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物理学与人工智能的连接:2024年诺贝尔物理学奖解析

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科学通报 2025年

作者：唐乾元香港浸会大学物理系

The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John Hopfield and Geoffrey Hinton for their pioneering contributions to artificial neural networks and machine learning. Hopfield was originally trained as a condensed matter physicist, while Hinton has a background in cognitive psychology and artificial intelligence. Both of them recognized the deep connection between neural computation and statistical physics. Their pioneering work demonstrates how principles from statistical physics shaped the theoretical foundations of artificial neural networks and deep learning. This review mainly introduces their breakthrough achievements in neural networks and machine learning, with particular emphasis on the underlying physical *** Hopfield model is one of the most significant contributions of John Hopfield, introducing a groundbreaking theoretical framework for understanding associative memory in machines. This model operates through an iterative dynamic rule, updating neuron states to minimize an energy function, which takes inspiration from spin glass systems in physics. The energy landscape concept in the Hopfield model provides crucial insights into information storage and retrieval. By demonstrating robust distributed representations, the model has inspired extensive research on attractor dynamics in both artificial neural networks and biological systems, serving as a foundational pillar for modern neural architectures and brain-inspired computing. Beyond this model, Hopfield explored time encoding in neural systems,highlighting the role of synchronized oscillations and providing new perspectives on temporal dynamics in enhancing computational capacity. He also pioneered the critical brain hypothesis, linking neural network dynamics to self-organized *** Boltzmann machine, developed by Geoffrey Hinton and his collaborators, serves as a key architecture bridging statistical physics and machine learning. In this model, the energy function determines t

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税收优惠政策组合对企业研发投入的影响研究

科研管理 2025年

作者：王春元张子楠浙江财经大学财政税务学院浙江省哲学社会科学重点研究基地地方财政研究院

创新是我国现代化建设全局的核心，而高投入、高风险、长周期的创新活动不仅需要政策精准发力，还需注重政策间的协同效应。然而，关于政策协同效应的研究仍较为稀缺。本文通过构建包含加计扣除和加速折旧政策的动态企业价值方程，理论... 详细信息

创新是我国现代化建设全局的核心，而高投入、高风险、长周期的创新活动不仅需要政策精准发力，还需注重政策间的协同效应。然而，关于政策协同效应的研究仍较为稀缺。本文通过构建包含加计扣除和加速折旧政策的动态企业价值方程，理论推导了企业固定资产投资对加计扣除政策优惠力度的强化机制，首次刻画了该政策组合对企业创新活动的协同红利效应，并基于2009～2018年中国A股上市公司的数据进行了实证检验。结果表明，加速折旧政策与加计扣除政策不仅单独显著促进了企业研发投入，二者组合还能额外提升研发投入，即存在显著的协同红利。此外，政策组合对企业费用化支出和资本化支出的影响存在异质性，其中对费用化支出的促进作用更为显著。机制分析进一步揭示，协同红利主要通过现金流放大效应、研发设备叠加效应和研发人员互补效应三个渠道实现。异质性分析发现，协同红利在高所得税税负企业、高所得税率行业、成长期企业，以及行业竞争程度较高或地区市场化程度较高的企业中更为显著。同时，政策组合还显著提升了企业研发产出水平，且未以牺牲其他要素投入为代价。本文的研究为决策部门优化政策设计、促进政策协同发力提供了理论依据，有助于减少政策效果的不确定性，避免政策合成谬误，从而更好地实现创新驱动发展的战略目标。

关键词：税收优惠政策组合协同红利研发投入加计扣除加速折旧

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基于石墨毡电极的电芬顿技术去除水中四环素

环境化学 2025年

作者：何洪顺卢炯元周键张学敏张飞元兰州交通大学环境与市政工程学院寒旱地区水资源综合利用教育部工程研究中心

针对传统均相电芬顿技术的工作pH范围窄、易产生铁污泥、需要曝气等问题，采用浸渍-煅烧法将炭黑（CB）和氯氧化铁（FeOCl）负载到石墨毡（GF）表面，制备GF@CB@FeOCl复合材料.以GF@CB@FeOCl复合材料为阴极，构建非均相电芬顿系统，用... 详细信息

针对传统均相电芬顿技术的工作pH范围窄、易产生铁污泥、需要曝气等问题，采用浸渍-煅烧法将炭黑（CB）和氯氧化铁（FeOCl）负载到石墨毡（GF）表面，制备GF@CB@FeOCl复合材料.以GF@CB@FeOCl复合材料为阴极，构建非均相电芬顿系统，用于去除水中四环素（TC）.利用扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）、线性扫描伏安法（LSV）和循环伏安法（CV）对材料的形貌以及电化学性能进行表征，结果表明CB和FeOCl的负载增强了二电子氧还原反应（ORR）的电催化活性.通过实验探究，发现在外加电流密度为18mA·cm-2、 pH=6、 TC初始浓度为40mg·L-1和不曝气的条件下，GF@CB@FeOCl阴极在电芬顿体系中能够降解92.4%的TC.通过自由基淬灭实验证明了在非均相电芬顿系统降解TC的过程中，羟基自由基（·OH）起辅助作用，单线态氧（1O2）起主要作用.

