《科学与技术探索》（Journal of Science and Technology Exploration，ISSN 3105-5915，eISSN 3106-6313）是一份致力于推动科学研究与技术创新发展的中文学术期刊。本刊以服务科研人员、工程技术人员与高校师生为宗旨，聚焦科学前沿突破与技术应用转化，关注基础科学进展、工程技术创新、智能化与信息化发展，以及科技成果产业化进程，致力于为科学研究与技术创新搭建高水平学术交流与成果展示的平台。
东西方古代大型建筑技术发展路径比较研究
本文以公元前4000年至文艺复兴时期为时间跨度，系统比较了以汉文化圈为代表的东方建筑体系与以环地中海文化圈为代表的西方建筑体系在大型建筑技术上的发展路径差异。研究发现，东西方建筑技术在早期均起源于夯土与简易石砖结构，但随后因地理环境、气候条件与社会需求的不同而走向了截然不同的发展道路。西方建筑沿着“石砖-柱式-拱券-穹顶-帆拱”的技术路径，注重空间跨度与垂直高度的突破；而东方建筑则遵循“夯土-木构-斗拱-减柱法”的演进路线，强调木构体系的完善与结构均衡。这种差异不仅反映了技术选择的多样性，更体现了不同文明对人与自然关系的独特理解。本文认为，建筑技术的发展不存在单一的优越路径，而是不同文明适应各自环境条件的智慧结晶。
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本文旨在对舞蹈教育领域日趋普遍的数字化浪潮展开系统性的哲学反思与批判性分析，旨在超越对技术工具效率的单一礼赞，深入探究其对本真舞蹈体验与教学伦理可能产生的深远影响。研究以技术现象学与身体认识论为双重理论基底，着力揭示动作捕捉、虚拟现实及人工智能等主流数字化技术如何通过其内在的“数据化”操作范式，将一种连续的、充满情感与意向性的身体实践，系统性地简化并重构为离散的、可量化计算的运动参数集合。论文的核心论题在于论证，这种根本性的“降维”过程导致了舞蹈艺术中至关重要的情感质感、即时性创造与文化意蕴的流失，其本质是一种对舞蹈本体的“遮蔽”。为此，研究深度援引并拓展了迈克尔·波兰尼关于“默会知识”的经典理论，以此为基础雄辩地阐明，构成舞蹈核心的“动觉智慧”、特定文化语境中生成的“气韵”，以及现场即兴中蕴含的“瞬时伦理选择”，在存在论层面均抗拒着被现有算法模型完全形式化与计算化的企图。本文的批判并非旨在否定技术本身，而是力图推动一种技术观的根本性转向：即从旨在“监控”与“替代”身体的工具理性思维，转向主张技术作为 “身体的延伸” 与 “感知的放大器” 的“具身-增强”范式。未来的舞蹈教育技术，其伦理使命应在于深化和拓展身体的体验维度，促进更具深度的主体间互动，而非简化或规训身体。最终，本研究呼吁在舞蹈教育技术的设计、应用与评估中，建立一种以身体本体论为核心的价值伦理框架，以确保技术进步始终服务于艺术灵韵的生成与人的整全性发展，而非反之。
数字化赋能大学新生适应障碍的协同干预模式研究
大学新生适应问题本质上是个体在生命历程关键转折期遭遇的文化震荡与身份重构困境，传统干预模式因囿于单一主体与线性思维而效能不足。本研究以协同治理和生态系统理论为基础，试图建构以数字化为媒介、以关系重建为中心的新生适应支持范式。此范式把技术当作促进多元主体对话与协作的“社会性媒介”，用数字化平台重塑支持网络，将干预由行政化管理转变为共同体培育。南京大学和北京大学的实践案例表明，数字化赋能的有效性不仅表现在流程的优化上，更深层次的是它促进了家校社之间的意义共享、增强了新生的归属感和自我效能，并营造了一种浸润式的支持性文化环境。本研究希望填补技术逻辑与人文关怀之间的空白，在数字化时代重新塑造有温度、有效度的大学育人生态。
