关键词： 抗病毒药物   质量监控   液质联用   裂解机理   机器学习   模型测试  

摘要： 该研究基于超高效液相色谱-四极杆-飞行时间串联质谱（UPLC-Q-TOF-MS/MS）技术建立了奈玛特韦、利托纳韦和奥司他韦的快速分析方法，对上述3种抗病毒药物进行了二级质谱碎裂机理精细分析。通过机器学习构建的自动解析算法实现了标样非依赖性鉴定，即使在血清1%加标水平下仍有100%检出率，对低丰度碎片离子表现出足够的识别能力。在模型测试中，该系统能有效区分目标化合物与基质干扰物，展现出良好的特异性。采用该方法成功从实际药品中分离鉴定出奈玛特韦、利托纳韦和奥司他韦，匹配得分均高于85。该研究为抗病毒药物质量监控提供了新思路和技术支持。

关键词： 人工智能   智能鸿沟   数据要素   数据资源化   数据资产化   数据资本化  

摘要： [研究目的]在数字经济成为我国高质量发展核心引擎的背景下,缩小地区间智能鸿沟是释放数据要素价值、驱动人工智能技术健康可持续发展的核心路径。[研究方法]本研究在揭示智能鸿沟和数字鸿沟形成本质差异的基础上,创新性地引入数据要素视角构建了一个用于揭示智能鸿沟地区异质性形成机理的框架。[研究结果/结论]该框架以数据要素价值释放路径为横轴,以智能鸿沟形成过程中的前置要素、演化路径和表现维度为纵轴,系统揭示了智能鸿沟地区异质性的形成机理:数据基于关键数据行为经过资源化、资产化、资本化,与技术、组织、环境三要素交互赋能,由于地区间数据要素三阶段价值释放能力的差异最终形成数据沟、经济沟和社会沟。本研究从数据要素视角剖析智能鸿沟地区异质性,于理论上拓宽数据要素理论边界;于实践层面上,为科技资源配置、政策优化指明方向。

关键词： 计算光学成像   傅里叶叠层成像技术   人工智能   高通量成像   多模态成像  

摘要： 傅里叶叠层成像(FPM)技术是2013年提出的一种高通量计算光学成像技术，它有效突破了高分辨率成像与大视场成像的矛盾关系，并在近年研究中发现其不单纯是一项突破视场与空间分辨率的工具，更是突破权衡问题的范式，从而获得广泛关注。相比过往的综述，本文不再介绍其概念、基本原理、光学系统与系列应用，而是重阐述了FPM技术从实验室“看着美”到实际应用场景“用得好”这一过程中面临的三大难点：数值模型与物理实际失配、重构时间长算力需求高、缺乏多模态扩展。介绍了如何通过“AI+物理”双驱动实现FPM关键技术革新，包括引入机器学习概念的智能重建算法、光学-算法协同设计、频域外推方法与生成对抗网络融合、多模态成像方案与数据融合增强等，逐步破解FPM技术难点。反过来，深度思考了FPM技术有望反哺“AI+光学”发展的独特价值，如提供物理约束下的AI基准测试、微型化智能显微镜的算力-带宽平衡启示、光电混合架构等。最后，介绍了FPM技术产业化路径和前沿方向，指出随着AI+物理双驱动方式的推动，其将产生大量的产业应用案例，展望了未来应用场景与拓展的可能性，如体液活检与即时检测将会是未来两大重要的增量市场。

关键词： 智能灌溉   精准农业   数字孪生   机器学习   可视化   虚实交互  

摘要： 传统农田灌溉系统存在响应滞后、用水效率低等问题,难以满足精准农业的需求。为提高灌溉系统的智能化水平和水资源利用率,同时提供可视化的交互环境,提出了一种基于数字孪生技术的智能灌溉系统,实现农田环境的动态可视化监测与智能决策。系统以树莓派为数据采集与传输核心,采集土壤湿度、气温等关键环境参数,并通过HTTP通信同步至虚拟环境;采用随机森林机器学习算法预测未来土壤湿度,动态调整灌溉策略;结合Unity 3D构建数字孪生环境,实现实时数据交互、灌溉模拟与反馈,并通过阀门精准控制执行灌溉操作;阐述了系统中的数字空间搭建、实时数据交互、灌溉模拟与反馈,以及阀门精准控制等关键技术。试验结果表明:系统能有效提升灌溉响应速度,优化水资源分配,实现精准灌溉。基于数字孪生的可视化模拟提供了直观的反馈,提高了系统的稳定性和适应性。研究证明了数字孪生技术在智能灌溉中应用的可行性和有效性,为精准农业提供了新思路,具有广泛的推广价值。

