关键词： 大科学装置   机器学习方法   碳循环   生物质协同转化   二氧化碳利用  

摘要： 在“双碳”战略背景下，木质纤维素因其可再生及净零碳特性，被认为是后化石时代最具潜力的碳中和资源之一。根据国际能源署预测，至2050年，生物质可贡献约27%的全球交通燃料和18%的化工原料，减排潜力达6 Gt CO?当量。然而，木质纤维素分子尺度上的异质性(如纤维素晶型、半纤维素支化度、木质素单体组成及交联模式)较之均质稳定的化石资源更为复杂。因此，解析极端条件下生物质与CO?协同转化的反应网络及催化剂重构机制，构建“生物质到绿氢再到高值化学品”的闭环碳循环体系，突破化石路径碳约束，实现负碳效益与经济可行性，日益引发研究者的广泛关注。依托同步辐射光源、散裂中子源及高分辨原位谱学等大科学装置，结合多尺度理论计算，阐明反应机理；通过电光热耦合催化整合生物质脱氢氧化与CO?加氢还原；利用人工智能和机器学习进行高通量计算与数据评估，加速催化剂构效关系解析及异质原料筛选。研究表明，电光热耦合催化可有效构建闭环碳循环，显著降低碳排放，同时人工智能技术优化了催化剂设计与原料筛选效率。该方法不仅推动了从经验试错向机理驱动的范式转变，还为精准调控碳循环提供了理论与技术支撑，为分布式能源及农业废弃物协同处理提供了可持续解决方案。

关键词： 信息安全   大数据   人工智能  

摘要： 在人工智能、大数据与云计算等新一代信息技术的推动下,高校数据治理正在从以数据整合与管理为主的初级阶段,转型升级为注重智能分析、深度挖掘和科学决策支持的高阶应用阶段。在数字校园建设不断推进的背景下,高校作为数据采集、存储与应用的核心主体,面临日益严峻的数据安全挑战。进入人工智能(AI)时代,网络攻击手段日益智能化,系统漏洞持续暴露,计算机病毒不断变种,导致高校数据信息泄漏风险大幅上升。针对人工智能算法加剧的安全威胁,本文提出以AI对抗AI的保护理念,从计算机软硬件安全、数据生命周期管理、网络检测与防护、智能算法防御机制、应用系统与人员管理等方面提出具体解决方案,以切实提升高校数据安全防护能力。

关键词： 社区公共养老   人工智能   伦理风险  

摘要： 随着全球老龄化趋势的加剧,社区公共养老服务需求急剧增加,人工智能技术在健康监测、智能陪伴、风险预警等方面的渗透,为养老服务带来了新的发展机遇。然而,其引发的伦理风险也日益凸显,技术规制迫在眉睫。本文以社区公共养老服务中人工智能技术的伦理风险与规制为研究对象,运用案例研究、伦理分析框架(如价值敏感设计理论)、比较研究等方法,识别了技术层、社会层和管理层存在的伦理风险,分析了风险的生成机理,并借鉴国内外规制经验,提出了构建法律规制体系、创新技术治理、建立社会协同机制和实施文化调适策略等规制路径,旨在为社区养老服务中人工智能技术的健康发展提供参考。

关键词： 律师职业   人工智能   实现路径  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的不断发展与成熟,人工智能的特异性优势在社会各个行业显露。本文以人工智能助力律师职业发展的困境为切入点,针对人工智能适用法律的僵化问题,当事人隐私受威胁问题以及律师与当事人的情感沟通问题做了人工智能助力律师职业发展的困境分析,从明晰人工智能的主体责任资格、强化律师应用人工智能的协调机制、构建律师的道德伦理准则新形式、重塑人工智能在法律实务中的功能定位四个方面提出人工智能助力律师职业发展的实现路径。

