智慧养殖新征程!南农大张炜课题组以人工智能引领动物疫病智能化防控变革
点击育创湾技术转移关注并星标牛羊等反刍动物饲养是我国畜牧业的重要基石，但大型养殖基地长期承受疫病早期识别困难、人工巡场耗费高、细菌病反复出现、抗生素滥用等现实挑战。传统途径依靠兽医实地查栏、肉眼辨别症状，存在发现滞后、漏检频繁、判断主观等缺陷，一旦疫病蔓延，将造成巨额经济损失，同时引发动物性食品质量安全隐患。依托人工智能计算机视觉、多源信息感知、微生物生态干预手段，南京农业大学张炜教授课题组构建了"反刍动物疾病智能诊断与生态防控整体化解决路径"，串联"牧场端实时监测——智能预警——病原区分——生态化绿色干
排水管网淤积智能研判与清淤增效 从人工巡检迈向AI精准管护的运维革新
我国城镇排水管网累计里程已突破120万公里，服役超20年的管段占比超35%。住建部2026年排查数据显示，存在淤积隐患的管段占比高达42%，每年因内涝和溢流造成的直接经济损失超200亿元。《城镇排水管网运维"十五五"专项规划》首次将"管网淤积智能研判与预防性养护"列为重点方向，要求2030年管网完好率达90%以上。排水管网养护正经历从"堵了再疏"到"未堵先防"的范式跃迁——CCTV机器人、声呐检测、AI图像识别等智能感知技术，结合多源数据风险评估模型与AI清淤决策优化引擎，正在重塑运维的底层逻辑。本文从淤
中山医院AI全栈平台3.13亿中标项目解读:头部医院怎样构建研发与临床一体化体系
导语：2026年4月24日，复旦大学附属中山医院人工智能全栈能力开发服务平台采购项目正式公布中标信息，最终由上海仪电鑫森科技发展有限公司（联合体）以31296万元的价格成功中标；项目核心任务是搭建面向医疗场景的大模型研发与服务支撑平台，并将其能力延伸至数据治理、智能医学应用以及安全运维等关键领域，重点聚焦CMR磁共振心血管疾病全流程智能辅助诊断、大模型驱动的放射影像与报告质量控制、基于大模型的患者智能化随访等应用方向，为临床诊疗、医学科研和患者服务输出多模态信息解析、多轮对话交互等核心能力。该项目真正值得
京麦AI经营中心正式发布，全链路AI赋能商家智能经营
经营工具集一键掌控经营环节在AI浪潮推动下，智能工具已成为品牌与商家高效运营、创新增长的核心驱动力，尤其对中小商家而言更为关键。近日，京东宣布京麦AI经营中心正式上线，以AI为基础引擎，构建融合工具赋能、专家智囊、智能托管的全新经营体系，并向所有商家开放22款核心AI工具，助力商家以低成本实现专业化和智能化的高效运营。京东京麦相关负责人指出，京麦AI经营中心是京东为商家量身打造的一站式AI经营聚合平台，与行业中现有的单一AI制图、文案生成等零散工具不同，该中心通过多Agent协作、A2A智能对接、自然语言
副会长单位沭阳医院：AI赋能智慧医疗，打造诊疗新标杆
点击蓝字 关注我们响应国务院《医疗卫生强基工程实施方案》号召，解决县域医疗瓶颈，沭阳医院（协会副会长单位）紧抓数字化机遇，引入Med-Go医学人工智能系统，建立全流程AI智能诊疗体系，展现“沭医速度”。2025年12月，沭阳医院赴上海市东方医院（同济大学附属东方医院）进修，仅用14天便完成项目落地，于2026年1月1日在宿迁地区率先启用Med-Go系统。该系统整合200亿医学数据及6000余份指南，每12天更新一次，技术水准媲美上海三甲专科专家。该系统的上线革新了传统就医模式，推动诊疗服务向精准、高效、智
