利用人工ta-siRNA策略培育抗PVY烟草

人工ta-siRNA基因沉默技术具有同时表达多个ta-siRNA和产生ta-siRNA位置固定等特点,在精确性和高效性等方面有明显优势。本研究以马铃薯Y病毒(potato virus Y,PVY)外壳蛋白(coat protein,CP)为靶基因,选取不同位置的3个siRNA为靶序列,烟草TAS3a作为ta-siRNA表达的骨架,分别构建植物表达载体PVY-CP5'、PVY-CPM和PVY-CP3',并利用叶盘法转化烟草NC89。瞬时表达检测结果显示,3个syn-tasiRNA植物表达载体均能在植物体内成功表达siRNA;抗病性鉴定发现,转PVY-CP5'、PVY-CPM和PVY-CP3'的转基因株系中抗病株系的比率分别为45. 08%、27. 21%、61. 90%;Northern杂交分析显示,目的片段转录产物(总RNA)的积累量与植株的抗病性呈负相关,转基因植株中均有siRNA存在,表明植株的病毒抗性是由RNA介导的。

人工智能视域下的新质生产力生成路径

随着人类从信息时代进入数字时代,以科技创新为关键核心的新质生产力正在与人工智能形成“互嵌”。基于高深知识生产、技术元素整合以及产业技术突破,人工智能在新质生产力的劳动者层面催生智能生产力,在劳动资料层面提供高效数字化的劳动工具,在劳动对象层面促发以产业生态化为特征的新型生产体系。以人工智能加快推动新质生产力发展,需要从四个方面着力:一是形成政产学研一体的人工智能人才生态;二是建立协同开放的人工智能科技创新生态;三是培育协调互嵌的人工智能产业生态;四是构建规范高效的人工智能治理制度生态。

糖尿病患者对人工智能电话随访的意愿及需求的质性研究

目的了解糖尿病患者对人工智能电话随访的意愿及需求,为构建更符合实际需求的人工智能电话随访方案提供参考。方法采用描述性质性研究,自拟提纲对2023年12月至2024年5月在广州市某三级甲等医院内分泌科住院治疗的16例2型糖尿病患者进行一对一深入访谈,采用内容分析法分析资料、提炼主题。结果提炼出4个主题:希望接受人工智能电话随访服务;希望人工智能电话随访明确表明医院身份;希望人工智能电话随访提供个性化的随访指导(老年患者个性化随访需求、个性化饮食指导的需求、定制化血糖管理指导、心理支持需求);希望人工智能电话随访和人工随访相结合(融合人工智能与人工随访的需求、对人工随访的期待、多模态信息提供的需求)。结论糖尿病患者希望接受人工智能电话随访。建议医院构建人工智能电话随访系统,为糖尿病患者提供专业和个性化的电话随访服务,并结合人工随访与多模态方法提高随访的可靠性和效果。

高校教师人工智能素养及提升策略

高校教师是智能技术能否以及如何进入高校的关键守门人,其人工智能素养水平直接决定智能时代高校教育教学变革的方向、速度和质量。本研究认为,人工智能素养是高校教师胜任智能时代教书育人、科研创新、社会服务和文化传承等工作需具备的,这些素养具体体现在育人理念、智能教育知识、人机协同教学、数智赋能科研创新、坚持科技向善和人本价值五个维度,整体要求坚持理念引领、知识为基、能力为核、创新为重、价值为本。高校可通过更新教师培训的内容与形式、创新教研室的活动内容与形式以及采用项目驱动提升教师融合人工智能实践能力等策略,促进提升教师人工智能素养,并为其提供组织、制度、资源和环境保障。

人工智能在肝再生评估及预测中的应用现状及前景

肝再生是肝脏维持正常生理功能及应对损伤的关键生物学过程,精准评估与预测肝再生状态对肝脏外科手术规划、肝病治疗策略制定及患者预后判断意义重大。本文系统评述人工智能(artificial intelligence,AI)在肝再生领域的应用现状,涵盖基于影像、临床数据及分子组学的评估手段,剖析当前面临的数据质量、算法可解释性等挑战,并展望多模态融合、实时动态监测及个性化医疗导向下AI的未来发展前景,为推动肝再生研究与临床实践革新提供参考。