关键词： 滑坡   监测预警   人工智能   机器学习   深度学习  

摘要： 人工智能在复杂数据处理与模式识别方面展现出突出潜力，逐渐成为推动滑坡监测与预警的重要动力。本文在全面收集并梳理前人研究成果的基础上，利用VOSviewer与CiteSpace工具对Web of Science数据库收录的2015—2024年相关953条文献开展可视化分析，并结合研究现状深入探讨人工智能在地面监测设备支持下的单体滑坡预警实践。总结发现，人工智能技术主要围绕传感器异常检测、多源数据关联性分析、模型参数优化、位移预测以及预警模型构建等环节展开，并逐步形成了由“异常检测-数据关联-参数优化-位移预测-动态预警”构成的技术链条，这一体系显著提高了监测与预警的准确性。但当前研究仍面临异常样本稀缺、异常类型复杂、多源数据跨时空耦合能力弱以及模型输入缺乏关键地质信息等瓶颈，导致预警模型的鲁棒性、可解释性与环境适应性仍显不足。未来人工智能在滑坡监测预警中的研究需推动数据驱动与物理机制融合发展，探索多模型集成、生成式人工智能与代理式人工智能的协同应用，以构建具备机理约束、动态调整能力的可信滑坡预警体系，进一步增强其跨场景泛化能力与实用价值。

关键词： 人工智能   媒体融合   传播新趋势  

摘要： 人工智能技术的深度应用正在重塑媒体融合传播的生态格局,并成为影响媒体传播的重要因素。基于此,本文分析了人工智能驱动下的媒体融合传播新趋势,并提出强化“人机协同”创作机制、优化传播路径设计、优化用户交互机制及构建数据驱动传播体系等对策,希望对人工智能驱动下的媒体融合传播模式优化起到促进作用。

关键词： 人工智能   小学信息技术课堂   逻辑思维   创新能力  

摘要： 人工智能是引领未来社会发展的核心技术,人工智能技术与教育的结合是当今科技创新发展的重要组成部分.在小学信息技术课堂中引入人工智能,能为学生提供更多实践的机会,激发学生学习兴趣,提升学生逻辑思维能力,为学生的未来发展奠定坚实基础.在小学信息技术课堂中,教师应积极运用人工智能技术,引导学生发挥其创造潜能,培养学生的创新意识与能力.本文探讨了人工智能对小学生逻辑思维能力和创新能力的提升作用.

关键词： 人工智能   电子商务   市场营销   智能推荐   营销自动化  

摘要： 人工智能正在重构电子商务领域的营销生态体系。本研究聚焦智能推荐算法、服务机器人应用及决策支持系统三大核心维度,系统阐释了人工智能(AI)驱动下的电商营销模式变革。人工智能技术在电子商务领域的应用,如个性化推荐、智能客服、供应链管理优化等,已被证明在提升用户体验与转化率、实现资源精准配置、推动运营精细化、增强品牌竞争力等方面具有显著价值。展望未来,多模态融合创新、动态策略优化、全流程营销自动化、隐私保护与智能营销协同发展将成为重要演进方向。

摘要： 人工智能技术的发展推动全球产业结构深刻变革,各行业对高层次、复合型人工智能人才的需求愈发迫切。然而,传统高校教育模式难以适配产业升级需求:课程内容与行业技术迭代脱节,学生实践能力薄弱;同时,企业技术创新面临人才供给不足的困境,产业界与学术界的联动机制尚未健全。 。

关键词： 人工智能   音乐创作   创作主体   艺术创新  

摘要： 在当今时代加速演进的背景下,人工智能科技正系统性重构音乐创作生态,驱动创作思想、科技路径与艺术形态的全面革新。本课题以人工智能与音乐创作的深度融合为切入点,从创作主体结构重构、创作逻辑范式转型、创作形态边界延伸三个维度,深入剖析科技对音乐创作的驱动机理,重点回应算法介入引发的原创性认定争议、情感表达自动化等核心问题。研究采用理论建模与实证分析相结合的方法,构建“人类主导-算法协同-伦理约束”三位一体的新型创作范式,为人工智能时代音乐艺术的创新发展提供理论支撑与实践指引。