AI助力矿业革命：从经验到概率
AI找矿代表了新一代矿产勘探方法的实现。通过结合数据和地质知识，它将传统的“经验盲找”转变为精确、高效且可重复的智能勘探系统，正在重塑全球关键金属勘探的格局。我们将从核心概念、技术特性以及标杆案例等方面全面解析真正的AI找矿。PART.01传统找矿面临的挑战与局限矿产勘探远不止是简单的“识别问题”。其困难之处在于：在无法直接观察地下的情况下，如何利用有限且不完全的数据，对复杂的地质系统作出尽可能准确的判断。在实际操作中，地质学家需整合多种类型的数据：地质绘图与构造分析地球物理场（重力、磁法、电法）地球化学
三维化学与中科院达成战略合作
证券日报网4月3日报道，三维化学(8.130, -0.87, -9.67%)在回答调研提问时透露，公司已与中国科学院大连化学物理研究所建立全面战略合作伙伴关系。双方将依据国家战略需求与产业政策，整合各自优势资源，在石化、化工、能源、材料等领域的技术研发、工业化推广、联合研发平台建设以及人才交流与合作等方面展开深度合作。双方共同开发的“离场电催化全分解硫化氢制氢和硫磺技术”是一项具有自主知识产权的原创技术，现已完成中试试验，并通过中国石油(12.330, -0.02, -0.16%)和化学工业联合会组织的技
宇华教育携手科大讯飞，共创AI智慧课堂新时代
拥抱AI时代打造智慧课堂宇华教育&科大讯飞强强联手4月1日，宇华教育集团“智慧课堂”数字化教育建设项目启动会在集团会议室隆重召开。这标志着宇华教育中小学教育教学工作正式迈入AI时代，开启了一轮全新的课堂教学改革。本次启动会旨在统一思想、部署任务，推动集团各中小学校区智慧课堂全域覆盖、深度应用。宇华教育集团常务副总裁任艳丹、资产部与信息部部长李泉超，科大讯飞中原总部总经理方满、豫晋陕交付项目总监刘文辉等领导和代表，以及宇华教育集团旗下各中小学校领导及中层干部出席会议，共同见证了这一历史性时刻。战略引领：拥抱
4月3日丙二醇涨至10533.33元/吨 近5天涨幅10.88%
据生意社监测，丙二醇4月3日最新价格为10533.33元/吨，近5天上涨10.88%，10天上涨19.25%，20天上涨44.29%，30天上涨73.15%，60天上涨77.03%。 相关生产商包括：石大胜华(80.750, -5.52, -6.40%)(603026)海科新源(85.680, -3.00, -3.38%)(301292)维远股份(16.450, -0.66, -3.86%)(600955)万华化学(82.380, -0.33, -0.40%)(600309)等。
化学制药行业数据深度解析：创新药企成亮点
炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 近日，各上市公司陆续披露2025年年度财务报告。截至4月1日，已有24家化学制药上市公司披露年报数据，本文通过对诺诚健华(29.380, -0.57, -1.90%)、恒瑞医药(56.380, -0.99, -1.73%)、丽珠集团(34.430, -0.64, -1.82%)等已披露数据企业2024-2025年全维度经营数据的深度拆解，从企业规模、研发投入、盈利能力、运营效率、人才激励五大核心维度，全面梳理行业发展格局，定位各企业
高功率微波对抗无人机蜂群的人工智能策略
本报告由美海军发布，探讨了通过人工智能（AI）技术提升高功率微波（HPM）系统效能，以有效应对自主无人机蜂群的战术研究。以下是报告的主要内容概述。一、 研究背景与核心目标二、 三个核心子项目的研究内容与发现三、 总结报告指出，在开发生成分布式神经网络控制器以高效击退攻击蜂群的强化学习框架方面取得了关键性进展：·点击左下角“阅读原文”或复制以下网址查阅https://www.zhuanzhiai.com/vip/f4f108772d842dfc920076b1817cfa28了解专知防务·欢迎微信添加专知助
上汽大众ID. ERA 9X首发搭载Momenta R7强化学习系统
3月16日，上汽大众举办以“人本科技”为主题的ID. ERA技术发布会，首次展示了ID. ERA系列智能辅助驾驶等核心技术。会上，Momenta CEO曹旭东宣布：Momenta R7强化学习世界模型即将面世，并将全球首发搭载于上汽大众全新旗舰SUV ID. ERA 9X。 上汽大众ID. ERA 9X 全球首发搭载Momenta R7强化学习世界模型，标志着‘物理AI’正式迈入实际应用阶段。全新的Momenta R7强化学习世界模型，通过在强化学习中加入世界模型，提升了对物理世界的理解能力，包括物体属性
AI 驱动教育革新，点亮每个孩子的独特光芒
