Illumina发布StrataMap芯片，精准绘制组织基因三维图谱
基因测序巨头Illumina Inc.（纳斯达克代码：ILMN）今日正式发布StrataMap空间解决方案。作为一款端到端的基于测序技术的空间转录组学平台，它致力于以前所未有的广度和分辨率，革新研究人员在空间维度上探索全转录组数据的能力。 StrataMap空间解决方案（原名Illumina空间解决方案）提供了一套集成化的完整工作流。科学家可在单细胞分辨率下，对7.5平方厘米内的组织切片进行无偏倚的全转录组分析。相较于基于探针panel的技术，StrataMap的测序方法能检测的基因数量翻倍，并能挖掘出非
中国团队推出高分子材料智能体：让材料研发从经验摸索迈向数据驱动
过去数十年间，高分子材料研发始终是一个高度依赖个人经验的领域。无论是光刻胶、功能涂料、高性能树脂，还是各类特种聚合物，研发人员往往需要在庞大的配方空间中反复试验。一个性能指标的微小变化，背后可能涉及单体结构、添加剂比例、工艺参数等多个变量的耦合影响。大量知识沉淀在论文、实验记录和资深研究人员的经验之中，难以被系统化复用。这种特征也让高分子材料成为人工智能进入科研领域（AI for Science）后最具挑战性的方向之一。近日，苏州材科源图（MatSource）发布了一款面向有机高分子材料研发的应用智能体（
旧秩序与新范式：华为视角下的智能制造突围之路
AI技术的涌现，正重塑制造业的工程逻辑与产业形态。“产业融合技术”，终将推动社会资源达到最优配置。然而，这一进程中最大的挑战并非技术本身，而是人的因素。AI引发了当今时代最为剧烈的集体认知震荡，令群体陷入狂热与迷茫交织的状态。狂热源于层出不穷的新奇体验，令人沉醉；混乱则源于其中交织的悖论与复杂关联，难以厘清。这些矛盾既存在于哲学层面：AI终将把人类引向何方？在飞速进化的强大AI面前，人类应如何自处？也体现在日常工作的具体抉择中：个人层面，哪些技能至关重要、哪些已显冗余；企业层面，应以何种方向与速度投入AI
业务引入 AI 智能体，为何可信知识图谱是首要前提？
当企业将 AI 融入业务系统时，关键不在于追问“模型能否给出答案”，而在于审视“企业是否敢信任该答案”。一旦 AI 涉足订单、采购、库存、质检、财务及客服等核心环节，可信度便不再仅仅是体验层面的考量，而是关乎经营责任、流程管控与风险治理的重大议题。核心研判可信 AI 是 AI 入驻业务系统的唯一准入门槛。业务知识图谱的真正价值，并非仅仅绘制一张关系网络，而是将可信数据、业务规则、权限界限、证据链条及反馈机制，整合成 AI 能够理解、调用并接受审计的业务语义体系。图 1：企业业务 AI 知识图谱主视觉在演示
AI浪潮中的核心竞争力
前几天有个读者在后台抛给我一个问题，挺有意思的。他问："现在AI这么厉害，我到底该学什么？感觉学什么都会被取代，想躺平又躺不了，特别焦虑。"这个问题让我琢磨了好一会儿。说实话，我周围搞技术的朋友，最近聊得最多的也是这件事。大家都在讨论AI对职业的冲击，有个做后端开发的朋友说，他最近在研究AI Agent开发，怕再晚就被淘汰了。还有个做产品的朋友则说，他在琢磨怎么把AI能力融入到自己的产品里。你看，同样的焦虑，不同的应对策略。我后来想了想，与其教大家具体学什么技术（因为技术迭代太快了），不如
智启未来 AI 赋能丨汽建学院开展超星 AI 工作台深度培训
为贯彻学校关于人工智能助力本科教育教学的部署，积极响应国家教育数字化战略，6月4日，汽车与建筑工程学院在教一208室分方向举办了两场超星 AI 工作台深度应用专题培训。本次培训由康秀丹、刘京两位骨干教师主讲，全院教师依据汽车、建筑两大专业方向分组参与，旨在帮助教师熟练掌握数字化教学工具，推动 AI 与专业课程的深度融合。依据《中国智慧教育白皮书》指导精神及学校 AI+ 课程全覆盖建设目标，本次培训聚焦知识图谱构建、AI 智能助教、任务引擎及 AI 实践四大核心板块，采取案例剖析结合现场实操演示的方式，内容
企业级AI应用全景解析：四大核心挑战与五大发展趋势
随着百模大战告一段落，行业竞争焦点已彻底转移，从单纯的技术探索迈向规模化应用，AI技术正由辅助工具蜕变为企业业务创新与效率革新的核心引擎。关键问题核心挑战应用与工程1.稳定性欠缺：AI智能体在处理复杂、多步骤的企业流程时容易出错，难以完全替代人工操作。 2.集成难度大：与现有业务系统（如ERP/CRM）进行深度融合及流程重构颇具挑战。数据与模型1.数据质量参差：企业内部数据分布零散且标准各异，缺乏可用于AI的高质量数据集。 2.选型困境：在效果、性能和成本之间难以平衡，且模型幻觉问题限制了其在严肃业务场景
AI赋能《高级英语1》课程改革：智慧教学创新探索与实践
