传统自动导引运输车(AGV)通常依赖预设路径完成货物分拣递送，缺乏灵活性。近年来，电商爆发，订单量持续上涨，以及多品种、小批次的柔性制造要求给物流业带来新的挑战。自主移动机器人(AMR)凭借灵活规划路径与智能环境交互逐步取代AGV成为智能物流的热门。从AGV至AMR的技术演进历程，包含内在与外在驱动因素，通过对比在不同场景下的性能差异，针对路径规划、多机协同等痛点提出优化方案。未来，AMR依靠与5G/6G、高精度导航、人机交互等方面的融合可以实现进一步的迭代更新。

伴随人工智能技术的快速发展，生成式人工智能日益融入办公领域，显著改变传统的办公模式。本研究以Deepseek在微软Word平台中的应用为例，系统探讨了生成式人工智能技术在办公场景中的优势、现实困境及典型应用场景，通过深入分析生成式人工智能在文本自动生成、信息精准提取、人机智能协作等具体应用场景的实践案例，进一步提出未来办公场景中人机协同发展的优化路径与策略建议，以期为生成式人工智能技术的办公场景落地提供理论支持与实践参考。

社会保障体系在资源分布、覆盖精度与服务效率方面存在结构性难题，数据驱动机制为其提供了技术改善路径。文章研究了社会保障数据整合的实现方式，分析了参保行为监测、资金流动追踪与重点人群识别的技术流程，构建了面向对象分类、动态分配资源与反馈政策调整的优化策略，探讨了待遇测算自动化、服务平台集成化与区域服务匹配机制。研究内容有助于完善社会保障系统的数据支撑结构，提升制度运行的适应性、连续性与操作效率。

智能制造成制造业转型核心方向，人工智能技术与机械电子工程深度融合，推动传统制造模式发生根本性变革。本文聚焦人工智能在机械电子产业的落地实践，系统分析AI技术在机械电子设备感知、控制、优化等环节的产业化应用路径，深入探讨AI驱动下机电系统在精度提升、能耗降低、故障预警等方面的突破及量化经济价值。研究显示，机器学习、计算机视觉等AI技术赋能，使机械电子设备实现自主决策与自适应调节，大幅提升生产效率与产品质量，为制造业智能化升级提供实践参考与数据支撑。

贵州省作为西部多民族聚居地区，文旅融合发展优势明显。在2024年前三季度，旅游接待总人数增长11.0%，旅游总收入增长14.8%，成效显著。但仍存在融合深度不足等问题。未来，应通过强化产业链整合、创新发展模式、完善品牌建设等措施，推动文旅融合向高质量发展转型。

在“双碳”战略与交通强国背景下，新能源汽车智能化已成为产业跃迁的核心支点。本文深入探讨了新能源汽车智能化技术的重要性、主要内容、发展现状、创新及未来趋势，从多个维度全面解析了新能源汽车智能化技术如何推动产业跃迁与社会可持续发展。

在数智技术全域渗透的“十五五”阶段，高职院校图书馆需以智慧资源、智慧服务与智慧空间三维融合为核心，为数智转型提供可复制的制度与技术范式。研究可知，数智化背景下，构建面向未来的类型教育特色学习中心，资源知识图谱化、服务个性化推送与空间智慧交互是其主要技术范式。

信息检索是计算机科学领域的热门研究课题之一，具有广泛的应用场景。但主要局限于特定领域或特定媒介形式，无法满足不同用户群体在不同领域信息交流中与不同媒介的交互需求。针对跨领域信息检索任务，本文提出了一种基于多模态生成式大模型的方法。首先，详细分析了跨领域信息检索技术，总结了信息检索特点，阐述了信息检索方法和检索流程。然后，提出了基于多模态生成的跨领域信息检 索模型。最后，通过实验结果验证了算法模型的有效性和可靠性。结果表明，本文提出的方法在多模态大模型中具有较高的准确率，在跨领域信息检索任务中取得了最优的效果。

在近日举行的第十七届中国生物产业大会上，中国科学院天津工业生物技术研究所原所长、天津市人大常委会副主任马延和做了题为《生物制造与二氧化碳利用》的报告，以下为报告整理。

9 月4日，第十七届中国生物产业大会在武汉开幕。本届大会以“生物科技赋能未来·生物制造重塑世界”为主题，举办生物制造高层论坛等26场活动，17位中外院士和700余家生物产业领域重点企业参加。南京师范大学副校长黄和在生物制造高层论坛做了题为《合成生物驱动生物制造产业革新》的报告。他指出，以合成生物学为基础的生物合成与生物制造，正在引发全方位的产业变革。