海师硕博团队AI医疗平台获创梦杯二等奖
海南师范大学数学与统计学院硕博团队研发的“医智榕康 MedOPC——面向海南基层医疗与科研转化的多模态AI辅助医疗智能体平台”项目，将团队原有的AI医疗算法成果转化为可试用的平台。支持上传CT影像、病理图片、皮肤照片等，自动生成辅助诊断报告，一键导出PDF，帮助医生提高诊断效率。项目还结合数据科学与智能教育教育部重点实验室开展VR科普实践。该项目在海南师范大学国家大学科技园举办的首届创梦杯OPC创新创业大赛上荣获学生组二等奖。#科技园 #OPC大赛 #海南自贸港 #医智榕康 #AI辅助医疗 #医学影像诊断
AI智牧助力牛业升级：专家团队赴博乐实地指导
点击蓝字关注我们智汇天山AI赋能牛养殖专家赴博乐开展智慧牧业指导2026年7月9日，新疆“天池英才”特聘教授、南京农业大学动物医学院张炜教授，与新疆农业大学动物医学学院马雪连副教授、李娜副教授及郑晓风教师一行，前往新疆博乐天莱养殖有限责任公司，就人工智能技术在牛养殖全产业链的应用开展现场指导。此次行动旨在将前沿的多模态智能体技术落地生产一线，推动新疆畜牧业从传统经验驱动向数据驱动的智能化转型。在指导现场，专家团队深入考察了天莱养殖的智慧牧场管理体系。该企业已通过物联网设备实现养殖环境实时监测与自动化控制，
智能运维新范式：AI驱动的告警自愈与自动化修复机制
这篇文章是我进入AI开发阶段后，在运维领域进行的最彻底的一次升级：把传统监控从"发现问题→人工处理"的模式转变为"发现问题→AI分析→自动修复→自动提交代码变更→人工最终确认"的全新流程。这一方案建立在前期全栈开发中积累的稳定性基础设施之上——包括可观测性体系、监控告警机制、自动化巡检工具——但在此基础上更进一步：让AI完整打通从"发现故障"到"解决问题"的整个链路。我的核心观点是：在AI时代做监控，核心竞争力不在于告警响应速度有多快，而在于从告警到修复的闭环能否实现自动化。即使告警响应再迅速，最终仍然需
AI赋能甲状腺精准诊疗：智能彩超系统全面解析
AI智能辅助彩超，是人工智能深度融入甲状腺彩色多普勒超声全流程的前沿检查手段。通过“AI+超声”双核驱动，实现了从图像获取、病灶识别、特征解析到报告书写、质量管控的全链条智能化革新，显著提升甲状腺检查的精准度、效率与规范性，成为早筛、早诊、早治的关键技术支撑。不少患者常感困惑：年年做彩超，为何结节一查就是4类，甚至漏掉微钙化？究其原因，传统彩超主要依赖“肉眼主观判读”：❌ 隐匿的微小病灶及毫米级钙化容易被漏看❌ 医生个人经验存在差异，分级结果易产生偏差❌ 仅凭形态观察，缺乏智能数据对病灶风险的深度分析❌
因材施教真义：不在于教师多讲，而赖于AI精准运算
往昔求学，依赖经验、凭借感觉、盲目刷题。当今的优等生，早已摆脱死记硬背、辛苦钻研！倚仗的是——AI智能精确学习！每位学生的薄弱环节各异、知识漏洞不同、能力短板有别。传统课堂统一进度：进度快的学生"难饱腹"进度慢的学生"难跟上"中等学生"混时光"正因如此，同样的课堂、同样的练习，差距却愈发悬殊。AI精准学，彻底颠覆传统教育顽疾！✅ AI智能扫描全部错题、作业、考卷✅ 精确定位：薄弱知识环节、易错题目类型、认知盲区✅ 千人千面，量身定制个人学习策略✅ 薄弱之处重点补、欠缺之处专项练✅ 自动排查遗漏、闭环突破难
AI赋能肝脏疾病诊疗的临床进展与前景