导语：自全面推行人工智能融入教育教学工作以来，学校围绕课程建设、教师能力发展、智慧教学工具使用等核心方向，稳步推进、积极探索，已收获阶段性成效，构建了具有福工商特色的AI赋能教育新模式。众多教师扎根课堂教学，直面教学实际难题，踊跃探索AI技术与课程设计、教学执行、效果评估等环节的有机结合与创新实践，涌现出一批理念前沿、效果突出的AI融合课程。“人工智能+教育专项行动”栏目，呈现福工商校园中的知识探索，传递福工商人的多元思考。本期呈现文法学院董玉芳老师的《高级英语1》。01ONE课程概况《高级英语1》作为英
AI驱动法律科技创新发展
在科技日新月异的今天，人工智能正全面革新各行业格局。眼下，水木星洲公司在清华校友的引领下，秉持“用AI智慧服务司法、惠及民生”的信念，启航前行，立志成为AI大模型在法律领域应用的开拓者。法律科技的关键在于“公平”与“效率”，而AI大模型的职责，是借助智能体（Agent）、多模态融合推理、知识图谱与检索增强生成（RAG）、AI驱动科学发现（AI4S）等尖端技术，以“科技向善”为准则，使AI成为法律工作者的“得力帮手”，协助法官、检察官、律师等法律人提高工作成效，大幅降低工作负担，让法律服务普惠民众。创业途中
AI-IP 架构新解：记忆意图与图谱的辩证统一
在《AI 重构定义 IP：AI-IP Agentic》一文中，BKyesAI 曾简略提及 AI−IP 体系主要涵盖上下文记忆、知识图谱、Skill 数据集及 Token 编排系统四大核心资产。若进一步深究上下文记忆与知识图谱，实则可将二者视为对立统一体加以探讨。若用更精准或更具 AI 特性的术语表述，上下文记忆可新创为：AI OS 记忆意图；而知识图谱则需组合成新词：IP LLM 知识图谱。就 AI OS 记忆意图而言，LLM 知识图谱赋予了其可计算性。当 LLM 知识图谱演化为 IP LLM 价值时，其
探讨人工智能在投资领域的应用与局限：切莫过度依赖
每日精进微小的+1°，升温一度becomebetter浏览公众号时看到一位名叫邦比读书的创作者，他声称借助claude code仅用两天，就将1956至2025年间巴菲特致股东的信件全部译为中文，并利用ai梳理内容、构建知识图谱乃至建立网站。这完全是ai全包圆的服务。假设这些任务全靠人工完成，仅仅是翻译和排版就会耗费大量精力，整个项目预计至少需要大半年的时间。这个网站制作得相当惊艳，令我大开眼界，各位也可以去逛逛（https://learnbuffett.com/）。信中提及的各类人物、企业及核心观点，均
智启未来：AI 技能工作坊第七期圆满收官
AI 技能进阶研习营第七期活动回顾5 月 20 日至 5 月 24 日，AI 技能进阶研习营，第七期课程圆满举行。本期课程内容广泛、实践属性突出，囊括 AI 绘图环境搭建、语音识别本地化运行等丰富议题。从零基础工具入门，至前沿算法深度解析，兼顾初学者引导与技术纵深拓展，令学员在思想交流与动手实践中掌握 AI 核心技艺，重塑对人工智能技术的理解。精彩瞬间 · 定格美好详解 AI 绘图平台 ComfyUI冯晨曦同学剖析了本地 AI 绘图工具 ComfyUI 的相关机制，阐述其运行逻辑、部署步骤及关键概念，并对
人工智能学院举办前沿技术专题讲座
人工智能学院成功举办“人工智能基础与知识图谱前沿”专题讲座5月29日下午，人工智能学院举办"人工智能基础与知识图谱前沿"专题讲座。本次讲座特邀河北科技大学教授、博士生导师张晓明担任主讲嘉宾。张教授围绕人工智能核心理论与知识图谱关键技术进行系统阐述，为学院教师构建扎实的人工智能知识体系、把握智能化时代技术发展方向提供了重要指导。人工智能学院全体教师参加了此次讲座。张晓明教授首先从宏观层面梳理了人工智能的发展历程与时代背景。他指出，人工智能经历了符号主义、连接主义至深度学习的多阶段演进，目前正处于从专用智能向
机械工学部系列教研活动助力AI技术与数字化教材建设
为深入贯彻立德树人根本任务，全面推进课程与教材协同发展，切实提高课堂教学水平，机械工学部各基层教学组织于2026年5月集中开展了形式多样、内容充实的教研活动。活动依据学院发布的《课程组工作安排指导意见》，围绕"课程数字化建设"与国家级规划教材申报两大核心议题，组织了集中理论学习、专题培训与集体研讨。一、强化理论学习，筑牢教研根基各课程组引导教师深入学习《课程、教材数字化的一体化实践探索》和《"十四五"国家规划教材申报文件解读与申报材料撰写》两门网络课程。通过系统学习，教师们全面把握了知识图谱构建、线上资源
AI重塑地产价值：深度智联发布行业大模型与无佣交易新范式
核心逻辑：聚焦AI时代的“品牌认知”，解决“AI投毒”和“信息失真”问题，强调如何利用AI优化品牌。5月27日，在“走进那扇门：不动产的模数共振”为主题的深度智联AI+不动产生态大会暨2026新品发布会上，深度智联推出了泛地产认知优化解决方案“极客问道”。针对通用大模型在房产领域存在的“认知偏差”，地产问道通过专业内容生成与权威信源发布的正向循环，针对房地产行业的产品非标复杂性，应对消费者决策链慎重漫长等特质，构建专业结构化知识图谱，以及“知识-内容-传播-评估”的四步闭环，系统性地优化了AI对产品和品牌