人工智能何以赋能教师专业发展:理论模型与实践路向

人工智能赋能教师专业发展已成为教育变革的重要议题,然而在当前人工智能助推教师专业发展的实践中,还存在认知、行为与环境等方面的现实阻碍,已有的专业发展模型主要是外源性的,缺乏对教师主体性的观照。在促进教师专业发展过程中,人工智能作为赋能因子的关键在于通过智能技术确定教师所处的发展阶段,消除和减少发展阶段间的各种阻碍因素,达成专业发展进入下一阶段的条件,实现教师专业发展的进阶。以此为切入点从教师主体性的视角,在现有教师专业发展阶段模型中融入人工智能因子构建的人工智能增强型教师专业发展模型(AIeTPD),具备发展计划可定制、发展过程可调控、发展成效可评价的特点,可通过教师学习、智能研修、教学创新三条路径,支持诊断式学习预测、个性化在线学习、混合式智能研修、交互式虚拟教研、孪生式混合课堂、智能化教学反馈以及综合化教师评价等应用场景,促进教师专业发展的阶段演化,重塑教师学习者、互学者、促学者角色,为数字时代大规模个性化教师专业发展提供支撑。

石羊河下游荒漠区雨养梭梭柠条人工林健康评价

梭梭和柠条作为石羊河下游荒漠区生态安全屏障建设的主要树种,分布面积大,在防风固沙、固碳增汇等方面发挥着重要的作用。近20年来,随着地下水位的下降和气候干旱化,梭梭柠条人工林已出现不同程度的衰败和死亡。选择20 a及以上林龄的梭梭、柠条、梭梭+柠条3种林分,对其生长指标、病态指标、更新指标及多样性指标调查,运用模糊判别法从优势种和林下植被两方面评价林分健康状况。结果表明:(1)石羊河下游梭梭柠条整体处于中等健康及以下水平。(2)梭梭柠条混交林健康状况相对优于柠条林、梭梭林,柠条的病虫害轻于梭梭,发芽指数高于梭梭。(3)土壤含水量与其健康序列有明显的正向相关性,健康序列越高含水量越高,全盐量、有机质、速效P分别明显影响着梭梭柠条的高生长、幼苗更新、盖度、枝条发芽和生活型。

人工智能赋能高职“金课”建设:逻辑耦合、现实困厄与行动路向

人工智能+教育提供“千人千面”的个性化教育,与高职“金课”建设“以学生为中心”的教学理念同向同行;新兴技术与高职教育的互驯互构带来的学科融合以及资源聚合效应,证明人工智能助推高职教育“金课”建设有诸多逻辑上赋能的耦合关系。但人工智能在助推高职“金课”建设的同时,也面临学生高阶性学习目标辅导不足、智慧化教学内容脱节滞后、泛在性课堂实效难以保证、数据化教学评价弱化情感等现实困厄。高职院校“金课”建设未来的行动路向需从强化教师导学作用入手重塑教师角色,通过融入人工智能理论知识、关注个性化自适应学习内容等推动课程内容革命,通过加强多元主体对话建设课堂生态,通过注重情感数据采集来规避教学评价唯数据倾向。

人工智能与教育深度融合的场景细化及落地实践——基于探索性多案例分析法

作为推动全球新一轮科技革命和产业变革的重要引擎,人工智能教育应用的范围和影响力持续扩大,推进人工智能与教育深度融合场景落地对促进教育高质量发展具有重要意义。本研究采用探索性多案例分析法,选取国内外人工智能与教育深度融合的50个典型实践案例,从教育教学、学生发展、教师发展、教育评价、科学研究、教育环境、教育管理七个维度分析案例文本,总结归纳人工智能与教育深度融合的六大场景、15项业务及130多处融合点,凝练场景落地存在的能力、观念、条件、机制与风险五大现实障碍,据此提出转变观念、提升能力、多元供给、激发动力、强化协同和规避风险等推进策略,以期为推进我国人工智能与教育深度融合提供参考。

