人工智能驱动的科学研究(AI for science)正在重塑地球系统科学的范式。然而,面对呈指数级增长的多源异构数据(如遥感影像、历史档案与物理模型输出),冰冻圈科学在知识整合、复杂过程推理及跨模态信息交互方面仍面临巨大挑战。大语言模...人工智能驱动的科学研究(AI for science)正在重塑地球系统科学的范式。然而,面对呈指数级增长的多源异构数据(如遥感影像、历史档案与物理模型输出),冰冻圈科学在知识整合、复杂过程推理及跨模态信息交互方面仍面临巨大挑战。大语言模型(LLMs)凭借卓越的语义理解与推理能力,为突破上述瓶颈提供了新的技术契机。本文系统综述了LLMs在冰冻圈科学中的应用潜力,构建了从数据挖掘到知识传播的智能化框架。分析表明,LLMs不仅能显著提升文献综述与历史观测资料数字化的效率,更在辅助冰冻圈数值模型开发(代码智能体)、复杂耦合过程的归因分析以及风险沟通中展现出独特的认知价值。尽管前景广阔,但通用模型在科学领域的应用仍受限于事实幻觉、物理一致性缺失及数据语义鸿沟。针对这些核心挑战,本文提出了面向冰冻圈的专用大模型(CryoLLMs)研发路径——通过构建多模态对齐的领域知识图谱解决数据异构性问题,引入物理约束机制与检索增强生成以确保推理的可信度,并基于多智能体协同架构实现从单一任务向自动化科研工作流的跨越。本综述旨在厘清LLMs在冰冻圈科学中的技术边界与伦理框架,为构建下一代具备物理感知与逻辑推理能力的冰冻圈智能研究系统奠定理论基础。展开更多
针对目前新型电力发展存在的统筹协调、能源存储、电力消纳技术受限等问题,利用人工智能(AI)语音控制,在传统的风光互补基础上,提出了新型电力多能互补创新实践方案。系统选用3台西门子S7-200 Smart CPU SR40作为控制单元,结合S7以太网...针对目前新型电力发展存在的统筹协调、能源存储、电力消纳技术受限等问题,利用人工智能(AI)语音控制,在传统的风光互补基础上,提出了新型电力多能互补创新实践方案。系统选用3台西门子S7-200 Smart CPU SR40作为控制单元,结合S7以太网通信技术和传感器检测技术,建立了以水力发电站为主站、风力发电站和光伏发电站为从站的网络拓扑设计,通过不断优化程序不仅实现了新型电力手动、自动控制,而且创新融入AI语音功能,并采用8421BCD编码将语音逻辑转化为工业控制命令,增添了更加灵活的控制方案。实践证明,风光水绿能的综合场景协调控制,能解决新型电力时空发展不协调的问题,实现多能互补、时空互融的创新应用,有效助力“双碳”目标实现,促进新能源高质量发展。展开更多
人工智能(AI)作为引领新一轮科技革命的核心技术,已深度融入临床医学的各个环节。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了从符号逻辑到深层神经网络的跨越式发展,目前已在疾病诊断、方案制订、药物研发及医院管理中展现出广阔的应用前景。国...人工智能(AI)作为引领新一轮科技革命的核心技术,已深度融入临床医学的各个环节。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了从符号逻辑到深层神经网络的跨越式发展,目前已在疾病诊断、方案制订、药物研发及医院管理中展现出广阔的应用前景。国际监管方面,美国食品药品监督管理局(FDA)已建立并持续更新AI-Enabled Medical Device List,并对相关软件和器械实施风险分级与全生命周期监管。国内方面,中国在积极推进“AI+医疗卫生”行动、促进新技术临床转化的同时,监管部门亦同步加强制度建设,在医疗器械注册审评、AI医疗软件风险管理、数据安全与隐私保护等方面逐步完善规范要求,形成覆盖技术准入、应用实施与风险防控的监管体系,为AI技术在临床实践中的规范落地提供制度支撑。在上述国际与国内监管框架的共同推动下,AI技术正逐步应用于临床诊疗与公共卫生管理,在提升基层医疗服务能力、肿瘤早筛及流行病学管理等方面展现出重要应用前景。该文综述了AI在临床医学中的最新应用进展,涵盖计算机视觉与自然语言处理等技术基础,系统分析了其在实际应用中面临的数据隐私、算法透明度及法律责任界定等挑战,并强调AI医疗应用应坚持“以人为本”和“人类主导”原则,通过多中心验证与协同监管,推动精准医学的可持续发展。展开更多
