关键词： 人工智能   司法决策   法律责任   监督机制   国际合作  

摘要：  本文探讨了人工智能在司法决策中的应用及其面临的挑战。通过利用人工智能,可以提高量刑和定罪的准确性,并改善案件管理和法律咨询服务。然而,这也引发了如数据隐私和安全、算法透明度和公正性,以及法律责任归属等问题。本文通过案例分析,提出了针对这些挑战的政策和建议,并探讨了人工智能在司法实践的未来发展。同时,强调国际合作交流在解决人工智能法律问题中的重要性。

关键词： 农业合成生物学   代谢工程   基因编辑   人工智能   作物产量与品质   可持续农业  

摘要： 合成生物学通过工程化设计与新生命系统构建，为农业带来了革命性的突破。与传统农业技术相比，合成生物学汇聚农业科技领域的高新技术，可以更高效、更广泛地解决光合作用、生物固氮、作物抗逆、农业生态可持续性等世界性农业难题。合成生物学技术不仅可以提高作物产量和优化营养品质，还可以利用生物质副产物产生健康的肥料和土壤，实现废弃物资源化循环的新模式，是应对人口增加和气候变化，促进生物经济可持续发展的战略制高点。本文首先回顾了农业合成生物学的发展历程，综述了基因编辑技术、代谢工程策略、生物传感器元件开发、基因回路设计、人工智能等在农业中广泛应用的合成生物学技术的最新研究进展。随后阐述了合成生物学在农业中的核心应用，包括提高作物产量和资源利用率、增强抗逆性、作物营养强化以及改善微生物互作等方面。最后讨论了目前农业合成生物学应解决的问题以及今后的发展趋势。合成生物学在农业领域的多维应用，将有效保障粮食安全并且助力未来农业可持续发展。

关键词： 机器人辅助肾部分切除术   复杂性肾肿瘤   围手术期结局   肾功能保护   微创手术   混合现实   人工智能   影像导航   自固定缝合技术   零缺血技术  

摘要： 机器人辅助肾部分切除术(RAPN)作为复杂性肾肿瘤微创治疗的一项重要进展,显著提升了手术精准性与安全性。本文综述了RAPN相较于腹腔镜手术(LPN)在缩短肾脏热缺血时间、保护肾功能等方面的技术优势;阐述了其适应证的扩展、与新兴技术(混合现实、人工智能、术中影像导航)的联合应用及手术技术的创新(自固定缝合技术、零缺血技术);重点评价了RAPN治疗肾门肿瘤、完全内生性肿瘤、多灶性肿瘤及孤立肾肿瘤的临床疗效。RAPN通过技术创新与多学科融合,为复杂性肾肿瘤提供了更优的微创治疗选择,但未来仍需对术中并发症的预测及长期肾功能保护策略进行优化。

关键词： 柏拉图   亚里士多德   灵魂论   人工智能  

摘要：  手机有灵魂吗?这个问题的答案需要从灵魂的定义来追寻。在古希腊灵魂论中,柏拉图坚持灵魂和身体的二分结构,并且强调灵魂对身体的主导地位;亚里士多德在定义灵魂时,表明灵魂是一种终极性的生成原因,具有“是其所是”的规定性。本文通过观照古希腊的柏拉图与亚里士多德的灵魂论,并且结合现代关于人工智能自由意志的思考,试图思考和探讨手机是否具有灵魂。

关键词： 人工智能   风景园林   应用  

摘要：  随着科技的发展和人们对于美好环境的追求,人工智能正逐渐渗透进人们的日常生活,为园林设计师们提供了全新的创作工具和思维方式。本文讨论了人工智能在风景园林中的应用,并介绍了其在数据分析与预测、智能决策与优化以及资源优化与节能减排方面的具体应用。同时,本文探讨了人工智能方法的优势和挑战,以及人工智能在风景园林中的未来发展。

关键词： 人工智能   小学语文   习作教学   个性化学习  

摘要： 随着教育信息化的深入发展,人工智能技术在小学语文习作教学中的应用日益广泛,为传统习作教学模式带来了革新机遇。本研究深入探讨了人工智能技术在小学语文习作教学中的应用现状,分析了其面临的思维惰性和教学匹配度等挑战,同时,阐述了智能技术在提供写作灵感、提升教学效率、强化反馈机制、丰富教学资源等方面的优势。在此基础上,提出了智能融合革新教学范式、制定个性化学习方案、深化互动反馈机制、培育观察想象能力、拓展教学资源视野、强化逻辑思维素养等教学策略。随着人工智能技术的不断发展成熟,未来其在小学语文习作教学中必将发挥更大的优势和潜力。

