关键词： 人工智能   基层教学组织   教学创新   数字化转型   教研共同体  

摘要： 人工智能技术重塑高校基层教学组织的运行模式,为教学创新提供新的实践路径。基层教学组织作为教学改革的基础单元,其智能化转型既是提升教学质量的必然要求,也是教育数字化转型的关键环节。通过构建智能化的教学管理平台与资源共享机制,既能够优化教学流程与资源分配效率,又能促进教师协同创新与个性化教学实施。人工智能技术的深度应用,不仅推动教学评价从经验判断转向数据驱动,更通过智能诊断与学情分析实现精准教学干预。这种技术赋能模式为基层教学组织突破传统教研壁垒、构建新型教研共同体提供理论支撑与实践参考。

关键词： 无牙颌种植   数字化种植   术前规划   虚拟种植设计   三维成像   计算机辅助设计   数字导板   动态导航   机器人   人工智能  

摘要： 无牙颌患者因牙槽骨广泛吸收、口颌解剖结构改变及咬合关系缺失，使种植治疗在方案设计与术中实施方面面临显著挑战。传统手术依赖术者经验，缺乏标准化流程与可视化支持，导致种植体定位误差大、修复效果可预测性差。近年来，数字化技术在无牙颌种植外科中的应用不断拓展，贯穿术前、术中至术后各阶段，推动治疗模式由经验性操作向数据驱动转变。在术前阶段，通过融合锥形束计算机断层扫描、口内扫描、面部扫描等多模态数据实现虚拟患者建模，辅助精确诊断与数字化种植规划。术中，可借助个性化导板、动态导航及种植机器人实现高精度植入操作。上述技术显著提升了无牙颌种植的精度、安全性与效率，改善患者满意度。本文系统阐述了数字化技术在无牙颌种植外科中的关键应用与阶段性成果，分析其在提升术式可控性、标准化及个性化治疗方面的价值，同时指出当前仍存在设备依赖高、流程整合度不足、临床循证证据有限等问题。结合人工智能、多模态影像融合与手术机器人技术的快速发展，本文展望数字化无牙颌种植外科未来向智能化、一体化与远程化方向的持续演进。

关键词： 逼尿肌活动低下   膀胱腔内电刺激   低强度冲击波治疗   强化学习   人工智能   排尿功能障碍   个体化综合治疗  

摘要： 目的 探讨膀胱腔内电刺激（IVES）与低强度冲击波治疗（Li-ESWT）在改善女性非梗阻性逼尿肌活动低下（NODU）患者膀胱排空功能方面的疗效,并进一步评估引入强化学习（RL）优化策略构建个体化综合治疗方案的临床价值。方法 纳入2023年6月2025年2月在合肥市第二人民医院泌尿外科就诊并经尿动力学确诊的98例女性NODU患者作为研究对象。采用随机数字表法将患者按1:1:1比例分为3组,其中IVES组（n=33）接受IVES治疗;Li-ESWT组（n=35）接受Li-ESWT,RL组（n=30）在RL算法指导下实施个体化综合治疗。比较3组患者治疗前后最大逼尿肌压力（PdetQmax）、最大尿流率（Qmax）、排尿后残余尿量（PVR）、膀胱收缩指数（BCI）、患者膀胱症状主观评价量表评分（PPBC-S）评分、尿失禁影响问卷简表-7（IIQ-7）评分、尿路困扰问卷简表-6（UDI-6）评分、治疗总有效率及满意度。基于临床数据训练RL模型,绘制模型结构图及奖励函数收敛曲线,验证其对优化治疗参数的指导价值。结果 3组患者的基线特征差异无统计学意义（P>0.05）。相较于治疗前,治疗4周后3组患者的PdetQmax、Qmax、BCI均显著升高,PVR、PPBC-S、IIQ-7及UDI-6评分均显著降低（P均<0.01）;治疗4周后RL组的PdetQmax、Qmax、BCI显著高于IVES组和Li-ESWT组,PVR、PPBC-S、IIQ-7及UDI-6评分均显著低于IVES组和LiESWT组（P均<0.05）。治疗4周后,RL组在Qmax增加值、PVR减少值和BCI增加值方面的改善幅度优于其他两组,差异具有统计学意义（均P<0.01）。RL组患者的治疗总有效率为90.0%（27/30）,虽高于IVES组（81.8%,27/33）和Li-ESWT组（77.1%,27/35）,但组间差异无统计学意义（χ2=2.63,P=0.27）。Li-ESWT组满意度为51.4%（18/35）,略高于RL组的30.0（9/30）和IVES组的27.3%（9/33）,但差异无统计学意义（χ2=6.76,P=0.344）。3组均未出现严重不良反应。RL智能体经约200次迭代后奖励值趋于稳定,所推荐的个体化治疗参数进一步优化了膀胱排空效率。结论 相较于IVES和Li-ESWT,融合RL优化策略的个体化综合治疗方案可显著改善女性NODU患者的膀胱排空功能。