随着 AIGC 技术普及与短视频产业的爆发式增长，短视频二次创作已成为兼具文化传播价值与版权争议的核心议题。其创作形态从传统剪辑拼接向 AI “魔改”、模板化生成等多元演进，导致版权边界模糊与侵权认定困境。本文基于现行《著作权法》框架与司法实践案例，聚焦短视频二次创作的版权边界核心争议，系统分析合理使用认定、转换性使用本土化适用、平台责任划分等关键问题，梳理“三步检验法”“四要素法”在司法实践中的适用分歧，最终提出“类型化界定—分层化认定—协同化治理” 的侵权认定路径与制度完善建议，为平衡原创激励与创作自由、规范行业发展提供法学支撑。

针对传统警务工作中存在着信息孤岛、数据分析不足等问题，本研究构建了融合大数据与知识图谱的智慧警务新模式。首先阐述了大数据通过提供全面而丰富的数据源，从而为警务工作赋能。进而分析了知识图谱通过其强大的语义关联能力，将数据进行深度整合、高校检索以及智能推理。接下来从实践应用层面，分析了智慧警务新模式在犯罪预测、案件侦破、社会治安防控、资源优化配置等多个警务场景中的实际应用。在此基础上，对智慧警务未来的发展趋势进行了展望，为公安领域的数字化转型与智能化升级提供了有价值的思考与建议。

随着低空空域管理改革的推进和低空经济产业的迅速发展，标准体系建设在推动产业规范化、体系化、高质量发展中发挥着重要作用。本文基于全国标准信息公共服务平台数据，从低空制造、飞行保障与运营服务三大领域，对全国范围内与低空经济相关的国家及行业标准进行系统梳理与分析。研究按照细分领域归类统计标准数量，挖掘重点起草单位，识别标准覆盖的关键技术方向和存在的空白短板。研究结果可为政府相关部门制定产业政策、为企业布局技术研发、为行业推动标准体系完善提供决策依据和参考路径。

本文基于 Web of Science、Medline、Nature Index、高被引科学家名单及世卫组织、FDA、NMPA、 IQVIA等最新数据，系统分析全球医学科技战略演变、基础研究格局与医药研发态势，并比较中美创新能力。研究发现：全球医学科技已升级为关乎国家安全、生物经济与供应链韧性的战略体系，病原体监测、疫苗平台、生物制造成为关键方向。基础研究进入高位稳定期，美国在规模、机构与人才上仍占主导；中国在生物科学高质量科研份额上已反超美国，但在健康科学和临床研究仍偏弱。在医药研发层面，资本与并购加速向 ADC、细胞与基因治疗、GLP-1 和 AI 药物研发集中，新兴生物制药公司成为首创新药重要来源。中美均保持全球新药批准高位，但美国在首创机制与罕见病体系上优势明显。总体看，中国正迈向全球医学创新关键力量，但仍需补强健康科学、临床转化与平台体系建设。

在全球科技创新竞争日益激烈的背景下，专利作为企业核心竞争力的关键载体，其布局策略亟需从数量导向转向质量与战略并重。本文系统探讨了企业专利布局的五种典型模式，并深入剖析了专利布局三大优化路径：一是应用专利地图工具，识别“空白区域”与“密集区域”，精准把握布局机会与风险；二是实施分阶段布局规划，在研发初期锁定技术构思、中期补充改进型专利、商业化阶段全面覆盖产品结构与功能，实现全周期保护；三是构建多类型专利组合，形成技术、结构与视觉三位一体的立体化防护体系。

党的二十届四中全会提出：要抓住新一轮科技革命和产业变革机遇，抢占科技发展制高点，发展新质生产力。人工智能的广泛应用对生产方式的影响巨大，机器人的应用优点是提升了社会效率，但也带来了就业结构的冲击、税基被侵蚀、收入分配差距扩大这些社会问题，这使得对其进行征税进而维护税收公平成为紧迫议题。然而，由于机器人法律性质尚不明确，对其征税面临着纳税主体资格存疑、课征法律性质不明、税收征管体系缺失等困境。对此，本文提出如下优化建议:当前应以“优化现有税制”为基本原则，通过明确纳税主体、明晰税收法律性质并完善税收征管体系等具体方式，将机器人相关活动纳入现行税制体系内进行调整与规范，从而促进科技发展的同时保障社会公共利益。

