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10
04
2026
SoFAIR数据集:多领域研究文献中软件提及标注的创新资源
本研究针对学术论文中软件引用标准不一、难以追溯与利用的问题,由SoFAIR项目与CLARIN-PL团队合作,通过文本筛选、Softcite工具自动预标注与人工标注金标准流程,构建了一个跨学科软件提及标注数据集。该数据集涵盖18个学科的近500篇文献,包含超过9,000个软件提及和2,000个提及间关联,并以TEI XML格式、CC-BY许可开放。此成果为评估语言模型、开发软件抽取工具、支持研究可重复性与认可开发者贡献提供了宝贵资源。
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10
04
2026
数据资源:全球首个高分辨率(30米×30米)的高海拔湿地地图数据集
文章浏览阅读9次。全球首个高分辨率(30米×30米)的高海拔湿地地图数据集。
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10
04
2026
兰大“齐物智算”大模型解码中国古代哲学
兰州大学团队开发的“齐物智算·中国哲学深度学习模型群”利用人工智能技术解析中国古代哲学文本,具备论证分析、主题聚类、概念追踪等功能,是国内首个面向中国哲学研究的垂域大模型。该模型基于郭店简、上博简、清华简等先秦文献,通过专用服务器隔离数据以避免AI幻觉,实现了现代技术赋能传统学术研究的突破,有望推动冷门绝学走向显学。
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10
04
2026
数字治理||陶飞:从数字孪生到数智孪生:回顾与展望
为尝试探索回答上述问题,本文①系统分析总结了近十年数字孪生在理论体系、关键技术、软件工具、标准规范、应用实践等方面的研用进展,以及国际交流与合作平台发展现状;②从与新兴技术融合、未来应用场景、标准与工具等维…
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10
04
2026
华泰|金工:大模型概念与宏观热点选股
本文基于Gangtise知识库与LangGraph框架构建了概念选股智能体与宏观热点智能体两套多智能体系统,以应对概念题材与宏观事件在股票市场中信息结构复杂的研究难点。概念选股智能体通过研究计划、产业链拆解、并行展开、证据评审和组合构建五个节点,实现对概念从形成到落地的自动化演绎;宏观热点智能体则引入多角色并行分析、风险反证与证据仲裁机制,探索宏观逻辑向行业与个股的结构化映射路径。回测区间为2022年12月30日至2026年2月13日,结果显示:月度概念选股策略年化收益率45.06%,年化超额收益率38.23%;月度宏观热点选股策略年化收益率22.60%,年化超额收益率15.51%,均显著优于沪深300基准。研究表明,多智能体协作架构可有效提升投研效率与选股稳健性,在收益率、超额稳定性及胜率方面具备实战价值。
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10
04
2026
华泰| 金工:大模型概念与宏观热点选股
(来源:华泰睿思)概念题材与宏观事件长期是股票市场中重要的定价线索,其研究难点或并不在于信息稀缺,而在于信息结构的复杂性。本文在前期大模型应用研究的基础上,基于Gangtise知识库与LangGraph框架构建了两套多智能体系统,即概念选股...
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10
04
2026
npj Digit. Med.|AI驱动的临床前研究虚拟细胞模型技术路径、验证机制及临床转化潜力
2026年1月9日,中南大学湘雅医院、蚌埠医科大学及温州医科大学研究人员在《npj Digital Medicine》发表综述,系统阐述AI驱动的虚拟细胞模型在临床前研究中的技术路径、验证机制与临床转化潜力。文章指出,该模型通过整合多模态组学数据与AI算法(如VAE、图神经网络、生成模型等),构建跨尺度细胞状态空间,支持基因功能预测、药物筛选和个性化治疗模拟。其验证采用“计算评估-实验验证”闭环流程,结合CRISPR编辑和类器官平台提升可靠性。虚拟细胞有望减少动物实验、优化药物研发,并推动生物医学向“模拟-验证”范式转变。然而,其临床转化仍面临监管标准缺失、数据隐私、模型可解释性及伦理责任等挑战。未来需加强标准化、跨学科整合、国际合作与开放科学,以实现从理论创新到精准医学应用的落地。
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09
04
2026
【理论学术动态导读】以有效治理保障人工智能健康有序发展
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性力量,正在深刻重构全球创新版图、发展范式与人类生产生活方式,同时其广泛应用也带来一系列风险挑战。
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09
04
2026
由芳
由芳(You Fang),1974年出生于山东临清,同济大学艺术与传媒学院教授、博士生导师,用户体验实验室/汽车交互设计实验室主任,2022年当选英国皇家学会工艺院院士。获西北纺织工学院服装设计与工程硕士学位、中山大学计算机软件与理论博士学位及英国布拉德福德大学计算机动画与特效硕士学位。主持国家自然科学基金等10余项科研项目,发表论文60余篇,获发明专利17项,实用新型和外观专利20余项,出版著作5本。研究方向涵盖智能座舱HMI设计、混合空间信息设计及认知交互领域,出版《交互设计-设计思维与实践》等教材被多所高校采用,其中该教材及相关教学资源库被国内10余所高校采用。2005年回国后于中山大学创立交互设计研究中心,2006年、2009年先后赴韩国国民大学和德国不来梅大学开展国际合作研究,并与德国乌尔姆大学、澳大利亚CARRS-Q等机构建立合作关系,与华为、百度、上汽等企业开展数十项合作,成
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09
04
2026
大模型持续学习的真相:很多方法,从一开始就找错了方向
我们从不缺少实现持续学习的尝试——从自蒸馏、实时强化学习到内存脚手架、重放方法或梯度投影。但遗憾的是,许多方法甚至没有在试图解决正确的问题。 基于经典机器学习文献与前沿对话,我尝试为大语言....
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