化学与AI融合：驱动未来实验室革新
全文速览这篇刊登于《ACS Central Science》的前瞻性论文，全面阐述了化学界与AI界联手推动未来实验室建设的可行路径。文中强调，实验装置的自动化与数据的数字化为化学实验室转型创造了历史性契机，机器学习算法可依托实验数据大幅提速传统"设计-合成-测试-分析"周期。本文主旨在于引导化学工作者掌握并运用机器学习预测模型，将其融入实验规划、合成路线优化及材料检测等多元科研场景，同时阐释基于大语言模型的智能体如何协助科研人员汲取化学与数据科学领域知识，全面提速创新流程。研究者借助嵌段共聚物相态识别、D
AI投资分析真正缺乏的,是可执行的研究判断体系
近两年，市场热议人工智能将如何重塑投资研究的方式。目前的主流讨论，依然聚焦在效率提升层面：资料检索更迅速，报告摘要更精简，分析框架更完善，甚至能在极短时间内生成行业分析报告。表面上看，研究的专业壁垒正在被快速瓦解。但真正从事研究工作的人都清楚，真正的挑战从来不是"写不出内容"，而是"写出的结论能否支撑投资决策"。当下市场最过剩的，是各种分析观点。最为稀缺的，是将观点提炼为判断、将判断沉淀为纪律、再将纪律转化为可重复使用的研究体系的能力。我愈发认识到，投资研究领域真正需要补足的，不是更多的提示词模板，不是更
亚盛医药三项药物临床数据将亮相2026ASCO年会
亚盛医药（06855）披露，公司旗下三款核心创新药物共计六项临床研究已获选进入2026年美国临床肿瘤学会（ASCO）年度盛会，其中三篇入选快速口头汇报环节，三篇将以壁报形式展示。这三款核心药物分别是：中国本土首个上市应用的第三代BCR-ABL酪氨酸激酶抑制剂奥雷巴替尼（注册商品名：耐立克®）、国内首个获批的国产原创Bcl-2高选择性抑制剂利沙托克拉（注册商品名：利生妥®）以及MDM2-p53信号通路抑制剂Alrizomadlin（研发代号：APG-115）。
树立正确政绩观关键在于走好初始一步（思想纵横）
“万事开头难，每门科学都是如此。”在《资本论》第一卷第一版序言中，马克思如此写道。任何科学的事业，难就难在走好第一步。习近平总书记深刻指出：“第一步走错了就不行。如果抱着当官谋利的想法，那做的一切事情都不会对。”对于党员干部而言，走好第一步是树立和践行正确政绩观的重要要求。只有一开始就想明白当干部为什么、在岗位干什么，才能确保方向对、路子正；只有起好步、开好头，踏踏实实干下去，才能创造经得起实践、人民、历史检验的实绩。 就认识而言，厘清头脑中的观念是关键的第一步。共产党人不是为着谋取个人利益而工作的，而是
AI驱动研究生教育变革：内在矛盾与智能化转型策略
点击蓝字关注我们作者简介邓方，北京理工大学研究生院常务副院长，人工智能学院常务副院长；陈晨，北京理工大学人工智能学院副院长，教授；何洪文，北京理工大学研究生院副院长，教授；王晓庸，北京理工大学研究生院副院长，助理研究员；刘欣（通讯作者），北京理工大学研究生院质量办公室主任，助理研究员；陈禾，北京理工大学研究生院培养办公室主任，教授。人工智能（Artificial Intelligence，AI）是科技革命和产业变革的重要驱动力，是经济社会发展的新兴增长引擎。麦肯锡研究报告显示，AI每年可为全球经济带来2.
惊喜发现!这份人工智能教改立项申报书的写作逻辑堪称典范
该教改课题申报书之所以能够顺利获得立项，其内在的高质量逻辑框架值得系统剖析，从选题构思到成果规划，始终紧扣教改核心要点，仅需五分钟便能把握其核心竞争优势。一、研究目标明确，体系架构健全申报书精准界定了研究的核心方向与主要目标，不仅直击具体教改难题，更搭建了完整的研究框架，兼顾针对性与系统性，有效规避了目标模糊、逻辑混乱的弊端，为整个研究确立了明确的方向指引。二、研究方法多元科学，论证依据充分综合运用多种学术研究方法，涵盖文献梳理法、理论与实践融合法、问卷调查法、深度访谈法、教学实证法及数理统计分析法等。借
2026年3月AI肿瘤学研究动态综述
2026年3月共计发布484篇肿瘤人工智能领域学术论文。图书馆系统整理了其中三类文献——高关注度（Altermetric评分）Top 5论文、临床试验类论文、有被引论文，便于研究者快速掌握领域发展脉络。本篇数据来源于PubMed、Dimensions数据库（2026年4月14日检索）。Altermetirc评分：衡量学术成果社会影响力的重要指标，通过追踪论文在新闻报道、社交媒体、政策文档等非学术渠道的传播情况，反映其公众关注程度。一、高关注度TOP 5论文01前瞻性评估人工智能在多种工作流程中整合至乳腺癌
桂电南研院举办杭州具身智能中试基地实习研究生交流座谈会