培养低空经济高技能人才是高职院校对接国家新兴产业战略、实现自身高质量发展的应然之举。当前，高职院校在人才培养中面临专业布局与低空产业链适配性不足、课程体系技术实践属性弱化、教学活动理实融合深度不够以及人才培养质量与企业需求存在偏差等问题。高职院校可通过以产业链需求为导向动态优化专业布局、以模块化课程为载体构建低空特色课程体系、以场景化实践为抓手实现理实深度融合、以校企协同为支撑构建需求反馈闭环等途径，提升人才培养效能，实现低空经济高技能人才的精准供给。

生成式人工智能的快速发展在推动社会效率的同时也引发了数据安全、算法偏见及人格权侵害等新型风险，引发了侵权责任主体认定的难题。侵权责任主体的明确是构建风险治理体系的关键。因生成式人工智能缺乏独立的意思表达能力和责任承担能力，以及赋予其法律主体资格可能引发的社会风险等原因，现阶段不宜为其赋予法律主体地位。在生成式人工智能造成侵权后，程序设计者、服务提供者和使用者应根据各自的行为和过错承担相应责任，以维护被侵权人的合法权益。

AIGC技术的崛起正深刻变革音视频文创产业，催生了全新的人才需求，但当前教育体系在课程、能力及产业对接上的滞后，导致人才供给与市场需求严重错配。为应对此挑战，本文剖析了人才供需现状与根源，并基于CDIO-CBE理念，构建了一个涵盖目标、课程、教学与评价的人才培养适配模型。该模型旨在实现教育供给与产业需求的动态耦合，为AIGC时代的人才高质量培养与产业精准对接提供创新性解决方案。

双重机器学习（双重机器学习）是因果推断领域最新突破性进展之一。传统的因果推断方法在处理高维数据和复杂非线性因果关系时存在局限性，而双重机器学习结合了机器学习的灵活性和统计学的严谨性，采用正交化和交叉拟合等技术，可有效克服上述难题。双重机器学习能够应对高维数据，估计非线性的因果效应，识别异质性处理效应，并减少估计偏差。目前，双重机器学习已广泛应用于政策评估、经济分析等领域。未来，通过算法选择、提高模型可解释性、拓展领域边界，双重机器学习可以与其他方法结合，也可以与大数据、人工智能技术融合，更好地适应复杂数据环境，提供更准确、可靠的因果推断结果。

本文聚焦AI技术在吉林省冰雪旅游及文化传播中的应用潜力与挑战。分析其冰雪旅游与文化的现状及特色，探讨AI的应用优势与案例，剖析挑战并提出策略，旨在以AI赋能促进该省冰雪旅游高质量发展及冰雪文化广泛传播。

随着数字化转型的加速推进，人工智能技术正深刻改变企业管理模式。机器学习、自然语言处理和智能决策系统等技术的成熟，使企业能够优化运营流程、提升决策效率并增强市场竞争力。然而，人工智能的广泛应用也面临数据安全、伦理合规、技术落地等多重挑战。本文系统探讨人工智能在企业管理中的核心特点，分析当前面临的主要挑战，并结合实际案例阐述其在供应链优化、客户关系管理、人力资源管理等领域的具体应用。

在全球气候变化、自然灾害频发、城乡发展不平衡等多重压力下，乡村系统脆弱性日益凸显，提升乡村韧性成为实现可持续发展的重要路径。本文以经济欠发达地区为研究对象，探讨数字乡村建设通过“数字赋能”增强乡村韧性的作用机制与现实路径。文章构建包含数字基础设施、数字应用、数字素养与数字治理四个维度的理论框架，系统分析数字技术在经济、社会、生态与治理等多维度对乡村韧性的提升作用。研究发现，数字赋能通过优化资源配置、增强社会连接、提升治理效能等方式，显著强化乡村系统的适应力、恢复力与转型力。然而，经济欠发达地区在数字乡村建设中仍面临数字鸿沟深化、技术供需错配、项目依赖性强等结构性挑战。为此，本文提出以“可行能力”提升为核心的包容性政策、参与式技术适配机制以及韧性治理模式创新等优化路径，旨在推动数字赋能从“增量韧性”向“转型韧性”跃升，为实现乡村全面振兴提供理论支持与实践参考。