关键词： 爆炸冲击波   计算模型   机器学习   含铝炸药   装药形状   地形环境  

摘要： 归纳炸药装药空中爆炸冲击波场计算模型的现有研究成果，深入分析现有计算模型的适用范围与不足，展望空爆冲击波场计算模型未来发展趋势，为城市、山地等复杂环境下二代、三代高能炸药爆炸冲击波场快速准确计算提供新途径。针对高能炸药空中爆炸冲击波传播规律，归纳装药形状、地形环境、大气环境等对冲击波参量影响规律研究现状与成果；分析了已有相关理论模型、经验模型、机器学习模型的适用范围、优缺点以及研究进展；探讨了神经网络等人工智能算法在爆炸冲击波场预估中的应用前景，展望了该方向后续主要发展途径；研究成果可为高能炸药空气中爆炸威力场预估及毁伤技术的发展提供支撑，也可为后续相关技术的研究提供参考。

关键词： 药物设计   分子结构优化   机器学习   深度学习   强化学习  

摘要： 药物分子结构优化是提高药物有效性与安全性的关键环节， 其主要目标是通过合理地调整分子结构， 来满足研发过程中对药物综合性能的严格需求。然而， 庞大的药物化学空间和复杂的多目标优化任务使得这一过程面临显著挑战。近年来， 以深度学习和强化学习为代表的机器学习技术由于其强大的信息挖掘、特征提取以及非线性拟合能力， 已被广泛应用于药物分子结构优化中， 为药物设计提供了新的思路和方法。本文系统梳理了机器学习在药物分子结构优化中的最新研究进展， 深入分析并比较其在不同结构优化场景中的应用优势及特色， 总结了当前药物分子结构优化面临的主要挑战， 并就结构优化未来可能发展的研究方向提供了技术视角。

关键词： 全科医学   数字医疗服务   人工智能  

摘要： 在健康中国战略与分级诊疗制度深化推进的背景下，传统碎片化诊疗模式难以满足全生命周期健康管理的需求，基层医疗资源配置失衡与服务能力短板亟待系统性破局。数字医疗的蓬勃发展为全科医学创新转型带来了契机。数字医疗技术正在重构全科医学的发展范式。在人才培养领域，利用在线教育打破资源壁垒，运用模拟仿真技术构建沉浸式诊疗场景，依托人工智能工具实现个性化能力培养。通过上述技术加速全科医师同质化、规范化培养进程，推动培养模式向实践化、精准化转型。在服务模式革新层面，基于数字医疗技术构建“诊前-诊中-诊后”全流程全科医疗服务体系，创新全科医疗的智能化服务模式。从诊前智能预问诊、分诊、精准预防，诊中精准诊疗与资源协同，到诊后智能随访与动态监测，系统推进全科医疗从“经验驱动”转向“数据智能驱动”，打造“医院-社区-家庭”一体化、连续性的健康管理新生态。然而，当前全科医疗数字化转型面临数据跨系统整合共享难题、数据隐私安全风险、技术推广应用瓶颈及复合型人才短缺等困境。唯有破解上述难题，方能为全科医学健康可持续发展注入新动能。

关键词： 人工智能   发展现状   问题与挑战   发展策略  

摘要： 近年来，人工智能在多个领域受到广泛关注，农业生产与人工智能相结合已成为必然的发展趋势。文章概述了人工智能在农业机械智能化、农业管理智能化、农产品智能检测及销售智能化方面的应用现状，分析了人工智能在农业应用上存在的数据互联和交叉学科人才缺乏、开发成本高等问题，提出了农业数据共享、复合型人才培养、降低技术成本的农业人工智能发展策略，为人工智能在农业领域的应用提供参考。

关键词： 房建工程   竣工结算   全周期管控   人工智能  

摘要： 本文立足人工智能技术背景,探讨房建工程竣工结算全周期管控体系的构建路径与实施策略。研究分析了人工智能技术对提升结算效率、优化管理流程与防控结算风险的重要作用,系统阐述智能造价分析、数据挖掘预警、智能合同审核、BIM结算集成及智能结算平台构建等具体应用场景。同时,提出数据标准化建设、智能算法优化、协同机制完善与人才培养升级等实施路径,旨在通过人工智能技术赋能房建工程竣工结算管理,构建集预警、监控、分析、决策于一体的全周期管控体系,为提升工程结算管理效能与质量提供理论参考与实践指导。

关键词： 人工智能   包容性治理   开源模式  

摘要： 包容性治理是应对人工智能的复杂性、不可预测性、高迭代性的基本治理思路。包容性治理以多元主体为特征、共治共享为旨归、协商合作为路径，在治理理念、框架及策略三个维度实现了“破坏性创新”。包容性治理在人工智能时代具有价值、驱力及逻辑上的三重必然性，但面对治理实践中存在的主体多元复杂、资源离散及策略碎片化等现实困境，需要将完善治理原则与协作机制、加强资源整合与降本增效、构建主体统筹与责任机制作为破局之道以推进当代人工智能的包容性治理，促进人工智能的创新发展与全球治理的广泛共识，提升“数智时代”的民生福祉。