关键词： 初创期刊   办刊思路   科技期刊   自负盈亏   人工智能  

摘要： 本文总结分析了10年以来《煤炭与化工》的经营发展思路,并分析了期刊从正确认识自身及不足之处,到具体的各项措施,最终增强了刊物的影响力,获得了期刊所在垂直专业领域的认可,实现了社会效益和经济效益的协同发展,展示出了发展思路的可行性,为类似情况下的期刊提供一些经验借鉴。

关键词： 人工智能   中高职思政课一体化   课程体系   数字资源   评价体系  

摘要： 人工智能技术为破解中高职思政课一体化建设中课程衔接失序、师资协同低效、资源整合不足和评价体系割裂等难题提供了新路径。本文基于对5所高职院校及合作中职学校的调研数据,系统分析人工智能赋能中高职思政课一体化的核心价值、现实困境与实践路径。研究发现,通过构建“中高携手”课程体系、“多方联动”师资团队、“四库融通”立体资源和“全程画像”评价体系,可实现中高职思政课纵向衔接与横向协同。

关键词： 电催化   二氧化碳还原   机器学习   人工智能   单原子催化剂  

摘要： 随着全球对清洁能源需求的不断增长,电催化技术在能源转换和存储方面的重要性日益凸显.在水电解制氢、电催化二氧化碳还原和氨合成等过程中,催化剂的设计成为研究的热点.然而,传统实验试错法效率低下且成本高昂,限制了新材料的发展速度.在此背景下,机器学习作为一种新兴工具,为加速电催化剂的高效设计与性能优化提供了新途径.本综述聚焦于机器学习在电催化剂设计中的应用进展,探讨了从理论模拟到实验数据驱动的研究方法,并分析了不同类型的材料如金属/合金、单原子/双原子以及其他类型催化剂的应用案例.基于对当前研究进展的系统梳理,本综述强调了机器学习在加速电催化剂理性设计和性能优化方面的巨大潜力,同时展望了其对未来清洁能源发展的重要推动作用.

关键词： GenAI   知识体系   理论重构   跨界实践  

摘要： 随着生成式人工智能(GenAI)的快速发展,出版学科知识体系正经历深刻变革。传统知识体系以静态显性知识为核心,GenAI则推动其向动态隐性知识转移,并重塑知识建构主体为人机协同模式。GenAI对出版知识体系的颠覆性影响主要体现在知识建构主体、知识核心属性和知识建构过程的转变等方面,应基于出版知识体系优化的理论框架,建立人类监督的机器学习框架,健全算法透明性伦理规范以及建构“价值敏感设计”方法论,探讨出版教育的跨界实践路径。

关键词： 人工智能   La蛋白   特异性抑制剂   成药性   预测  

摘要： 目的本研究旨在利用人工智能(artificial intelligence,AI)技术,对La蛋白抑制剂候选化合物4424-1120的成药性、代谢途径及药动学特性进行全面预测和评估,为其进一步开发提供理论依据。方法首先确定La蛋白的结构及其关键结合位点;然后,基于La蛋白的X射线晶体结构,采用Schr9dinger软件的Maestro模块进行虚拟筛选,筛选出具有潜在抑制活性的化合物;最后,采用AI成药性预测平台(optADMET)对筛选得到的候选化合物4424-1120进行了成药性和代谢预测,包括理化性质计算、代谢途径模拟、毒性评估以及药动力学参数和转运体相互作用预测,并进行了综合成药性风险评估。结果化合物4424-1120在理化性质预测中显示出随pH变化的显著特征,其溶解度在pH 6~9范围内较高(最大值58.32 mg·mL^(-1)),分配系数在中性及碱性条件下趋于稳定。酸解离常数(acid dissociation constant,pKa)预测结果显示化合物具有3个主要pKa值(2.17、3.81和9.38),在胃肠道pH范围内主要以pKa_Mol_3和pKa_Mol_2形式存在,其中在pH值6~8范围内pKa_Mol_2占比高达96.55%。代谢预测表明,CYP2C9和CYP3A4共同介导其主要代谢产物的生成,CYP_Mol_1和CYP_Mol_4为主要代谢产物,各占代谢总量的28%。此外,UGT1A1和UGT1A8参与其葡糖醛酸化代谢。毒性预测显示化合物在Ames试验和染色体畸变预测中均为阴性,无人类乙型延迟整流钾通道(human ether-à-go-go-related gene,hERG)抑制、致敏性、光毒性风险,急性毒性[半数致死量(lethal dose 50%,LD50)值为486.21 mg·kg^(-1)]和亚慢性毒性[半数毒性剂量(toxic dose 50%,TD50)值为每天44.26 mg·kg^(-1)]较低,可能存在肝毒性风险。本研究还通过图像展示了候选化合物4424-1120的潜在毒性位点,直观反映了其结构与毒性风险之间的关系,为后续优化提供了参考依据。药动学预测显示化合物口服吸收迅速(吸收率99.99%,生物利用度94.64%),血浆浓度在2.48 h达到峰浓度1230.86 ng·mL^(-1),半衰期为12.05 h。综合成药性分析表明,化合物成药性风险低,具有进一步开发潜力。结论AI技术在La蛋白特异性抑制剂的成药性预测中展现出高效性和准确性,为候选化合物4424-1120的评估提供了重要支持。4424-1120具备良好的成药性特征和较低的毒性风险,药动学特性优良,为后续实验验证和新药研发奠定了基础。