制造业向智能化转型推进背景下，机械电子产业价值链凸显环节协同不足、价值挖掘进程滞后的现实问题。AI跨环节数据联通体系精准搭建，高附加值环节重点培育，绿色发展理念深度融入，驱动价值链协同升级与价值深度挖掘。转型显著缩短产品转化周期，大幅提升质量管控水平，持续降低生产能耗，推动产业从“制造”向“智造”成功跨越，构建高效低碳的价值链全新生态。

数字经济深刻重塑传统要素配置格局，成为新质生产力形成的关键驱动力。以要素配置效率为核心，分析数据要素、平台机制与数字技术对劳动力、资本与技术资源配置的影响路径，构建涵盖基础影响机制、关键领域变化、现实障碍与优化路径的分析框架。运用实证方法验证数字经济的直接效应、中介效应与门槛效应，对新质生产力具有显著促进作用。优化数字基础设施和数据市场机制将有效提升要素流动与协同效率，推动高质量发展。

在教育数字化转型加速推进的当下，高校“三全育人”协同机制构建意义重大。本研究指出当前高校存在育人主体协同意识与能力不足、资源整合效率低下、过程协同管理机制不完善等问题。提出通过推动高校思政教育与数字技术联动、加强校内部门协同、搭建家校共育数字桥梁等路径，以期促进“三全育人”协同机制建设，提升育人质量，推动高等教育高质量发展，为培养新时代人才提供保障。

随着科学技术的快速发展，生成式人工智能已成为推动教育变革的重要力量。在高职院校的治理实践中，生成式人工智能能够显著提升管理效率，推动教育质量全面提升。本文基于高职院校的特点，探讨了生成式人工智能在学校教学管理、学生服务、资源配置等不同领域能够发挥的具体优势，并分析了新技术引入可能带来的问题与挑战。

通过专利检索，研究分析了新能源汽车电池热管理技术的申请趋势、专利申请地域分布、全球及中国申请人排名、主要申请人专利申请数量历年变化趋势、技术研发热点，结果表明，相关专利申请数量一直保持较快的增长趋势，中国已成为主要的专利申请地域，中国企业宁德时代和比亚迪在全球专利申请数量排名上位居前列，韩国企业LG新能源已成为中国企业最主要的竞争对手。技术方面，对电池的冷却已成为最主要的研究方向，而多回路热管理系统成为了研究的热点。该研究以期能够为我国新能源汽车电池热管理技术的研发和专利布局提供参考。

2022年以来，面对主要研发指标下滑、地缘冲突加剧和前沿技术“脱轨式”跃升的内外部综合压力，日本以“危机牵引、安全底线、应用导向、能力根本”为总思路，逐步推进国家与机构层面的科技体制改革。国家层面创设“经济安全保障重点技术培育计划（K计划）”、AI安全研究所等新抓手，首次明确将科技政策与广义国家安全深度捆绑，并以成果转化前置、创新生态重塑、科研环境优化等重大改革打通“科学—经济”断点；机构层面则以理化学研究所（RIKEN）和产业技术综合研究所（AIST）为标杆，通过矩阵式科研组织、“数据＋AI”新范式、加强全链条产学研创对接，以及实施刚性科研安全制度，提升落实国家使命的能力。改革既解“投入—人才—安全”近忧，更谋“前沿—产业—竞争”远虑，体现出日本以制度创新提振科技能力、以体系重塑抢占未来制高点的战略意图。

冷冻电镜是解析生物超微结构的关键技术，高质量样品制备，尤其是针对厚样品的冷冻减薄至关重要。传统冷冻减薄技术如低温超薄切片等，存在样品压缩伪影、操作复杂、效率低下且定位精度不足等问题，制约了原位结构生物学研究。随着对高保真、高精度原位观测需求的增长，冷冻光电关联成像技术成为核心发展方向。国科科仪(北京)高端科学仪器技术创新研究院联合中国科学院生物物理研究所团队成功转化的创新成果——荧光导航冷冻聚焦离子束加工系统，实现了创新的“三束共焦”，集成倒置荧光成像系统，通过监测目标分子真实荧光信号，实现“边看边切”，解决传统“盲切”难题。其定位精度优于200纳米，提升对亚细胞结构的靶向减薄能力，同时避免了样品转移带来的冰污染风险，并且可将单个样品制样时间大幅缩短至约45分钟，为精准解析细胞器尺度原位三维结构提供了强有力的自主化工具支撑。