腰椎“内聚式”对称减压人工诱导突出椎间盘自然回缩的减压机制

背景:腰椎间盘突出症传统手术通过“环”神经广泛式切除进行减压及摘除突出腰椎间盘,存在神经损伤造成瘫痪、腰椎失稳、突出复发、椎间隙感染以及邻椎病等多种风险及并发症。目的:提出腰椎“内聚式”对称减压人工诱导突出椎间盘自然回缩术,观察这种新术式的人工诱导突出椎间盘自然吸收现象及早期临床疗效,并分析其减压机制。方法:纳入2021年3月至2023年5月郑州大学第一附属医院骨科收治的腰椎间盘突出患者214例,其中对照组81例行保守治疗,试验组133例接受腰椎“内聚式”对称减压人工诱导突出椎间盘自然回缩术治疗。试验组术前、术后即刻(7-14 d)及术后早期(1年以上)分别使用MRI图像测量腰椎间盘突出的体积变化,CT图像测量腰椎棘突韧带复合体后移距离以及侧隐窝宽度和高度,日本骨科学会评分评估患者神经功能恢复情况。结果与结论:(1)对照组:保守治疗81例腰椎间盘突出患者共171个突出腰椎间盘,平均随访时间(22.7±23.1)个月;171个突出腰椎间盘就诊时及末次随访MRI测量突出腰椎间盘体积分别为(551.6±257.9)mm3和(792.2±330.4)mm3,体积平均增大率为(53.2±44.4)%,差异有显著性意义(P<0.001);171个突出腰椎间盘中有4个发生了自然回缩现象,吸收比为2.3%(4/171),吸收率为(24.5±9.9)%。(2)试验组:133例腰椎间盘突出患者共285个突出腰椎间盘。①术后即刻:所有患者均完成术后即刻随访,285个突出腰椎间盘中有229个发生回缩,吸收比为80.3%(229/285),平均吸收率为(21.5±20.9)%,显著及完全吸收占6.5%;上腰椎共70个突出腰椎间盘,吸收比为85.7%(60/70),平均吸收率为(23.1±19.5)%,最大吸收率为86.6%;下腰椎共215个突出腰椎间盘,吸收比为78.6%(169/215),平均吸收率为(21.0±21.3)%,最大吸收率为83.2%;上腰椎与下腰椎显著及完全吸收分别占5.7%和6.5%,无统计学差异(P>0.05);术后即刻棘突韧带复合体后移平均距离为(5.2±2.8)mm;术前和术后即刻相比,左侧、右侧侧隐窝的宽度、高度均无统计学差异(P>0.05);术后即刻日本骨科学会评分由术前(10.1±3.4)分提升至(17.0±4.8)分,术后即刻有效率达95.6%;②术后早期:其中46例患者完成术后早期随访,共101个突出腰椎间盘,吸收比为94%(95/101),平均吸收率为(36.9±23.7)%,显著及完全吸收占30.6%,最大吸收率为100%;101个突出腰椎间盘中有3个体积未发生变化,体积不变率为2.97%(3/101);101个突出腰椎间盘有3个突出椎间盘体积增大,增大比为2.97%(3/101),增大率为(18.5±18.4)%;日本骨科学会评分由术前(9.3±5.1)分提升至(23.5±4.0)分,优良率达93.4%。(3)对照组和试验组术后早期突出腰椎间盘吸收比分别为2.3%及85.9%,差异有显著性意义(P<0.001)。(4)并发症:试验组有2例发生切口渗液,延迟愈合,经换药等保守治疗切口愈合,且该组未发生神经损伤或死亡,也未再行二次手术。(5)结果显示,腰椎“内聚式”对称减压人工诱导突出椎间盘自然回缩术是一种可避免“环”神经广泛切除且可获得满意早期临床疗效的治疗腰椎间盘突出的新方法,不破坏腰椎关节突关节,也不改变侧隐窝基本解剖结构,完整保留突出腰椎间盘并可诱导其发生显著甚至完全的人工诱导突出椎间盘自然吸收;腰椎“内聚式”对称减压人工诱导突出椎间盘自然回缩术为腰椎间盘突出症的临床治疗提供了新的依据和方法。

人工智能与政治安全形态演变:一项系统研究的尝试

在人工智能时代,政治安全的内涵正在被不断深化和持续拓展,各国面临的政治安全风险也愈发复杂。根据系统科学理论,政治安全可以构建为一种政治安全系统,包含正反要素、四大结构面与动态稳定的功能。人工智能在经历从游离到输入的时序过程后,作为一种新的要素与政治安全系统发生互动。人工智能与政治安全的互动遵循“技术—应用—风险—系统”的逻辑过程,并实现对系统内其他要素的影响。这种影响全面且深刻,使得人工智能开始大面积嵌入政治安全系统,重构了政治安全结构。政治安全正在面临人工智能所带来的更复杂的风险形态,包括权力安全、制度安全与价值安全在内的政治安全内部生态都将发生深刻变化,推动整个政治安全形态经历深刻的变革。