人工智能赋能废品自动回收机的应用效能研究
随着环保意识与循环经济理念深化，废品回收行业向智能化、自动化变革。本研究以人工智能技术为核心，分析其在废品自动回收机中的应用效能，实验显示，基于深度学习的图像识别模型分类准确率达92%以上，单台设备日均处理量提升170%，资源回收纯度提高12 - 18%，每台设备年均减碳1.2吨。通过重庆、上海及企业案例验证，人工智能技术具普适性与产业协同效应，解决传统模式痛点，虽初期设备投入增35%，但投资回报周期可控制在2.8年内。基于此，研究提出加强多模态数据融合技术研发、推动轻量化高效模型部署、构建全链条智慧回收系统等建议。未来可探索人工智能与其他技术融合，加强跨学科协同创新，本研究为智能回收装备产业化提供理论支撑，具重要实践指导价值。
粤港澳大湾区科技创新协同发展的现实阻滞与优化路径
粤港澳大湾区科技创新协同发展是国家推进区域创新布局的重要抓手，旨在通过整合广东、香港与澳门的创新资源，打造具有全球影响力的国际科技创新中心。近年来，粤港澳大湾区在协同创新方面已取得显著进展，主要体现在研发投入增加、联合攻关能力增强以及创新资源日益丰富等方面。然而，区域协同创新仍面临诸多困境，主要包括制度差异导致的规则衔接不畅、创新资源分布不均、跨境科研资金与人才流动受限、知识产权保护与转化机制不健全，以及区域内部竞争大于合作等问题。基于此，有必要进一步推动体制机制对接，深化要素市场化配置改革，并构建跨区域创新共同体，以突破当前瓶颈，释放粤港澳大湾区创新体系的整体效能。
活性氧化铝基材料在地下水修复中的功能构筑与工程应用挑战
当前，我国地下水中，面临着氟、砷等重金属以及各类新型有机污染物污染的巨大挑战，活性氧化铝基材料也从传统的单一吸附功能逐渐向多功能复合环境材料系统进行演变。本文从实际应用与环境影响的双重视角出发，简述了活性氧化铝基材料在地下水修复中的功能构筑与工程应用挑战的最新进展。通过运用表面功能化、多尺度结构复合及界面反应调控等多种方式，实现活性氧化铝基材料在地下水中对特定污染物进行选择性处理与降解。同时解决活性氧化铝基材料在地下动态水文条件下，能够保持长期稳定性、再生性以及多技术耦合适配性等方面问题。本文通过深入解析金属/非金属改性、有机-无机杂化等试验方法对提升材料吸附及催化功能提升所带来的好处，探讨了基于路易斯酸位点的非自由基催化新路径。通过材料-界面-工艺-系统多维度相结合的方式，给出了未来研究方向以及实际工程应用设计原理，为地下水修复技术的发展提供一定的理论参考。
文化强国背景下企业文化建设融入文化自信的路径研究
企业文化是企业发展的精神力量，文化自信是企业文化凝心铸魂的重要保障。研究文化强国背景下我国企业文化建设融入文化自信，有助于引导企业树立正确的经营理念和价值精神，推动企业朝着健康、可持续的方向发展。首先，在简述文化自信内涵的基础上，提出文化自信在企业文化建设中的重要性。然后，以文化自信视域从传统文化、先进文化、地域文化、自身文化和员工文化五个方面，阐述我国企业文化建设中存在的问题。最后，指出企业文化建设融入文化自信需从理念、制度、实践三个层面协同推进，并提出了具体的融入路径。
多模态视域下方言舆情的“语义反转”机制与精准治理研究—基于重庆“胖猫事件”的跨平台分析