慢性肝脏疾病已成为全球性重大公共卫生挑战，其涵盖感染性与非感染性两大类别，具体包括慢性病毒性肝炎（如乙型、丙型肝炎）、代谢相关脂肪性肝病、酒精性肝病、血吸虫性肝病及自身免疫性肝病等。当前，我国仍面临沉重的病毒性肝炎疾病压力，据统计现有慢性乙肝患者超过8600万例，慢性丙肝患者约1000万例。随着公共卫生条件的改善和疫苗接种的推广，近20年来我国肝脏疾病谱发生了显著变化。病毒性肝病的发病率呈下降趋势，而以非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）为代表的非病毒性肝病则日益增多，全国患病率高达29.2%。肝脏被称为"沉
多模态AI赋能：YOLO与Deepseek融合的道路病害智能检测
构建多模态驱动的道路缺陷识别平台本平台整合YOLO目标检测算法与Deepseek大语言模型，达成道路图像的智能解析。具备区域精确定位、病变性质初判、风险等级评定等功能，同时支持历史数据回溯、诊断报告自动撰写、智能问答交互及知识图谱构建，全面契合辅助诊疗的应用需求。核心亮点直击评审关注点：[1]多模态AI深度耦合：图像识别与语义理解协同，显著提升诊断精度 [2]全场景数据兼容：适配本地影像文件、医疗设备实时流及摄像头在线监测 [3]数据安全保障：内嵌图像脱敏机制与操作日志追踪，严格遵循技术规范 1 提供基于
AI辅助诊疗受卫健委力挺,却非医生心中所盼
据新华网报道，珠江医院影像科迎来了一位永不停歇的“智能伙伴”——CT影像刚一上传，它便在短短5至10秒内精准标出病灶，并即时弹出高危预警。临床数据显示，肺结节漏诊率降低了18%，同时基础阅片环节节省了近40%的时间。国家卫健委亦正式发布通知，明确倡导在城市社区卫生服务机构广泛引入医学人工智能辅助诊断、处方前置审核、语音病历自动采集与智能书写等先进技术，以全面提升医务人员的诊疗效率。卫健委发布信息截图政策东风已起，技术浪潮正涌。然而，当你在真实的诊室中开启某个AI对话界面，就用药问题寻求答案时，得到的却往往
AI深度解读牙科全景片：多类别口腔疾病智能诊断新方案
牙科全景片表面看是二维图像，实际上蕴含的信息相当繁复。影像科医师在判读全景片时，往往需要在"全局视野"与"局部特征"之间反复切换：先审视牙列排列、颌骨形态及整体解剖布局，随后再针对可疑牙位、病损范围以及修复体状态进行细致观察。然而，这一过程对人工智能系统而言并不简单。龋坏、牙石、根尖区域病变等目标在影像中仅占据极小比例；部分病损边界模糊，与正常牙体组织、修复材料或骨组织容易混淆；加之临床实际数据中各类疾病的发生频率存在显著差异，模型容易遗漏罕见类型或误判复杂区域。牙齿并非普通物体。全景影像中的牙冠、牙根、
AI三则动态：乡村诊疗、智慧课堂与长江守护
AI赋能医疗：智能诊断系统在偏远地区成功试点 今日，国内多家媒体报道了AI医疗领域的一项新进展：一款基于深度学习的智能辅助诊断系统在西部偏远山区卫生院成功完成试点。该系统能够通过分析X光片和CT影像，快速识别肺结核、肺炎等常见疾病的早期迹象，准确率超过95%，并将诊断时间从过去的数小时缩短至10分钟以内。该项目由多家科研机构联合推动，旨在缓解基层医疗资源匮乏的问题。试点医院反馈，AI诊断不仅提高了效率，还显著减少了因经验不足导致的漏诊率，为偏远地区患者赢得了宝贵的治疗时间。未来，该项技术计划进一步扩展至其