鸸鹋人工孵化和育雏技术的优化选择

鸸鹋是世界上第二大鸟类,体型和蛋重都仅次于非洲鸵鸟,人工孵化条件与其他雉鸡类差别较大。郑州市动物园从2019年开始研究鸸鹋人工孵化技术,经过5年的试验对比,总结出适合河南气候特定的人工孵化条件:人工孵化温度(36.6±0.1)℃,湿度(46%±2%)。2022年至2024年共入孵66枚卵,其中受精卵数35枚,出雏17只,卵受精率均值53.03%,人工孵化的受精卵孵化率均值82.86%,孵化时间为49~54d,孵化过程中平均失重率为13%~18%。郑州市动物园鸸鹋人工孵化和育雏技术的突破,为全省动物园鸸鹋人工孵化和育雏提供了技术支持,也为同属鹤鸵目的鹤鸵在河南省的人工孵化和育雏技术提供借鉴和参考。

人工智能风险体系与模块化评价指标构建实证研究

[研究目的]在人工智能蓬勃发展的时代,开展人工智能风险体系构建及其对应的模块化评价指标研究,以全面反映AI发展所带来的潜在风险,为不同领域的研究者提供决策依据。[研究方法]首先,基于扎根理论和专家调查法,系统地抽取和设计模块化人工智能风险评价指标;其次,采用层次分析法,对各指标权重进行测算,形成量化后的得分表,并对风险等级进行划分;最后,借助问卷调查法和专家调查法,对该体系进行应用实证研究,以验证其科学性及可行性。[研究结果/结论]人工智能风险体系包含由9个一级指标和41个二级指标组成的模块化评价指标。该体系涵盖技术、伦理、法律和社会等多个维度。基于此体系可以针对某一人工智能事件或功能,使用主观评价的方法对每一个风险子项进行打分,并最终得出总分。模块化指标可以灵活拆分,以量化测度不同领域的AI风险,兼顾全维度与具象维度的AI风险测度问题。

人工智能赋能高等教育评价改革的动因、内涵及路径

在运用“目标达成说”、应答模式和“第四代教育评价理论”等评价理论对人工智能赋能高等教育评价改革动因进行分析基础上,明晰了人工智能赋能高等教育评价改革内涵。随着人工智能技术发展,其教育属性、技术属性和社会属性高度融合的特征,正成为高等教育评价改革驱动力。通过对人工智能赋能高等教育评价改革问题分析,应用人工智能技术构建多元综合评价体系、个性化评价与学习支持体系、高效评价与管理体系、伦理与隐私保护体系和持续优化与反馈体系,强调试点与示范推广,为保障高等教育评价科学性、公平性、透明性与持续性,提升高等教育质量与增值提供路径。

人工智能信息技术在中医四诊现代化研究中的应用现状与展望

随着人工智能信息技术爆发式发展,其在中医领域的应用也逐渐普及。随着现代信息技术的发展,中医诊断学中的望、闻、问、切四诊技术逐渐客观化、标准化、信息化与智能化。借助人工智能、大数据、智能医疗器械等关键要素,提升中医四诊融合及诊断水平,并为中医学的发展注入新的活力,是中医诊断学尤其是四诊技术发展的必然趋势。梳理了近年来中医望诊、闻诊、问诊和切诊的智能化发展及四诊融合概况,以期为中医诊断学及中医现代化的发展提供必要的信息化与智能化发展思路。

生成式人工智能赋能学习分析:价值内涵、实践框架及发展路向

生成式人工智能正在教育领域崭露头角,其在数据处理、分析和生成方面的出色表现,为解决学习分析面临的利益相关者素养不足、技术可信性不强等问题提供了重要机遇,对深化教育评价改革意义深远。然而,关于生成式人工智能赋能学习分析的价值内涵、实践框架及发展路向尚不清晰。因此,研究首先从“术用”与“器用”的双重角度剖析生成式人工智能赋能学习分析的价值内涵。其次,从确立目标、数据采集、数据处理与分析、智慧应用四个主要方面构建并阐释了生成式人工智能赋能学习分析的实践框架,以为学习分析实践提供参考。最后,立足于生成式人工智能赋能学习分析的现状,研究认为未来应该关注智能素养培育,以转向人智协同的学习分析范式;注重多种技术兼容,以促进分析变革培养的创新发展;重视分析伦理规范,以推动可信学习分析生态的构建。