面对多模态网络舆情治理中的模态割裂和方言“语义鸿沟”难题，以重庆“胖猫事件”为实证切入点，构建面向方言语境的跨模态语义对齐模型（D-CMSA）。通过8542条微博、312个高热度抖音视频样本的跨平台比对分析，度量方言词汇的情感演变轨迹以及视觉符号的动员机制。实证数据验证，D-CMSA模型具备挖掘单一模态难以捕捉的深层舆情特征的能力，相关特征可凝练为两大核心效应：其一，情感放大效应，消极视听符号的协同呈现使负面情感强度平均提升42.9%；其二，语义反转效应，28.5%的样本显示，在特定视觉语境中，表层语义中性的方言文本会被重构为讽刺或悲愤类符号，且该类符号的语义表达具有显著的阶段性漂移特征。以此提出建立动态方言情感词典以应对语义漂移，并采用跨模态一致性校验算法防止隐匿性传播的舆情治理路径。
基于SBAS-InSAR技术的六盘水神仙坡煤矿地表形变监测及特征分析
贵州岩溶地貌发育显著，地质条件复杂，地表形变往往具有隐蔽性、突发性和非线性特征。传统地面监测手段受限于地形和可达性，难以全面覆盖监测区域，差分干涉雷达技术在复杂地貌条件下易受时空失相干与大气误差干扰。本研究基于六盘水神仙坡煤矿的54景Sentinel-1A卫星数据，采用小基线集干涉合成孔径雷达技术（SBAS-InSAR）对其地表形变特征进行时间序列分析，研究结果表明，矿区在2023年1月12日至2025年1月1日期间呈现出自西向东的非均匀沉降趋势，最大累计沉降量约为138mm，最大沉降速率约为62mm/a，随着开采活动的持续进行，地表沉降呈现加速态势，沉降范围逐步扩大，揭示了开采强度与地表形变之间的显著关联性。研究验证了SBAS-InSAR技术在矿区地表形变监测中的高效性和可靠性，为西南类似矿区地质灾害早期预警与安全防治管理提供了参考案例。
本文聚焦于20世纪80年代中后期至90年代初期的日本泡沫经济时期，旨在深入探讨宏观经济繁荣如何作为一种决定性力量，系统性地驱动了流行音乐生产领域的技术范式转型，并由此催生与定义了City Pop这一标志性音乐风格。研究摒弃了将音乐风格视为单纯文化反映的视角，转而从技术社会学与产业经济学的交叉路径切入，论证了经济资本通过购置尖端设备、重构制作流程与塑造消费市场，完成了对音乐生产基础架构的彻底革新。论文的核心实证部分围绕两位编曲家——船山基纪与简美京平的技术实践展开，详尽剖析了他们如何分别作为“数字先锋”与“融合大师”，将Fairlight CMI等计算机音乐系统、多轨数字录音技术以及复杂的声部编排理念应用于创作，奠定了City Pop精密而华丽的听觉基底。同时，研究以顶级偶像中森明菜与菊池桃子的制作案例为镜，揭示了高预算制作模式下，资源如何极尽所能地投向录音、编曲、演奏等环节，从而将偶像产品推向近乎艺术品的高度。本文最终提出，City Pop是泡沫经济在声学领域的“技术实现体”，其兴衰不仅映射了经济周期，更留下了持久的技术遗产与美学符号，对理解经济条件与文化艺术生产的深层互构机制具有重要启示。
媒介化视域下摇滚乐歌词重构策略研究
在当今媒介平台深度参与内容生产的时代，中国音乐综艺的文本呈现逻辑发生了显著变化，摇滚作品进入主流综艺后往往经历系统性的歌词调整。本文以媒介化理论为分析框架，基于《乐队的夏天》等节目中三十余首作品的“原词—播出词”逐句对照，采用描述性内容分析与文本对照分析，归纳节目语境下歌词改写的结构性特征与操作路径。研究发现：节目制作在平台规则、播出规范与叙事节奏的共同作用下，倾向于通过语言中性化、语义强度调节与意象普遍化实现“可播出表达”；其结果是原作中指向性较强、情绪强度较高或跨语境理解风险较大的表达被弱化或重组，但社会经验与青年情绪并未消失，而是以隐喻化、情绪化与正向化的方式保留。本文可为摇滚歌词创作、综艺文本建构与青年文化理解提供参考。
锂电正极材料技术转化的实践与优化研究