地方政府碳排放政策体系的科学性与系统性对实现碳达峰、碳中和目标具有重要作用。本研究基于PMC指数模型构建政策评价体系，对湖南省“双碳”目标提出前后的碳排放政策进行量化评估。研究发现，湖南省碳排放政策PMC指数均值为6.81，整体处于良好水平；“双碳”目标提出后政策质量显著提升，PMC指数均值从6.12提高至7.50；湖南省碳排放政策在时效性、功能性和公开性方面表现较好，但在激励保障、作用层面和公众参与方面存在完善空间。

电商平台在新媒体环境下面临用户行为碎片化与营销资源配置低效等困境，构建涵盖交易系统与社交平台及广告后台的多源数据融合架构，采集某头部电商平台180天内23.7万用户的行为数据，运用K-Means算法识别出5类差异化用户群体，结合XGBoost模型预测转化概率达83.7%的准确率，实验结果显示精准推送策略使转化率从14.2%提升至19.5%，增幅37.3%，用户生命周期价值增幅28.3%，广告ROI从1:2.8 优化至1:4.5，获客成本降低32.5%。动态调整机制实现策略实时响应为电商企业从经验驱动向数据驱动转型提供量化依据与可落地方案。

人工智能（AI）技术的蓬勃兴起，不仅能拓展知识呈现维度，更能激发学生探索生命奥秘的热情，为生物学领域人才培养带来了新契机。本研究全面剖析AI在生物学人才培养中的应用现状、面临的挑战，并结合最新技术动态，探索其未来发展方向。AI技术通过个性化学习、智能资源整合、跨学科实践等方式，推动科研人才、教师专业发展及复合型技术人才培育。本研究为推动生物学教学与AI技术的深度融合，促进生物学领域人才高质量发展提供思路。

医学院校是生物医药原始创新的重要策源地，但数据分析显示成果产业化率及转化比例均较低。医药类成果具有原创性高、实用性强、多学科交叉的特点。本文以供给侧视角，从科技工作者继续教育培训与校内技术经纪人培育两个维度探讨通过构建成果转化人才培育机制以提升成果转化效率的路径。

近年，AIGC技术的快速发展给科技期刊的学术诚信体系带来了前所未有的冲击。本文从人工智能生成技术在科技期刊出版领域的应用入手，分析AIGC对学术内容生产范式、学术质量审查、数据安全、版权争议等方面产生的冲击。针对AIGC技术给科技期刊学术诚信带来的冲击，本文提出完善学术出版规范与伦理框架、加强技术检测与审核能力、强化学术诚信教育、构建多方协同治理机制、完善相关法律法规制度等治理路径。

中国科学院杭州医学研究所（以下简称杭州医学所）成立于2019年，是中国科学院与浙江省深化合作的国家级科研院所，旨在抢占生命健康领域科技制高点。医学人工智能中心作为医学所的核心布局之一，旨在依托杭州医学所的肿瘤大数据、生物样本资源及人才优势，解决智慧医疗大数据安全共享、深度挖掘等关键共性问题，推动前沿人工智能技术与生物医药领域的突破性进展。

AI技术给播音主持行业带来巨大改变。但人和AI协同发展亦衍生不少问题，对此本文提出五条发展路径：推动智能算法与艺术表达“双轮驱动”；构建虚拟空间与现实场景“虚实共生”生态；探索人机协同的技能“黄金配比”；实现算法补偿与人文关怀“温度平衡”，建立技术边界与行业准则“刚性约束”，为推动播音主持行业实现人和AI的可持续合作发展提供参考路径。

针对传统物流调度响应缓慢与资源配置不合理等问题，设计基于人工智能的物流产业智能调度系统，采用机器学习与深度学习算法构建数据驱动决策模型，集成运输优化，仓储管理与配送网络以及监控平台四大功能模块。系统实现路径动态规划与库存智能预测以及配送精准调度等核心功能，显著提升物流效率。

CNS（Cell、Nature、Science）三大顶级期刊是全球基础研究水平的重要风向标，其发文结构体现了国际科研力量格局与前沿方向的演进。本文基于Web of Science与InCites平台，对2015~2024年CNS发表的Article论文进行统计分析，从发文国别、科研城市、学科结构、研究热点、国际合作以及作者特征等维度刻画全球基础研究趋势。结果显示：美国仍保持主导地位，但占比呈下降趋势；中国发文量快速增长，在材料科学、物理学等领域表现突出，但在生命科学、健康相关领域仍存在结构性短板。研究热点呈现向人工智能、病毒学、核酸化学、二维材料等方向聚集的趋势，国际合作规模持续扩大。基于此，本文提出加强原创性研究布局、优化青年科研人才支持体系、提升跨国与跨部门协同能力等政策建议。