关键词： 人工智能   药物研发   AlphaFold3   蛋白质设计   抗体设计   小分子药物设计  

摘要： 药物研发作为现代医药产业的核心驱动力,面临传统模式“高投入、长周期、低产出”的困境,亟需突破以应对日益复杂的健康需求。人工智能(AI)技术的快速发展为药物研发带来了革命性变革,其在蛋白质结构预测、蛋白质设计、抗体药物设计及小分子药物设计等领域的应用显著提升了研发效率与成功率。深入分析了AI在蛋白质结构预测中的突破及其在靶点发现、虚拟筛选等环节的应用潜力;探讨了AI驱动蛋白质设计从结构预测到功能创新的闭环模式;剖析了AI在抗体序列优化、亲和力成熟及新型抗体设计中的作用;梳理了AI在小分子药物靶点识别、虚拟筛选及ADMET优化中的最新成果。指出AI应用中面临的数据质量、模型可解释性及实验验证等挑战,并展望了多模态数据融合、动态行为预测及自动化平台的未来发展方向。通过全面剖析AI赋能药物研发的现状与问题,旨在为加速新药创制、提升人类健康福祉提供科学视角与思考启示,提供一个关于AI赋能药物研发领域科技问题的全面且深入的视角,并激发对未来发展方向的思考,以期促进AI技术在药物研发领域的更有效应用,加速新药创制进程,最终惠及人类健康。

关键词： 心肺运动试验   机器学习   时间序列数据   多源信息融合  

摘要： 心肺运动试验是一种用于评估心肺功能、运动能力和整体健康状况的综合测试方法。心肺运动试验涉及多种复杂的生理参数时间序列数据,由于多系统生理参数的高关联性、个体差异性(如年龄和身体状况)与缺乏统一解读标准等原因,使得现有心肺运动试验技术临床应用推广困难。机器学习通过对心肺时间序列数据进行特征提取分析,最终实现疾病的诊断、运动状态识别以及各种生理指标的判断等。基于机器学习的心肺运动试验技术可辅助医生诊断,其有效性优于传统解释方法。本文综述了机器学习在心肺运动试验中的应用进展,涵盖疾病识别、生理参数预测、预后评估及通气阈值自动判定等方向,强调模型可解释性在临床中的重要性。针对当前数据异构、模型泛化性差与临床落地难等问题,提出推动数据共享、发展可解释模型与实现远程智能分析,将心肺运动试验从经验解读迈向数据驱动的智能评估新模式。

关键词： 电子商务   物联网   机器学习   工业4.0   工业5.0  

摘要： 本研究全面综述了物联网环境下电子商务交易算法的优化方法.文章指出物联网技术在工业4.0向工业5.0过渡中,对电子商务的发展起到了关键推动作用.文章深入探讨了垂直物联网框架在数据收集、处理等方面的应用,并强调机器学习、模糊逻辑及卷积神经网络等算法在优化电子商务流程中的重要性.通过案例分析,提出了提升电子商务可持续性、安全性和运营效率的策略,同时指出物联网服务质量、安全性、运营成本及用户IT知识水平是影响其长期发展的关键因素.此外,研究强调了电子商务可持续发展的四个关键因素:物联网服务的质量、安全性、运营成本和87用户的IT知识水平.最后,根据电子商务中基于图像处理和模式识别能力,提出了卷积神经网络模型与优化算法.

关键词： 质子交换膜电解槽   数值模拟   工作参数   性能评估   机器学习  

摘要： 提出了一种基于模拟的质子交换膜电解槽(PEMEC)制氢装置,并采用机器学习对装置进行预测对比分析。研究旨在寻找预测PEMEC性能的最优模型。建立了一个三维电解槽模型,改变电解槽的主要工作参数得到对其电流密度、氢气摩尔分数和温度的影响。以工作参数为自变量,三种评价指标为因变量输出数据集,对PEMEC性能进行相关性分析。采用六种不同预测模型来对PEMEC三种性能评价指标进行预测以比较得到精度最高模型。结果表明,电压是影响三个指标最重要性能因素,其相关系数分别为0.7456、0.6919和0.7664,其次是入口水温度和膜厚度。入口水流速对氢气摩尔分数也有一定影响。随机森林算法和经过遗传算法优化的反向传播神经网络是预测最优模型,其三个指标的决定系数分别为0.995、0.992、0.992和0.996、0.997、0.993。该研究提出了一种将智能算法与数值模拟相结合的方法,为在工程应用中优化PEMEC工作参数和选择最优模型提供了有价值的见解。

关键词： 医院后勤物资管理   人工智能   路径规划  

摘要： 文章系统探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医院后勤物资运输中的创新应用,分析了智能轨道物流传输系统、智能气动物流传输系统、智能箱式物流传输系统、智能物流机器人、智能垃圾污被服处理系统、人工智能调度平台等关键技术如何重构医院物资流转体系。研究显示,搭载人工智能的智慧物流运输系统通过学习医院物资使用习惯、实时采集各方数据、优化物资资源配置、实时计算和匹配运力、优化系统使用时间及路径规划,可显著提升运输效率并降低运营成本。