近日，桂电南研院（广西人工智能学院）举办杭州具身智能中试基地实习研究生交流座谈会。校长助理王敬宇、院长杨巨成及相关负责人，全体实习学生参加。会上，同学们结合在中试基地及宇树科技有限公司的实习经历，围绕导览机器人调试、矿山巡检算法部署、人形机器人数据采集等实习工作分享心得。王敬宇充分肯定了同学们在实习期间的表现，并鼓励同学们身处行业最前沿，要珍惜高水平平台的实战机会，在精进技术的同时，锤炼严谨务实的工程思维，持续深耕人工智能领域。杨巨成指出，同学们要立足产业前沿，勇于创新，将个人职业规划与国家科技发展战略紧
人工智能时代商业精英必备!岭南大学AI与商业分析硕士项目,培养下一代数据决策人才
MScAIBA 2026-2027 学年招生岭南大学数据科学学院 MScAIBA 硕士课程精准锚定这一国家战略与市场需求：核心必修构建 AI 系统能力——《商业中的机器学习》训练算法建模与智能预测，《深度学习的实际应用》掌握神经网络与复杂特征学习。进阶选修深入 Agentic AI 内核：通过《智能体 AI》学习多智能体协作、工具调用与自主规划，结合《大语言模型概论》的架构原理与对齐技术，你将亲手构建如 OpenClaw 般具备感知-规划-执行闭环的自主商业智能体，成为掌握下一代 AI 核心技术的复合型人
AI时代，用户研究工作流的新变局
不过，当下的研究格局正遭遇AI的颠覆。Maze平台发布的《The Future of User Research Report 2026》报告指出，AI正改变用户研究方式，使其流程更高效、自动化程度更高。报告调研了500名从业者，发现AI虽能提速，但无法替代研究人员的核心价值，诸如判断力、分析力、战略思维与影响力。
医护AI准备度成刚需！2026年核心期刊发文解析
一、文献调研：聚焦"AI准备度"2026年单篇核心刊，护理研究者可投稿~（一）期刊论文数据显示，近两年的"AI准备度"主题已有4篇核心期刊论文发表。（二）学位论文目前主要集中于教育技术领域，非护理学专业内容，仅供参考。二、AI准备度的概念界定AI准备度（AI Readiness）反映的是个体或群体在认知、应用、意愿及资源层面对人工智能技术的综合应对水平，关键在于能否高效适应并运用AI技术以提升工作效能与服务品质。针对护理学科特点，护理领域的AI准备度特指护理从业者（包括护士与护生）对护理AI技术（如智能监
距离开班仅剩3天！关于‘人工智能助力药物研发全流程应用实践’高级研修班的通知
各有关单位：在政策指引与科技创新的共同推动下，人工智能正全方位渗透药物研发各个环节，引领医药产业迈向高效、精准的新阶段，相关交叉领域正处在发展的关键时期。《医药工业数智化转型实施方案（2025—2030年）》明确要求，要加强人工智能对医药全产业链的赋能作用，支持医药大模型创新平台的建设以及AI在药物研发场景中的实际应用。为加速人工智能与药物研发创新技术的融合进程，培育满足未来行业需求的复合型人才，我中心计划于2026年4月下旬举办“人工智能赋能药物研发全过程应用实践”高级研修班。届时将邀请中国科学院相关研
白春礼：人工智能驱动科学研究范式转型
白春礼（中国科学院原院长）|演讲AI for Science是科技界当前极为热门的话题。人工智能如何推动科学研究的发展？本次浦江论坛探讨AI、通用人工智能如何推动科研范式的转型和跃迁。这一议题选得极为精准，极具探讨价值，值得深入交流。近年来，人工智能的发展步入了显著加速期。关键突破不仅重塑了技术本身，也开始对科学研究的基本范式产生影响。我同样在思索，人工智能发展的边界究竟在哪里？它究竟能走多远？对科学的影响究竟是什么？是仅停留在革新科研方法层面，还是能够进一步颠覆人类认知世界的底层逻辑？围绕这一议题，也围
状态连续性制胜：人大AiScientist实现23小时74轮研究突破
新智元讯自动化科研正迅速崛起为人工智能核心赛道之一。在机器学习领域，已有诸多系统能够参与构思生成、文献综述、定向实验、学术写作等环节。无论是从论文到代码，还是从实验到分析，AI赋能研究的范畴都在持续延展。AiScientist的突破点，是在这些既有成果之上，进一步瞄准一个更具实践性、也更贴近真实科研场景的命题：长程ML研究工程。在此场景下，系统并非仅完成某一孤立环节，而是要从论文或研究目标出发，连贯处理环境搭建、依赖管理、资源调用、代码实现、实验运行、结果比对、错误溯源与反复修正。这既涉及各阶段自身的技术
英矽智能股价飙升近14% 携手泰格医药布局AI新药研发
英矽智能（03696）早盘股价大幅攀升逾13%，截至当前交易时段，该股涨幅达13.73%，报价69.15港元，成交量2.83亿港元。 4月20日，英矽智能通过官方渠道发布消息称，其应用于药物靶点探索的AI一体化平台实现重大突破：企业成功将早前发布的靶点识别专业版（Target Identification Pro，简称TargetPro）与靶点识别基准测试体系（Target Identification Benchmark，即TargetBench 1.0）融合为一个经过验证的完整系统，目标在于持续优化早