正极材料作为新能源汽车动力电池与储能设备的核心组件，其技术转化效率等决定产业链升级速度。本文以芳源股份为研究对象，分析了芳源在技术转化方面的方式与成效，并针对芳源当前面临的产能与需求错配制约转化规模、需求导向型研发模式的限制、人才储备与激励机制的不足等技术转化等问题，提出了与科研单位和技术转移机构构建合作协同机制、深化需求方合作、强化知识产权保护、完善技术转移转化的人才体系等针对性优化建议，为正极材料企业破解技术转化瓶颈提供实践参考。
自助到超越：AI支持的图书馆阅读疗法对贫困生自卑心理的干预机制研究
在高等教育大众化背景下，贫困大学生因经济压力、社会比较与资源局限等多重因素，普遍存在不同程度的自卑心理，严重影响其学业发展与人格健全。传统心理健康干预模式面临覆盖范围有限、隐私顾虑明显以及个性化不足等挑战。本论文探索将人工智能技术与图书馆阅读疗法相结合，构建针对贫困生自卑心理的新型干预机制。研究首先剖析贫困生自卑心理的特殊表现及成因，进而系统阐述AI技术如何赋能阅读疗法实现精准识别、个性化匹配与动态评估；在此基础上，设计包含智能识别与评估、个性化资源匹配、沉浸式疗愈场景、效果评估与反馈四大环节的系统化干预模型，并通过案例说明其实践路径；最后，针对技术依赖、数字鸿沟、隐私保护等潜在挑战提出对策建议。研究表明，AI支持的图书馆阅读疗法能够为贫困生提供低成本、易获取、高隐私保护的心理干预服务，助力其实现从“自助”到“超越”的心理成长，为高校心理健康教育创新提供新范式。
数字赋能：体育科技的多维创新与融合发展初探
本文立足于体育数字化转型的时代背景，旨在系统梳理体育科技在多领域的创新实践与融合路径，以期为推动体育科研与应用发展提供参考。研究首先阐释数字技术驱动体育科学范式转型的必然性，进而围绕运动生理生化监测、智能干预与康养、体育大数据与人工智能应用、智能装备与场景研发四大支柱，构建数字体育科技的核心体系。在此基础上，文章结合专项运动数字化、新兴疗法应用、特殊人群体育及产业生态等特色议题，分析当前进展与挑战。最后，从加强顶层政策设计、深化产学研融合、加强伦理与数据治理、促进普惠发展等方面提出对策建议，以期为构建更高水平的全民健身公共服务体系、服务健康中国战略提供理论支持与实践指引。
国家文化数字化战略：内涵、实践与展望
文化是一个国家、一个民族的灵魂。随着信息技术的飞速发展，数字化浪潮席卷全球，文化与数字技术的深度融合成为时代必然。党中央、国务院高瞻远瞩，作出实施国家文化数字化战略的重大决策部署，为我国文化事业和文化产业的高质量发展指明了方向。本文深入探讨了国家文化数字化战略的内涵与意义，分析了中央及地方相关政策措施的推进落实情况，总结了当前实践中的成果与挑战，并对未来的发展趋势进行了展望，旨在为深入实施国家文化数字化战略提供有益参考，助力文化产业数字化转型与文化强国建设。
基于AI与大数据赋能视角下的矿山生态修复技术革新与实践进展
随着矿产资源开发强度的不断加大，我国矿山的生态环境问题越来越严重，传统生态修复技术在修复效率、监测手段、智能决策等方面存在很多缺陷。近些年来，人工智能（AI）以及大数据技术的迅猛发展，给矿山生态修复领域赋予了新的技术途径和治理形式。以AI和大数据技术赋能为视角，对目前矿山生态修复的研究背景、主流方法及典型问题进行梳理，主要对AI与大数据在生态损伤识别、动态监测、修复效果评价、智能决策支持等各方面的最新应用进展进行了综述。研究结果表明，依靠遥感影像的深度学习算法、依靠知识图谱驱动的损伤识别系统、依靠大数据平台创建的全过程修复监管体系，在多个矿山修复案例中已经实现示范应用。本文还对目前的技术在数据标准化、模型可解释性、跨区域适应性等各方面的挑战进行了分析，并提出未来可以从多源异构数据融合、行业专用智能模型创建、政策和技术协同推进等方面入手，实现矿山生态修复的数字化、智能化、精细化转型。研究可以给绿色矿业发展和生态文明建设提供技术支持以及理论借鉴。