关键词： 人工智能交互性刺激   顾客体验优势   顾客满意   人工智能可用性  

摘要： 人工智能交互性刺激对顾客满意的作用关系研究仍存在缺口,顾客体验优势在人工智能交互性刺激与顾客满意之间的作用,以及人工智能可用性在其中的影响尚不清晰。研究基于唤醒理论和沉浸理论,分析了餐饮业智能服务情境下人工智能交互性刺激对顾客满意的影响,并检验了顾客体验优势的中介作用和人工智能可用性的调节作用。利用PLS-SEM方法对268份样本数据进行实证研究,结果表明:人工智能交互性刺激对顾客满意具有正向作用;顾客体验优势在人工智能交互性刺激与顾客满意间起显著的中介作用;人工智能可用性正向调节人工智能交互性刺激与顾客体验优势之间的关系。

关键词： 人工智能   人工智能治理   数据治理   数智转型   数据政策   政策文本  

摘要： 探索面向人工智能的数据治理框架,明确当前全球人工智能战略中数据治理行动的布局及进展,进而从数据治理角度发现推进人工智能开发应用体系的策略。本文对各个国家(地区)发布的人工智能政策进行统计,提取其中与数据治理相关的政策条款,采用内容分析法构建面向人工智能的数据治理框架,并基于现有框架提出优化方向。研究发现,当前政策中面向人工智能的数据治理框架涵盖数据主体、数据对象、数据全生命周期管理、数据保障配置四大层面,具有一定参考价值。同时,面向人工智能的数据治理框架优化构建方向包括强化数据管理机构的参与、凸显专业化资源的建设、补足重点环节、优化阶段性的焦点配置。

关键词： 人工智能   AI图片生成   美术教学  

摘要： 本文依据“双新”背景,以学生发展为中心,以核心素养发展为导向,以AI人工智能为切入点,探讨了教学方式的变革。以《设计首日封》课程教学内容为例,作为本教学内容中空中课堂的教学设计教师与资源建设者,笔者阐释从传统教学方式到人工智能变革,如何在夯实教学重难点的基础上,在教学方式和呈现形式上再次进行尝试,于是借助“豆包”AI智能助手,开展人工智能生成在美术课堂中的应用与探索,培育学生创意实践、艺术表现等美术学科核心素养。

关键词： 学科知识   专业性   术语体系   化工英语教学  

摘要： “新工科”建设背景下,化工英语教学正经历着从工具性向专业性的转变。作为一门专业性强且术语密集的学科,在教学过程中常面临着专业术语体系复杂、学科知识与语言技能培养失衡以及难以满足学生个性化学习需求等现实困境。近年来,人工智能(AI)的出现为化工英语教学带来了新的突破路径。通过提供智能翻译系统、术语库构建、互动练习等工具和技术支撑,利用AI数据分析技术,教师能够实时评估学生学习情况,获取精准的教学反馈。基于此,本文以人工智能为切入点,探讨其在化工英语教学中的应用场景,评估其对学生学习成效的影响,为化工英语教学模式创新提供参考。

关键词： 人工智能   应用方式   课程实践   创新路径  

摘要： AIGC(生成式人工智能)在设计领域广泛应用,为其创新性发展注入强大动力。本文聚焦陶瓷文化元素,将该技术融入信息可视化设计课程,深入探究课程教学实践新模式。引导学生学习陶瓷设计理论与实践,将生成式人工智能技术与陶瓷信息可视化设计进行融合教学实践,摸索切实可行的创新路径。结合学生对信息可视化的理解和认知,验证了人工智能技术赋能陶瓷文化元素可视化设计实践的可行性。在推动信息可视化设计课程改革的同时,促进了陶瓷文化在数字时代的创新与发展。