华北落叶松人工林林下物种多样性特征研究

对河北省塞罕坝第三乡林场不同营林区的华北落叶松人工林林下物种多样性进行调查,对比分析不同营林区内林下植被组成及灌木层和草本层的物种重要值、结构特征和物种多样性指数(物种丰富度指数、Simpson优势度指数、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数),探究林下植被物种重要值及多样性指数在3个营林区内的变化差异。结果表明,3个营林区内华北落叶松人工林林下植物共116种,隶属44科86属。林下植物的科、属、种总数在3个营林区中表现一致,即母子沟最高,莫里莫次之,北岔最低。灌木层优势科均以蔷薇科居多,草本层优势科则各有不同,显示出明显的地区差异性。莫里莫营林区灌草层的指数值高于其他2个营林区,母子沟居中,北岔最低。莫里莫营林区高灌草层多样性测度指数可能反映该地区生态系统的较高健康度和韧性,而母子沟的中等多样性测度指数可能表明其生态系统正处于过渡状态,北岔营林区的低多样性测度指数暗示生态系统可能面临潜在风险。研究结果对第三乡林场不同营林区内华北落叶松人工林生态系统的健康管理提供了数据支撑。

Logistic混沌映射与差分进化改进人工蜂群优化水下定位

水下节点定位时通常采用距离估算法,在节点之间利用点到点的距离来估计或基于角度估计来完成节点定位。然而,这种算法存在较大的定位误差。为了提升定位的精确度,引入了人工蜂群(ABC)优化算法,该算法通过将节点定位结果优化问题转化为对节点目标函数的优化问题,有效地提高了水下节点的定位精度。尽管如此,ABC算法在迭代过程中仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。针对这些问题,提出了一种通过Logistic混沌映射与差分进化改进的人工蜂群优化水下定位算法(improved artificial bee colony optimization underwater localization algorithm by Logistic chaos mapping and differential evolution,LDIABC)。首先,在算法种群初始化阶段,引入了Logistic混沌映射,利用该映射函数产生的混沌序列代替随机数生成器,从而使种群在初始化分布时蜜源位置更均匀,并从理论上证明了Logistic混沌序列的互异性,从而避免由于种群分布过于密集导致算法在迭代过程中陷入局部最优;其次,提出了适应度方差这一标准来验证在算法迭代过程中未陷入局部最优,进一步证明其有效性;然后,在引领蜂搜索阶段,基于差分进化的变异策略,提出了权重因子改进引领蜂邻域搜索方式,提高了引领蜂的全局搜索效率,加快了算法的收敛速度。仿真实验表明,LDIABC算法能够有效避免传统ABC算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。相较于Tent-IABC算法、ELOABC算法、CODEGWO算法以及SAPSO算法,LDIABC算法在收敛速度和节点定位成功率上均有显著提升,并且优化定位精度分别提升了6.36%、13.33%、14.16%和16.88%。这些结果证明LDIABC算法能够有效提升水下节点定位精度,具有良好的优化效果。

生成式人工智能驱动下高校图书馆人工智能素养教育实施策略——以ARL高校成员馆为例

文章以ARL发布的《研究图书馆人工智能指导原则》为基础,通过网络调查法对其所有高校成员馆的人工智能素养教育实施情况进行调查。结果显示,ARL高校成员馆的人工智能素养教育通常以提供人工智能素养研究指南、嵌入式课程教学、研讨会以及合作项目等方式实施,呈现出形式灵活多元、服务教学科研、重视人工智能伦理、培养批判思维、推动各类合作等特点。在此基础上,提出我国高校图书馆可以通过开展多样化的教育活动、知识技能与认知伦理并重、加强各领域交流合作和及时学习最佳实践等策略提升人工智能素养教育的质量和水平。

人工智能交叉学科专业学位研究生培养机制探索与实践——以中国矿业大学为例

为深入优化中国矿业大学专业学位研究生教育改革,完善能源资源特色一流人才培养体系,基于该校人工智能交叉学科专业学位研究生培养的现实需求,对此专业学位研究生培养机制进行了探索与实践。通过分析此专业学位研究生培养现状,结合中国矿业大学自身办学特色,建立了具有能源资源特色的人工智能交叉学科专业学位研究生培养机制,全面介绍了该培养机制的内涵和举措,以及中国矿业大学人工智能研究院的实践情况。