人工智能驱动下银行业合规治理的范式跃迁
随着生成式人工智能等技术的深度渗透，银行业的合规治理正面临由“算法黑箱”、模型幻觉与数据伦理引发的根本性挑战。本研究基于2024至2025年间全球银行业的代表性实践，系统剖析了人工智能合规治理从“被动响应”到“主动嵌入”、从“工具应用”到“操作系统级能力”的范式跃迁。分析表明，领先机构正通过构建覆盖全生命周期的自动化治理框架、倡导“通过设计构建信任”的伦理原则，以及开展“监管沙箱”内的协同创新，将合规转化为核心竞争力。研究指出，未来银行业的竞争不仅是技术场景的多寡，更是治理体系能否将伦理约束内化为技术基因，从而在创新与稳健之间建立动态平衡。
从线性到网状：数智化浪潮下纪录片交互传播的范式革命与产业重构
数智时代，数字技术与人工智能的深度融合重构了媒介生态，纪录片传播模式正经历从线性单性传播向网状双向互动传播的深刻变革。本文基于交互式传播理论框架，结合国内外典型案例与行业实践，系统探讨纪录片交互式传播的内在机理、技术支撑与实践路径。研究发现，交互式纪录片通过非线性叙事结构、多模态交互界面与用户参与式创作，实现了“传播者—内容—用户”的动态平衡，但面临技术适配性、内容伦理与商业可持续性等挑战。研究提出“技术—内容—用户”三维协同策略，为纪录片产业数智化转型提供理论支持与实践参考。
AI合成主播与真人主播的语言审美比较研究
随着“智媒”技术的迅速迭代，AI合成主播在新闻播报、综艺节目、电商直播等场景中广泛出现，他们正在重塑传统的播音主持格局。相较于之前技术路线与产业影响的研究，AI合成主播与真人主播在“语言审美”差异的梳理仍然有限。而本文在系统的梳理过相关文献之后，引入具身传播、媒介可供性与有声语言审美等相关理论，对AI合成主播和真人主播在声音形态、语言风格、情感表达与价值意蕴等维度进行比较分析，揭示出AI合成主播在可控性、效率与标准化方面的优势，以及在气息韵律、情感质感和文化意蕴方面的不足。在未来的新闻传播实践中，可能会出现“人机协同”的主播格局，AI合成主播会承担结构化、常规化的信息播报，真人主播则通过具身在场和个体风格来维系语言审美高地。
“AI诗人”进课堂：技术赋能下的中小学诗歌创意教学模式研究
当前，中小学诗歌教学面临教学模式僵化、教学方法单一、学生缺乏情感体验等问题，为了有效破解这一困境，本研究提出一种融合生成式人工智能技术的创意教学模式。该模式以“AI诗人”作为智能辅助工具，其核心在于利用自然语言处理、虚拟现实等技术，通过创设情境、虚拟对话、智能解析与诗意延展等路径，重构“体验—互动—创造”的教学流程。研究结合《送元二使安西》的教学实践案例，具体阐述了该模式的实施方法与成效。结果表明，此模式能有效激发学生的诗歌学习兴趣，促进其创新思维与审美能力的发展，推动教学目标从知识传授向核心素养生成转变，为中小学诗歌教学的改革与创新提供了可资借鉴的范式。
基于QUBO建模与量子退火的LDPC码混合译码研究
