关键词： 腹腔镜   全直肠系膜切除术   人工智能   实时识别  

摘要： 全直肠系膜切除术是直肠癌的主要治疗手段,但术后排尿和性功能障碍发生率较高,影响患者术后生活质量,约1/3患者由术中无意识损伤自主神经导致,且缺乏有效治疗。盆腔自主神经变异多,单纯根据依靠经验或既往的解剖学知识进行自主神经保留,效果不佳。即便腹腔镜和机器人等技术广泛应用,术后排尿和性功能障碍情况仍无明显改善。目前CT和MRI检查等影像学检查,难以在术前对自主神经的分布和走行成像。

关键词： 找矿预测   人工智能   二维卷积神经网络   大数据   数据增强   金矿   智能矿产预测模型  

摘要： 在当前大数据时代背景下，人工智能正在快速演进并被广泛应用于地质领域。将地学大数据与人工智能方法相结合，进行矿产资源智能勘探预测，已成为世界范围内地质学者关注的重要前沿课题，具有显著的学术研究意义和实际应用价值。基于栖霞—蓬莱地区已完成的金矿勘查数据，采用窗口滑动法进行数据增强并构建训练数据集，利用二维卷积神经网络构建了智能矿产预测模型，通过匹配已知矿床窗口区域的特征和未知窗口区域的特征进行找矿预测。通过训练和试验，优选出效果最好的深度学习参数，实现了对栖霞—蓬莱地区的智能找矿预测，圈定的找矿预测区面积占总面积的11.37%，并进一步确定了3处金矿找矿预测区。通过地质、地球物理、地球化学综合分析，预测区与前人对该地区的认识一致，验证了模型预测的准确性和可靠性。

关键词： 生成式人工智能   深度伪造   使用者   注意义务   DeepSeek  

摘要： 在生成式人工智能全生命周期治理要求下，对使用者行为的法律监管不可或缺。鉴于生成式人工智能具体应用场景与使用者身份的多样性差异，需要对使用者的注意义务类型与内容进行区分设计。原则上，使用者享有使用自由，但不排除因合同性质而负担亲自履行义务，或因制造禁止型使用风险而被禁止使用的可能。使用者通常承担基于交往安全义务产生的内容标识义务与结果审查义务。但在商业服务与个人信息处理活动中，使用者还需履行必要的信息披露以及解释说明义务，以满足消费者与个人信息主体的特别保护需求。对于可能引发高度使用风险的专业使用者，还应当承担风险管理与预防、输入数据质量控制、系统更新与维护等义务。

关键词： 心血管疾病   人工智能   机器学习  

摘要： 心血管疾病（cardiovascular diseases）是我国城乡居民的首要死亡原因，其特征表现为病程漫长、症状多样及致病因素复杂，给心血管疾病的诊断与管理带来了诸多挑战。近年来，人工智能（artificial intelligence， AI）技术的迅猛发展为心血管疾病的早期健康管理与疾病预测提供了前所未有的机遇。通过对大量健康数据进行深度学习与智能分析，AI技术能够精准识别心血管疾病潜在风险，并助力实现个性化健康管理，有效降低疾病发生率及延缓疾病进展。AI技术的应用促进了心血管疾病早期健康监测与预防机制的完善，同时提高了临床影像学诊断及手术治疗的准确性和有效性。此外，AI技术亦被应用于生物大数据分析与新药研发。本文旨在综述AI技术在心血管疾病领域的应用现状，探讨其在提升心血管疾病诊断与治疗效率方面的潜力与挑战。AI将在心血管疾病的预防、诊断和治疗中扮演更加关键的角色，推动智慧医疗与精准医学的进步。

摘要： 当今世界正经历以人工智能等为核心的第四次工业革命,建筑设计行业作为传统技术密集型领域,迎来历史性转型契机."十四五"规划提出要"推动人工智能与实体经济深度融合",《"十四五"建筑业发展规划》也强调智能建造的重要性.今年全国两会,全国人大代表、全国工程勘察设计大师、中国建筑西南设计研究院有限公司总工程师冯远提交《关于加快推动人工智能,助力建筑设计行业高质量发展的建议》,呼吁从制度建设、数据流通、人才培养等方面发力,加快推动人工智能在建筑设计领域应用,推动建筑设计行业实现智能化跃迁,助力建设设计行业高质量发展.

