基于智能影像基因组学技术的阿尔茨海默病预测进展

 阿尔茨海默病（AD）起病隐匿，目前尚无有效控制病情进展以及治疗的药物或方法。在其发病轻度认知功能障碍阶段早期预测进行干预，则能有效控制其病程。从基于脑影像组学特征的AD早期临床诊断、基于人工智能影像组学技术的AD早期预测两个方面综述了AD的早期诊断与预测研究进展，提出结合多模脑核磁共振影像特征和组学特征，在深度学习的框架下，将影像学和基因组学联系在一起，构造高分类与预测性能的深度学习模型，可为AD早期筛查并干预提供支持。     

柔性基础下不排水桩复合地基固结分析

考虑柔性基础下不排水桩复合地基中桩–土非等应变特性，推导出变荷载下不排水桩复合地基桩间土平均超静孔隙水压力的控制微分方程和求解条件。通过函数变换，基于变荷载下天然地基一维固结理论建立了相应的固结解析解，包括复合地基和桩间土中的平均超静孔隙水压力解答和复合地基整体平均固结度解答。利用有限元模拟方法验证了固结解析解的合理性，并与现有的固结度解析解进行了比较。结果表明，固结度解析解与数值模拟的结果较为吻合，计算精度高于现有的固结计算模型。采用基于等应变假设的固结计算模型分析路堤下不排水桩复合地基的固结速率，计算结果偏大。     

基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

Multifunctional artificial nacre via biomimetic matrix-directed mineralization

Natural nacre, one of the most studied biological structural materials with delicate hierarchical structures and extraordinary performance, has inspired the design and fabrication of artificial structural ceramics with high fracture toughness. However, to meet the diverse requirements of different applications, future structural materials must be multifunctional with superior mechanical properties, such as strength, hardness, and toughness. Herein, based on the matrix-directed mineralization method for producing biomimetic structural materials, we introduce nanoparticles with different inherent functions into the platelets of artificial nacre via the co-mineralization of aragonite and the nanoparticles. Besides their enhanced mechanical properties, the obtained artificial nacre materials also exhibit different functions depending on the type of the nanoparticles. To extend the versatility of this strategy, the effects of nanoparticles of different sizes and zeta potentials on mineralization are also analyzed. This universal strategy can be applied to the fabrication of other types of functionalized biomimetic structural ceramics that have potential applications in various fields, such as biomedical science.     

互联互通蓝图下人工智能与中国经济转型升级研究

基于互联互通蓝图下我国人工智能的发展现状以及我国经济转型升级的现状,研究了人工智能技术与经济之间的正作用——促进生产、提供新经济增长动力、增加高水平就业岗位并改善工作环境、解决社会治理问题、促进国际友好往来,也分析了二者的负作用关系——减少了传统岗位、增大投资风险、冲击传统管理方式、增大中等收入陷阱的可能、带来法律规章制度的漏洞。提出区域治理保持与时俱进、建立技术基金会、注重人才培养与人员培训、企业承担其角色、重视文化与科技的关联的政策建议。     

克氏针茅典型草原区建植人工草地的探索

发展优质高产的人工草地是有效解决草畜矛盾的途径之一。以羊草、披碱草、冰草、紫花苜蓿为实验材料,在呼伦贝尔市新巴尔虎右旗克氏针茅草原区开展人工草地实验。结果表明:建植当年,四种牧草都有较好的出苗率。建植第二年,羊草、披碱草和冰草的株丛数之间无显著差异,显著高于紫花苜蓿的株丛数;羊草和冰草的返青率高于30%,显著大于披碱草的返青率,紫花苜蓿的返青率最低,低于2%,显著小于披碱草的返青率;羊草、披碱草和冰草三种禾草之间的叶氮和叶绿素含量差异均不显著,紫花苜蓿叶片氮和叶绿素含量高于三种禾草;羊草、披碱草和冰草的植株高度为30~40 cm,差异不显著,紫花苜蓿的植株高度最低,为21.6 cm,显著低于其他三种禾草的植株高度;紫花苜蓿地上生物量显著低于三种禾草。受该区域冬季寒冷和生长季干旱的气候限制,需要综合评价确立该区域建植人工草地的可行性。     

对数非线性薛定谔方程基态解的数值解法

针对对数非线性薛定谔方程，本文构造了一种求基态解的数值解法.该方法首先对原始能量泛函进行正则化处理,然后使用归一化梯度流方法来求正则化后的基态解.在求解的每个时间步我们采用向后欧拉傅里叶谱方法的隐式数值格式,并通过不动点迭代求解. 我们分析了正则化方法的能量误差,并通过数值模拟验证了本文方法的可靠性.     

变革的生产视角——对人工智能政治批判的批判

人工智能作为热点话题吸引了相关学者对其进行政治哲学维度的批判,但其批判依然停留在政治和观念的上层建筑半径之内,并未深入到政治的前提——生产领域。大数据算法作为强人工智能的重要应用,其所得出的非线性结果重塑了人们对于"价值"的理解,并引导一种对于"使用价值"追求的复归。随着边际成本的不断递减,大规模生产逐渐向大众生产转变,这使生产者与消费者之间的对抗性分配关系重组,社会消费力变革的趋势开始出现。产消一体化,即新型工人——"产消者"的大众化成为这一变革的可能性路径。     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

美国人工智能研发战略计划2019更新版重点及启示

 美国《国家人工智能研究和发展战略计划： 2019更新版》反映了美国政府和业界对人工智能最新发展的战略判断，是美国推进人工智能前沿研发的纲领性文件。研究了美国人工智能研发战略计划2019更新版对其原有战略方向的转变、提出的新的战略方向，分析了值得关注和研究应对的几个战略方向，提出了中国推进人工智能发展和开展国际合作的对策建议。