关键词： 人工智能   英语听力训练   个性 化教学   智能评估  

摘要： 随着人工智能技术快速发展,越来越多地应用于教育领域。文章以初中英语听力训练为研究对象,通过对传统听力教学中所面临的困难进行分析,探究人工智能技术应用于听力训练的价值和趋势。综合语音识别,智能评估及沉浸式资源的优点,文章提出了个性化训练,即时反馈及多场景听力资源整合的有效途径。同时对实施中教师的数字素养,资源配置以及教学机制方面提出了相应的保障及优化建议。研究的目的在于为推动初中英语听力教学质量的提高提供理论支持与实践指导,推动教学现代化与信息化的深度融合。

关键词： 大语言模型   地质灾害   风险防控体系   人工智能   智能防灾减灾   地质调查工程  

摘要： 【研究目的】在全球气候变化与人类活动日趋剧烈的背景下，地质灾害愈发呈现出突发、多发、复杂等特征，这大大超出了现有地质灾害风险防控体系的应对能力，亟需探索新时期地质灾害风险管理的智能化路径。【研究方法】本文系统回顾了近年来国内外地质灾害风险防控领域的关键研究进展，聚焦我国传统防控体系在风险识别、评估与管控环节面临的突出瓶颈，探讨了其技术赋能的发展过程。在此基础上，提出引入大语言模型（Large Language Models， LLMs）作为核心支撑的智能化地质灾害风险防控框架。【研究结果】本研究设计了一个基于LLMs的地质灾害风险防控体系，贯穿“智能识别—动态评估—协同管理”的全过程，推动地质灾害风险防控向智慧化、系统化方向转型。【结论】通过大语言模型与地质灾害防控场景的深度融合，有望为实现地质灾害防治现代化提供系统性解决方案。

关键词： hERG通道   心脏毒性   生物学检测   人工智能   机器学习  

摘要： 药物心脏毒性早期评估是保障新药安全性的关键环节。人ether-a-go-go相关基因(human ether-a-go-go-related gene，hERG)钾离子通道作为心脏电生理调控的核心靶点，已成为药物心脏毒性评价的重要生物标志物。文章系统综述了基于hERG通道的心脏毒性评价方法。基于hERG通道的实验研究方法包括电生理学检测、分子生物学检测和细胞生物学检测。计算生物学药物毒性预测方法包括基于心电图和定量结构代谢关系模型和基于支持向量机药物毒性预测模型。上述方法在提高评估效率和准确性的同时，也为早期风险识别提供了有力工具。未来，多模态评价体系的建立将成为药物心脏毒性风险评估的重要方向。

关键词： 人工智能   大学英语教学   个性化学习   教师角色   跨文化交际  

摘要： 人工智能技术的快速发展为教育领域带来深刻变革,AI赋能大学英语教学成为技术迭代的必然选择。当前,传统大学英语教学存在教学目标与实际需求脱节、教学内容滞后、方法单一、学生个体差异应对不足等问题。AI技术通过重构教学模式、推动教师角色转型、提升跨文化交际能力,为大学英语教学提供了创新解决方案。然而,AI技术的有效应用仍需教师强化信息技术素养、融合跨学科知识并更新教学理念。未来,需进一步探索AI与教学的深度融合,构建以学生为中心的智慧教育生态,实现效率、质量与公平的协同提升。