关键词： AI赋能   人工智能   党支部建设   高校  

摘要： 当今时代,随着AI技术迅猛发展,高校党建工作迎来新的机遇与挑战.文章研究探讨了AI技术在智能化党务管理、精准化服务群众、个性化活动组织与创新实践中的应用价值,并提出从"相加"到"相融"的AI赋能高校基层党支部建设路径.通过研究分析上海与大连两所高校的实践案例,展示了AI赋能党建的显著成效.同时,研究也指出了AI赋能党建面临的技术安全、人员匹配、资金投入与资源配置等挑战,并提出应对策略.本研究丰富了AI赋能党建的理论体系,为高校党建实践提供了参考,对推动党建科学化、现代化及落实立德树人根本任务具有深远意义.

关键词： 数据库   人工智能   深度学习   强化学习   查询优化  

摘要： 传统的关系型数据库优化技术(如连接顺序选择、节点调整、成本估算、索引和视图选择)已经无法满足大数据时代各种业务的高性能需求，尤其是云上的需求。由于人工智能技术拥有学习能力，所以在数据库领域展现出了巨大潜力以及研究前景。首先，综述介绍了人工智能应用于关系型数据库的主流方向。其次，探讨基于学习的数据库优化过程中可能遇到的挑战。进而，综述关系型数据库优化的现状及具体技术，并对数据库优化技术的发展进行了展望。重点综述配置优化与查询优化技术：(1) 针对数据库配置优化，主要综述索引推荐、视图推荐以及节点调整。索引推荐包括静态推荐和动态推荐。静态推荐依赖于DBA(Database Administrator)从查询日志中选取常见的查询作为代表性工作负载，并基于工作负载选择合适的索引；动态推荐可以使用贪心算法或者动态规划(Dynamic Programming， DP)，根据工作负载的变化动态更新索引方案，也可以配合DBA的反馈进行动态调整，基于学习的动态推荐方法可以自动从历史数据中学习，而不依赖于DBA的反馈。视图推荐主要有两个任务，候选视图生成和视图选择，候选视图生成通过分析历史工作负载或重写子查询生成高质量候选视图；视图选择在资源限制下优化子集物化，最小化查询成本。节点调整包括基于搜索的方法、传统机器学习法以及强化学习法。基于搜索的方法可以得到一个较好的节点组合，但可能无法在有限的时间内找到最优的节点值；传统机器学习法可以自动优化节点，但需要优质样本；强化学习可以与环境的持续交互来提高泛化能力，仅需要少量样本进行自动调参。(2) 针对查询优化，主要综述基数/代价估计以及连接顺序选择。基数/代价估计分为传统方法与基于学习的方法。传统方法包括直方图、数据画像以及索引采样，现有方法很难支持涉及多表/多列的连接查询，且需要额外空间存放样本；基于学习的方法可以更好地获取表与表、列与列之间的高维关系，并且可以适当地与采样方法结合，达到更好的效果。连接顺序选择包括传统方法、静态学习法以及动态学习法。传统方法通过穷举法、贪心算法或者动态规划来选择一个较好的顺序，但是开销大，无法在短时间选择一个最佳计划；静态学习法可以从历史的查询中学习，以提高未来查询的性能；动态学习法侧重于使用自适应查询处理来学习连接顺序，即使在执行查询时也可以更改连接顺序。

关键词： 空间转录组   聚类   图神经网络   细胞异质性  

摘要： 空间转录组学在识别特定基因表达模式、发现新的细胞类型标志物，以及揭示细胞自组织和共协作方面发挥重要作用。本文系统分类并回顾了近年来基于人工智能理论和技术开发的空间转录组学数据分析方法，这些方法各有特点，适用于不同的研究场景。通过深入分析这些方法，本文提供一个全面的视角，以了解空间转录组学领域的前沿分析进展，并推动这些方法在生物医学研究中的应用，为解析复杂组织中细胞空间异质性和生态位提供工具支持。

摘要： 2025年3月18日,自治区住房城乡建设厅召开"数字住建"和人工智能工作专题会议,进一步贯彻落实自治区"新春第一会"精神,落实自治区党委、政府关于"人工智能+"的决策部署,推动全区住房城乡建设领域数字化转型和智能化升级.自治区住房城乡建设厅党组书记、厅长杨绿峰出席会议并讲话,厅党组成员、副厅长于斌出席会议.

关键词： 技术赋能   小学语文   阅读教学   信息技术   人工智能  

摘要： 技术赋能成为小学语文阅读教学中的一种重要手段,目的是提高教学质量和教学效益.文章通过文献综述、现状分析、案例研究等方法对技术在阅读教学中的应用价值、实施策略及存在的问题进行深入的剖析,以探讨技术如何赋能小学语文阅读教学.研究发现,信息技术、人工智能技术、虚拟现实技术等在教育领域的应用,为小学语文阅读教学带来了全新的教学模式与学习体验.