当人工智能以不可逆转的力量重塑产业、重构生活，教育 —— 这一关乎人类未来的根基性事业，正迎来千年未有之大变局。过去以知识记忆、标准化考核、同质化培养为核心的教育体系，在 AI 的算力与算法面前逐渐失去优势；而真正属于人的创造力、共情力、判断力、终身学习力，成为未来社会最稀缺、最不可替代的核心素养。AI 不是教育的替代者，而是教育的唤醒者，它倒逼我们回归教育本质：不是培养会做题的机器，而是培育有灵魂、有热爱、有力量的人。#1AI 时代的教育变革，首先是目标的重置传统教育以 “知识传递” 为中心，强调标准答
机器人从实验室走向生活
“请整理一下客厅，并为客人准备一杯奶茶。”随着指令发出，机器人开始环视四周，迅速识别出散落的物品。它熟练地拿起扫帚，按照规划好的路径清扫地面；任务完成后，它转向操作台，取杯、加茶、加奶、搅拌、递送，动作流畅自然，一气呵成。整个过程完全无需人工干预，就像一位经验丰富的管家。 这是记者日前在天津大学深度强化学习实验室目睹的一幕。机器人的“智慧”来源于天津大学具身团队自主研发的具身基座模型Embodied-R1.5。在这个实验室里，一群年轻人正努力推动人工智能从“会计算”迈向“会行动”，加速实验室成果的产业化进
AI入门读物精选合集
这是一本融合理论与实践的AI基础读物，专为高校通识课程设计，也适合希望全面了解人工智能的各类读者。本书无需深厚的技术或数学背景，语言简洁明了，简化了复杂的数学推导，具备跨学科特性，文、理、工各专业读者均可轻松阅读。全书内容体系完整，覆盖人工智能的核心知识与最新动态，包括人工智能的定义、历史、伦理等基础介绍，以及知识推理、知识图谱、机器学习、深度学习等核心技术，还拓展了计算机视觉、具身智能、智慧医疗、生成式AI、大模型等前沿应用领域，全面展示了人工智能的完整框架。本书旨在培养读者的AI科学素养与科技思维，并
AI智能体安全趋势分析
本报告首次公开分析，展示了AI在化学与生物学、网络安全、自主性等领域迅速提升的能力，并揭示了模型保障、失控风险、社会影响及开源模型的关键发现，旨在为政府、行业和公众提供数据驱动的洞察。关键能力进展化学与生物学：AI模型在开放式问题、协议生成和实验室故障排除方面已超越博士级专家。2024年首次达到专家水平，现开放式问题上超出专家60%；2024年底首次生成准确的科学实验协议，湿实验室故障排除支持比人类专家好90%。网络安全：AI模型完成学徒级任务的成功率从2024年初的10%以上提升至50%；2025年出现
人工智能时代教育的未来方向
当人工智能全面到来时，教育将经历革命性的变革。为了应对这一挑战，我们必须通过教育来发展人的丰富性和独特性。作者简介项贤明南京师范大学教育科学学院教授摘 要人工智能深刻影响人类教育方式和知识分布，推动教育走向革命性变革。以班级授课制为核心的学校教育将被全新的教育形态取代，自由自主学习成为核心，工业时代的规模化复制逻辑被个性化发展所替代，教育从预设转向动态生成。为应对这一变革，教育需注重人的独特性和丰富性，从常识积累转向高阶思维和能力提升，通过体验式学习促进全面发展，借助人文学科重建生命意义，在合作中培养价值
机器学习基础与核心概念
01）机器学习的关键理念是（）。A. 让计算机按照固定规则运行 B. 让计算机从数据中自主发现规律 C. 让计算机存储海量信息 D. 让计算机进行快速运算答案：B解析：机器学习的核心在于让计算机通过数据自主总结规律，而非依赖预设规则。利用大量数据和正确结果，使计算机自行归纳模式。02）监督学习与无监督学习的显著差异是（）。A. 是否需要大规模数据 B. 数据是否带有标签 C. 是否需要人工参与 D. 是否能处理连续值答案：B解析：监督学习与无监督学习的主要区别在于训练数据是否包含标签。监督学习的数据附带正
机器学习基础问答
01）机器学习的基本理念是（）。A. 让计算机遵循固定规则 B. 让计算机自动从数据中学习规律 C. 让计算机存储海量信息 D. 让计算机执行快速计算02）监督学习与无监督学习的区别在于（）。A. 是否需要大量数据 B. 是否包含标签数据 C. 是否需要人工干预 D. 是否能够处理连续值03）关于监督学习的说法，正确的是（）。A. 训练数据没有标签 B. 训练数据包含输入特征及正确输出标签 C. 仅适用于分类问题 D. 不需要训练过程04）无监督学习的任务不包括（）。A. 聚类 B. 降维 C. 分类 D
AI赋能教育数字化，光启教育引领智慧教育新潮流
点击箭头处“蓝色字”，关注我们哦！！3 月 31 日，正值国家智慧教育平台启用四周年之际，教育部举办国家教育数字化战略行动 2026 年工作会，全面回顾“十四五”期间教育数字化建设成就，统筹规划“十五五”阶段核心任务。会议着重指出要充分发挥人工智能的关键作用，以"人工智能 + 教育"为主要着力点，推进人工智能与教育各要素、全流程、多场景的深度融合，全力构建国家教育数字化战略行动 2.0 新局面。这项决策为教育科技产业发展确立了重要导向，同时也为光启教育专注教育数字化转型、强化技术教育融合实践提供了明确指引