关键词： 全氟和多氟羧酸异构体   纳米孔道电化学分析   单分子检测   机器学习  

摘要： 全氟和多氟羧酸化合物（Per-and polyfluoroalkyl carboxylic acids,PFCAs）是一类持久性有机物，其异构体因结构不同呈现迥异的环境行为、生物蓄积性和毒性效应，准确区分PFCAs异构体对风险评估和污染治理至关重要.然而现有检测技术多依赖于标准品，对结构差异极小的PFCAs异构体进行精准分析仍存在挑战.纳米孔道单分子电化学传感分析是一种新兴的检测技术，通过构建分子体积和阻塞电流的线性构效关系可实现无需标准品的直链PFCAs分析，但对PFCAs异构体的区分能力尚待验证.本研究以三组不同类型的PFCAs异构体（4,5,5-三氟戊-4-烯酸/4,4,4-三氟-3-甲基丁-2-烯酸、3,3,3-三氟-2-甲基丙酸/4,4,4-三氟丁酸、2-(三氟甲氧基)乙酸/3,3,3-三氟乳酸/(2R)-3,3,3-三氟-2-羟基-丙酸）为研究对象，通过设计纳米孔道界面（WT/R220N/R220Q Aerolysin）和提取多维特征参数的方法，实现了7种PFCAs异构体近100%准确识别，同时通过特征筛选，在低数据量下实现高的分类准确率，为后续进一步发展全氟和多氟化合物或其它新污染物的单分子快速检测方法奠定了基础.

关键词： 勒索病毒   网络安全   人工智能   防御体系  

摘要： 随着数字经济的迅猛发展，网络安全风险日益加剧。据相关报道，勒索病毒已成为网络空间最具破坏性的威胁之一。值得警惕的是，网络黑客正在不断尝试利用先进的人工智能（AI， artificial intelligence）技术培育新型勒索病毒，使得病毒更智能、更具隐蔽性和破坏力。因此，如何全面审视AI对网络安全带来的新影响，深入揭示其工作原理并研究和构建有效的防御方法迫在眉睫。目前，尚未有文献系统全面地总结并分析AI增强勒索病毒危害的原理和影响。为此，首先对勒索病毒进行了分类；接着，剖析了勒索病毒的攻击流程；然后，结合最新研究进展，深入阐述了AI增强的勒索病毒的工作机理。最后，从预防、预测、检测、识别及缓解五个方面，系统地归纳了基于AI的勒索病毒应对措施，并分析了AI增强勒索病毒的发展趋势与未来可能研究方向，旨在为网络安全领域的从业者提供有价值的参考与启示。

关键词： 人工智能   全球治理   国际法规则   国家主权权力  

摘要： 国际法在全球交往中的各个领域锻造秩序、提供价值、促进文明,是全球发展的基础性规则,应当参与人工智能全球治理领域的秩序构建。在此背景下,人工智能全球治理中的国际法规则主要表现为以国际软法为重要形式、多元共治的治理格局、国际法和国内法互为转化的跨国立法进程等特征。一方面,国际法规则在人工智能全球治理领域存在局限性,规则碎片化引发的冲突成为全球构建具有公信力的治理框架的障碍,普遍呈现弱规范性的模糊性规则又是国际法运行时受到掣肘的重要原因。另一方面,在法律规范性、权威性、强制力等特征的加成下,国际法规则能够在提供行为准则、保证安全底线、构建全球治理法治化规范等方面产生效用。在此基础上,可从坚持以人为本、智能向善的核心治理理念,深化以国家主权权力为核心的规则秩序,搭建以分级治理为基础、以功能主义为导向的全球法治化治理平台等层面具体探讨人工智能全球治理中国际法规则的应然进路。