低密度奇偶校验（LDPC）码作为一类具有稀疏奇偶校验矩阵的高效纠错码，自被重新发现以来便在通信领域展现出巨大潜力，特别是在第五代（5G）无线通信系统中成为核心编码方案。本文针对LDPC码在复杂信道环境下的解码问题，提出了一种创新的量子-经典混合译码架构。该架构通过将解码问题转化为二次无约束二进制优化（QUBO）问题，利用相干光量子计算机的并行处理能力加速迭代译码过程。研究重点聚焦于5G标准中的两类典型场景：高吞吐场景（BG1主导的长码长、高码率）和低复杂度场景（BG2主导的短码长、低码率）。通过建立严格的数学模型，本文设计了基于量子退火和置信传播算法的混合解码器，并采用贝叶斯优化方法对最大迭代次数和阻尼因子等关键参数进行自适应调整。这项研究为量子计算在通信领域的实用化提供了重要理论基础和实践方案。
金属有机框架在电子应变皮肤中的研究综述
柔性电子技术不断发展，电子应变皮肤作为模仿人皮肤感受外界应变的重要元件，也越来越受到人们的关注。金属有机框架材料由于其可调控的多孔结构、高的比表面积以及良好的柔性、化学稳定性，对于电子应变皮肤来说有特别之处。本文对金属有机框架材料在柔性应变传感器中的最新应用进行了梳理，主要研究了其对于提高传感器灵敏度、响应速度、循环稳定性的作用。通过合理设计金属有机框架结构、组分来改善电子皮肤信号转换性能与机械耐久性，从而在健康监测、人机交互、软体机器人等各方面可以发挥很大作用。虽然目前的研究已经取得了很大的成果，但是材料规模化制备、环境适应性、长期稳定性等方面仍然存在问题。未来的研究要继续探寻金属有机框架同柔性基体之间的界面改善办法，创造出新的复合结构，从而提升其在多功能电子皮肤里应用的可能性。
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人工智能驱动下的电力系统故障预测与诊断方法研究综述
在能源转型与数字化深度融合的当下，电力系统作为重要基础设施正遭遇越发繁杂的运行考验。人工智能技术的迅猛发展为故障预测与诊断领域注入了新的理论动力与方法论支撑。本文系统梳理了从传统基于物理模型的诊断机制到数据驱动智能范式的演进脉络，重点剖析了深度学习、图神经网络、迁移学习等前沿人工智能方法在电力设备状态监测、故障特征提取与因果推断中的融合路径。研究表明，人工智能技术能很好地提高高维、非平稳电力系统数据的表征能力，可以实现对潜在故障的早期预警和多源故障的准确识别，对于新能源接入带来的不确定性具有明显的优势。但是目前的研究还存在模型可解释性不好、小样本场景适应性差、跨域知识迁移机制不完善等问题。未来的研究应该构建物理约束与数据驱动相结合的混合智能诊断框架，探索面向边缘计算的轻量化模型部署策略，加强跨学科理论交叉来推动电力系统故障管理向自主化、智能化方向发展。
AI技术重塑证券业：模式变革、本质解读与发展路径
随着人工智能技术的迅猛发展，证券行业正经历着前所未有的深刻变革。本文通过系统分析AI技术在证券机构前中后台及各业务环节的实际应用，深入探讨其背后的技术驱动逻辑与行业本质变化。研究显示，AI技术已从辅助工具演进为证券业的核心基础设施，华泰证券"AI涨乐"等应用推动智能投资服务从"功能化"向"智能化"跃迁。本文从技术接受度、服务模式、风险特征三个维度解析AI证券业的本质特征，指出当前存在模型幻觉、数据安全、伦理失范等挑战，并提出分层发展路径与监管建议。研究表明，AI技术正在重构证券行业的价值创造模式，推动行业从经验驱动向数据智能驱动转型。
人工智能数据挖掘在智能车企的规划应用研究
随着全球汽车产业在“数据驱动”方面加速变革，智能车企海量数据资产难以通过传统方式实现价值化利用，AI 数据挖掘成为破局的关键。本文从 AI 数据挖掘技术在智能车企的应用出发，提出汽车 AI 数据挖掘的关键技术（数据预处理、机器学习、深度学习等）、全价值链规划（研发、设计、生产、运维、服务、用户等）、应用实践（比亚迪全流程数据应用、NVIDIA 安等），总结 AI 数据挖掘核心技术（数据安全、算法稳定可靠、人才培养等）和应对对策，通过 AI 数据挖掘规划与应用推动智能车企“数据资产化”，为汽车产业智能化转型提供借鉴。