关键词： 大语言模型   计算范式   人工智能  

摘要： 现代大模型规模随扩展定律持续扩大，近万亿的模型参数量带来了算法、硬件、工程领域的一系列困境。Transformer架构本身计算效率较低的瓶颈愈发凸显，也引发了研究人员对通用人工智能（AGI）实现路径的深入思考。一方面，针对现有自回归Transformer架构，已形成注意力机制、低精度量化、参数共享等算法改进方向，以及集群系统优化、硬件系统升级等工程改进方向；另一方面，下一代AI大模型计算范式正朝着不以Next Token Prediction为核心的方向演进，具体包括两类路径：一是从更高抽象层次进行预测的扩散和联合嵌入预测架构，二是从物理第一性原理和计算基材特性出发构建的动力学模型、热力学模型和能量模型。同时，新型计算范式与新型计算基材相结合，有望从根本上改变传统AI算法软件与硬件割裂的局面，成为迈向AGI的高效路径。

关键词： 大语言模型   智能网络   人工智能   应用与挑战  

摘要： 大语言模型（LLM）正逐步融入网络的智能规划建设、智能维护、智能优化与网络运营等关键环节，在提升自动化与智能化水平方面展现出显著潜力。本文基于大模型与智能网络融合的背景，梳理了大模型在智能网络各关键领域的应用路径，总结其在提升决策效率、增强服务适配性、降低运维成本等方面的优势。深入探讨了智能网络环境下大模型面临的解空间组合爆炸与NP难（NP-hard）问题、多维度不确定性、实时性约束、数据异构性、人机协同与成本效益平衡等技术挑战，并归纳了现有应对思路。未来，随着多模态融合、在线学习与人机协同等技术的持续进步，大模型有望在推动网络从规则驱动向知识驱动转型的过程中发挥重要作用，为智能网络的发展提供新思路。

关键词： 人工智能   高中英语教学   外研版教材  

摘要： 在科技日新月异的时代,人工智能逐渐渗透到教育领域,给高中英语教学带来新的机遇和挑战。本文以人工智能背景下的高中英语教学变革为重点,以外研版高中英语教材为例,对其应用现状、变革意义、挑战和应对策略等方面进行了深入的探讨。通过分析发现,人工智能有效地促进了教学模式的创新、学习效率的提高和学生素养的培养,在辅助教学、个性化学习和拓展教学资源等方面取得了显著的成效。但教师在技术应用中的角色转换、技术集成等问题也迫切需要解决。在此基础上,为促进人工智能与高中英语教学的深度融合,提出了加强教师培训、优化技术应用、建立健全监管机制等策略。

关键词： 牙周组织创伤   牙周炎   有限元分析   拉曼光谱   人工智能   多模态技术   多尺度建模   多物理场耦合模型   牙槽骨骨代谢   牙槽骨骨质量评估   生物标志物  

摘要： 牙周组织创伤是指由多种因素导致的牙周组织病理性损伤或状态，涉及复杂的物理学-化学-生物学耦合机制，其精准诊断、评估与修复对口腔功能恢复和长期预后至关重要。传统单一技术常因力学表征不全或生物信息缺失等局限性而无法准确反映牙周组织状态。有限元分析通过有限元本构模型、多物理场耦合、有限元动态分析及多尺度建模的发展提升了物理模拟精度；拉曼光谱基于非弹性光散射分子振动“指纹分析”获取的牙周组织分子化学组成及微环境信息，可用于检测创伤后胶原构象变化、矿化梯度及炎症分子标志物，具有较传统检测方法能更早发现微观损伤的技术优势。单独应用有限元分析或拉曼光谱只能进牙周组织创伤的应力-应变分析等物理模拟或分子化学检测，功能较为局限；但两者联合辅以人工智能(artificial intelligence， AI)形成的物理学-化学-智能分析多模态技术，则可解析牙周组织创伤的生物力学机制、分子病理变化及动态修复过程，并具有疾病早期精准诊断、个性化治疗方案优化等临床应用优势。有限元分析与拉曼光谱在牙周创伤研究中的联合应用尚处起步阶段，现有研究存在多模态数据融合困难、实时反馈滞后、临床验证困难等不足，未来需结合AI优化模型效率，突破学科壁垒，重点解决多尺度数据融合与临床实用化问题并拓展跨学科技术整合。本文重点探讨有限元分析、拉曼光谱及两者联合的多模态技术在牙周组织创伤中的应用研究进展，并提出了一类辅以AI的有限元分析-拉曼光谱多模态技术的研究及应用前景。