文摘人工智能驱动的科学研究(AI for science)正在重塑地球系统科学的范式。然而,面对呈指数级增长的多源异构数据(如遥感影像、历史档案与物理模型输出),冰冻圈科学在知识整合、复杂过程推理及跨模态信息交互方面仍面临巨大挑战。大语言模型(LLMs)凭借卓越的语义理解与推理能力,为突破上述瓶颈提供了新的技术契机。本文系统综述了LLMs在冰冻圈科学中的应用潜力,构建了从数据挖掘到知识传播的智能化框架。分析表明,LLMs不仅能显著提升文献综述与历史观测资料数字化的效率,更在辅助冰冻圈数值模型开发(代码智能体)、复杂耦合过程的归因分析以及风险沟通中展现出独特的认知价值。尽管前景广阔,但通用模型在科学领域的应用仍受限于事实幻觉、物理一致性缺失及数据语义鸿沟。针对这些核心挑战,本文提出了面向冰冻圈的专用大模型(CryoLLMs)研发路径——通过构建多模态对齐的领域知识图谱解决数据异构性问题,引入物理约束机制与检索增强生成以确保推理的可信度,并基于多智能体协同架构实现从单一任务向自动化科研工作流的跨越。本综述旨在厘清LLMs在冰冻圈科学中的技术边界与伦理框架,为构建下一代具备物理感知与逻辑推理能力的冰冻圈智能研究系统奠定理论基础。
文摘针对目前新型电力发展存在的统筹协调、能源存储、电力消纳技术受限等问题,利用人工智能(AI)语音控制,在传统的风光互补基础上,提出了新型电力多能互补创新实践方案。系统选用3台西门子S7-200 Smart CPU SR40作为控制单元,结合S7以太网通信技术和传感器检测技术,建立了以水力发电站为主站、风力发电站和光伏发电站为从站的网络拓扑设计,通过不断优化程序不仅实现了新型电力手动、自动控制,而且创新融入AI语音功能,并采用8421BCD编码将语音逻辑转化为工业控制命令,增添了更加灵活的控制方案。实践证明,风光水绿能的综合场景协调控制,能解决新型电力时空发展不协调的问题,实现多能互补、时空互融的创新应用,有效助力“双碳”目标实现,促进新能源高质量发展。
文摘人工智能(AI)作为引领新一轮科技革命的核心技术,已深度融入临床医学的各个环节。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了从符号逻辑到深层神经网络的跨越式发展,目前已在疾病诊断、方案制订、药物研发及医院管理中展现出广阔的应用前景。国际监管方面,美国食品药品监督管理局(FDA)已建立并持续更新AI-Enabled Medical Device List,并对相关软件和器械实施风险分级与全生命周期监管。国内方面,中国在积极推进“AI+医疗卫生”行动、促进新技术临床转化的同时,监管部门亦同步加强制度建设,在医疗器械注册审评、AI医疗软件风险管理、数据安全与隐私保护等方面逐步完善规范要求,形成覆盖技术准入、应用实施与风险防控的监管体系,为AI技术在临床实践中的规范落地提供制度支撑。在上述国际与国内监管框架的共同推动下,AI技术正逐步应用于临床诊疗与公共卫生管理,在提升基层医疗服务能力、肿瘤早筛及流行病学管理等方面展现出重要应用前景。该文综述了AI在临床医学中的最新应用进展,涵盖计算机视觉与自然语言处理等技术基础,系统分析了其在实际应用中面临的数据隐私、算法透明度及法律责任界定等挑战,并强调AI医疗应用应坚持“以人为本”和“人类主导”原则,通过多中心验证与协同监管,推动精准医学的可持续发展。