在全球保险业数字化转型的浪潮中，人工智能技术正从辅助工具向核心基础设施演进，保险行业也经历一场深刻的范式革命。本文基于智能体理论框架，系统阐释人工智能技术在保险业务流程重塑、产品创新与风险管理等关键环节的应用机理，通过构建"环境感知-自主决策-协同执行-持续进化"的智能体模型，深入分析保险智能体的内在运作逻辑与发展路径。研究表明，保险智能体通过多源数据感知、深度学习决策、自动化执行与持续进化四个核心环节，推动行业实现从传统经验驱动向数据智能驱动的转型。本文选取众安保险、泰康在线、太平洋健康险等代表性案例进行深入分析，验证智能体理论在保险实务中的适用性与有效性，为行业智能化转型提供理论支撑与实践参考。研究发现，人工智能技术不仅显著提升保险业务的运营效率，更在风险定价、产品创新和服务体验等方面产生深远影响，但同时也面临模型可靠性、数据安全与伦理治理等多重挑战，需要技术迭代、监管创新与组织适配的协同推进。
AI赋能图书馆阅读疗法：缓解西部高校贫困生自卑心理的路径研究
本文聚焦于西部高校贫困生自卑心理问题，探讨AI技术如何赋能图书馆阅读疗法，构建有效的心理干预路径。研究表明，西部高校贫困生因经济压力、社会环境、学校教育及个人认知等因素易产生强烈自卑感，传统阅读疗法存在资源有限、个性化不足等问题。通过构建"数据驱动-资源构建-技术应用-效果评估"四维路径，AI技术能够实现精准识别、个性化阅读书方推荐、智能交互陪伴及动态效果评估，形成系统性干预方案。最后，本文提出相关实施建议与未来展望，为缓解西部高校贫困生自卑心理提供理论与实践参考。
生成式人工智能赋能铸牢中华民族共同体意识教育关联、困境与策略
随着生成式人工智能（GAI）的爆发式发展，为推动我国经济、文化发展提供了新引擎，也为铸牢中华民族共同体意识教育提供了新的机遇与挑战，必将成为助力中华民族共同体建设的新工具。当前，为更好铸牢中华民族共同体意识应积极拥抱科技，探索GAI对铸牢中华民族共同体意识教育的可能性，以GAI为铸牢中华民族共同体意识教育提供新的研究视角和方法论支撑，尽可能地避免GAI所带来的多重问题与冲击，进一步推进中华民族共同体建设。
光储充一体化解决方案的路径探析与落地可行性论证
随着电动汽车保有量的持续增长和 “双碳” 目标的深入推进，传统充电基础设施面临电力供应紧张、扩容成本高、新能源消纳能力不足等问题。光储充一体化系统通过整合光伏发电、储能调节与智能充电技术，成为推动能源结构绿色转型的有效路径。本文基于光储充一体化系统的技术架构与应用场景，系统探析其发展路径，并从技术、经济、政策等多维度论证其落地可行性，以期为相关领域的实践提供理论参考。
基于人工智能下智能网联线控底盘系统开发研究现状与展望
随着汽车产业和信息技术的深度融合，智能网联汽车已经成为了行业发展的大趋势，线控底盘系统作为智能网联汽车的重要组成部分，其技术开发备受关注。线控底盘系统开发可通过对线控驱动、线控制动、线控转向以及底盘域控制核心关键技术之间的耦合机理进行分析，应用人工智能技术进行环境感知、决策规划及多源信息融合，旨在实现底盘平台的高动态响应与协同控制能力，使其在复杂场景下具备良好的自适应性。本文探讨了人工智能技术在智能网联线控底盘系统开发中的应用，梳理关键技术路线并提出新型开发方案。致力于为智能网联底盘技术的工程化落地提供参考方案。