化教学材料的可能性,赋能教师教学工具改进.