关键词： 智慧基建   钢材缺陷检测   机器学习算法   数据预处理  

摘要： 本文基于美国国家标准与技术研究所和钢铁工业协会的UCI带钢缺陷公开数据库,对智慧基建中的钢材缺陷分类问题展开研究。样本来源于北美3家钢厂2018~2021年的1941个样本,共有27类特征。选择6种算法并采取数据预处理、特征工程以及超参数调整策略来建立高效的精准钢材缺陷智能分类方案。创新点包括:搭建多种算法融合模型;设计特征分类筛选与调优方案;采用SMOTE解决不均衡样本问题;设置完整的试验评价系统。结果表明,LightGBM和神经网络的精确率和召回率均超过96%。消融实验与参数敏感性分析证明了这些方法对于特征选取和超参数的重要性。后续的研究将扩大收集的样本数量,并尝试结合深度学习和计算机视觉等新技术,使模型更具有普适性、鲁棒性和更高的检测精度,促进智慧基建更广泛的智能化发展。This paper investigates the problem of steel defects classification in smart infrastructure based on the UCI Strip Steel Defects Public Database of the National Institute of Standards and Technology and the Steel Industry Association. The samples are derived from 1941 samples from 3 North American steel mills from 2018~2021, with a total of 27 types of features. Six algorithms are selected and data preprocessing, feature engineering, and hyper-parameter tuning strategies are adopted to establish an efficient and accurate intelligent classification scheme for steel defects. The innovations include: building a fusion model of multiple algorithms;designing a feature classification screening and tuning scheme;adopting SMOTE to solve the problem of unbalanced samples;and setting up a complete experimental evaluation system. The results show that the precision and recall of LightGBM and neural network are more than 96%. Ablation experiments and parameter sensitivity analysis demonstrate the importance of these methods for feature selection and hyperparameterization. Subsequent research will expand the number of collected samples and try to combine new technologies such as deep learning and computer vision to make the model more pervasive, robust, and higher detection accuracy, and promote the intelligent development of smart infrastructure more widely.

关键词： 人工智能   实验室   外语类院校   数智转型  

摘要： 随着人工智能技术蓬勃发展及其在教育领域的应用日益广泛深入,外语类院校实验室建设面临前所未有的机遇与挑战。本文探讨了人工智能背景下外语类院校实验室建设的现状,提出了实验室建设定位应从传统的语言技能训练向综合能力培养转变的观点,应加强硬件设施建设、开发智能软件资源、提升师资技术素养、完善管理模式以及加强伦理安全教育等,从而更好地适应新时代外语教学需求,推动外语教育高质量发展。同时,实验室建设需持续关注技术前沿动态,积极探索人工智能与其他新兴技术的深度融合,拓展国际合作,提升国际化水平,为培养具有全球视野和跨文化交流能力的外语人才提供支撑。

关键词： 人工智能   新闻传播   效率革命   体验升级   商业模式   伦理平衡  

摘要： 在媒介技术革命背景下,新闻业面临信息过载、生产效率低下及用户触达失效等挑战。本文基于人工智能(AI)赋能,提出这一技术在新闻传播领域应用的四个新途径,包括通过生产端智能化实现内容工业化生产、分发端精准化重构传播路径、交互端场景化打造沉浸式体验、商业端智能化挖掘数据资产价值。该策略体系以AI技术为驱动,推动新闻生产从人力密集型向人机协同转型,构建效率与体验双提升的传播新范式,不仅可破解行业现存痛点,更将重塑媒体商业模式,激活深度报道价值,在技术与人文平衡中实现新闻业的可持续进化。

关键词： 人工智能   中学语文   “师-机-生”一体交互协同   教学范式  

摘要： 聚焦人工智能与中学语文教学深度融合的实践场景,以“扬雄赋蜀都,学子鉴成都”课例为载体,开展“师-机-生”协同教学的实践探索与实证研究,为智能时代语文教育如何实现“技术为用,人文为本”提供可迁移的经验参照。研究通过课堂观察、作品分析及数据追踪验证协同效果,利用AI技术赋能复杂文本解读、文化场景重构与创意写作等教学环节,系统验证人机协同在提升学生语言建构能力、批判性思维及文化传承意识方面的实践价值,同时揭示AI技术应用的局限与教学中须注意的问题。

关键词： 人文教育   人工智能   生成式人工智能   新人文  

摘要： 生成式人工智能的发展,不只对高校人文教育的价值伦理、教学模式、职业选择等产生重要影响,更向整个人文教育发起了一场关涉知识、思想与智能的全面挑战。人工智能在与人类的话语交互中逐步产生出了类似于“自由意志”的深度交互智能,促使人文教育必须实现其范式转换:从人文知识的传承者转变为机器智能的教成者。人工智能时代的人文教育,应将传统人文理念转化为机器智能的底层逻辑,将人文学术作为人工智能技术的理论前提;应使AI技术成为人文学术的有机构成,以确保人类的主体地位;应依赖范式革命重构人文教育,以教成AI和规范引导其自我进化之路,预见性地实现人的AI化和AI的人文化。