关键词：四环素电芬顿改性阴极降解机理

量化极端气候指数对秦巴山区植被净初级生产力动态的贡献

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水土保持学报 2025年

作者：郝成元曾秋强河南理工大学测绘与国土信息工程学院

[目的]为深入了解极端气候事件对秦巴山地植被净初级生产力的影响。[方法]以秦巴山区为例证区，使用1960—2023年161个气象站点观测数据与2001—2020年MOD17A3数据集，应用拟合回归、岭回归等分析方法，研究二者时空演变和量化极端气候... 详细信息

[目的]为深入了解极端气候事件对秦巴山地植被净初级生产力的影响。[方法]以秦巴山区为例证区，使用1960—2023年161个气象站点观测数据与2001—2020年MOD17A3数据集，应用拟合回归、岭回归等分析方法，研究二者时空演变和量化极端气候指数对NPP变化趋势的贡献量。[结果] 1)研究区NPP总体发展向好，年平均增长率为5.02 g/（m2·a）(以C计)；2)1960—2023年秦巴山区极端暖事件显著增加，极端冷事件显著减少，而极端降水事件变化不明显；3)冷日持续日数、冰冻日数、冷夜日数、持续干期、中雨日数、大雨日数及热夜日数的变化对NPP变化趋势产生积极影响，其中冷夜日数贡献量最大；5日最大降水量的变化对NPP变化趋势产生消极影响。[结论]研究可为气候变暖背景下秦巴山区陆地生态保育及应对极端气候事件提供数据或理论支撑。

关键词：秦巴山区岭回归分析 NPP 极端气温指数极端降水指数

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不完整需求信息下报童供应链鲁棒契约

中国科学:数学 2025年

作者：江厚元 Serguei Netessine Judge Business School University of Cambridge The Wharton School University of Pennsylvania

众所周知,当需求信息完整并且对零售商与供应商是对称时,批发价格契约无法协调报童供应链,而回购契约和收入分享契约则可以.通过鲁棒优化框架,本文研究如何制定批发价格契约和回购契约,并探讨这些常用供应链契约在需求信息有限和不完整... 详细信息

众所周知,当需求信息完整并且对零售商与供应商是对称时,批发价格契约无法协调报童供应链,而回购契约和收入分享契约则可以.通过鲁棒优化框架,本文研究如何制定批发价格契约和回购契约,并探讨这些常用供应链契约在需求信息有限和不完整时是否能协调供应链.本文采用极小极大遗憾值方法来构建零售商、供应商和系统问题的数学模型.本文得到如下结果.其一,除了退化解外,当需求变异和利润率都较大时,鲁棒批发价格契约和鲁棒回购契约都无法协调供应链.其二,供应商在鲁棒批发价格契约下的最大绝对遗憾值比在鲁棒回购契约下的最大绝对遗憾值小.其三,鲁棒批发价格契约的最大相对遗憾值通常小于鲁棒回购契约的最大相对遗憾值,并为鲁棒批发价格契约和鲁棒回购契约的最大相对遗憾值提供了渐近紧界.这些管理洞察表明,鲁棒批发价格契约不仅更易管理,而且相对于鲁棒回购契约还具有其他优势,这为批发价格契约在实践中比回购契约更受欢迎提供一些理论支持.本文还证明,无论需求信息是否完整,无论是鲁棒批发价格契约还是鲁棒回购契约,零售商在订购量上都比社会规划者更为保守.

关键词：报童供应链鲁棒契约批发价格契约回购契约供应链协调绝对遗憾值相对遗憾值

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急性胰腺炎并发胆道系统疾病的诊治进展

中华外科杂志 2025年第1期63卷 76-80页

作者：李启元罗岩孙备哈尔滨医科大学附属第一医院胰胆外科哈尔滨

急性胰腺炎是外科常见的急腹症, 其发展过程中往往伴随着严重的局部或全身并发症。胆道系统疾病是急性胰腺炎严重的局部并发症之一, 主要包括急性非结石性胆囊炎和胆管狭窄。急性非结石性胆囊炎常发生在急性胰腺炎的病程后期, 会加重患... 详细信息

急性胰腺炎是外科常见的急腹症, 其发展过程中往往伴随着严重的局部或全身并发症。胆道系统疾病是急性胰腺炎严重的局部并发症之一, 主要包括急性非结石性胆囊炎和胆管狭窄。急性非结石性胆囊炎常发生在急性胰腺炎的病程后期, 会加重患者全身炎症反应, 严重时可导致器官功能衰竭等, 危及生命。胆管狭窄是急性胰腺炎少见的远期严重并发症, 可诱发胆管炎、进行性肝功能损害和继发性胆汁性肝硬化等严重并发症。由于急性胰腺炎的临床症状可掩盖其他症状, 部分发病期间并发胆道系统疾病的患者未能得到及时诊治, 严重时可危及患者生命。目前, 针对急性胰腺炎继发胆道系统并发症的理想治疗策略尚不明确, 缺乏具有指导意义的指南或共识。本文结合近年来国内外相关研究进展, 对急性胰腺炎并发胆道系统疾病的发病机制、诊断及治疗策略进行阐述。

关键词：胰腺炎胆道疾病急性非结石性胆囊炎胆管狭窄

CUL2-RING泛素连接酶识别羧基端降解子的机制

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中国科学:化学 2025年

作者：许超樊新元高新娇戚炜细胞动力学教育部重点实验室中国科学技术大学生命科学与医学部北京大学化学与分子工程学院上海科技大学生命科学与技术学院基因编辑中心

细胞生命活动的可塑性调控在分子水平表现为生物大分子动态相互作用与稳态调控.泛素-蛋白酶体系统是调控细胞内蛋白质降解的主要途径,其功能异常是导致肿瘤等疾病发生与发展的重要原因.在泛素化级联通路中,泛素连接酶E3负责识别并催化... 详细信息

细胞生命活动的可塑性调控在分子水平表现为生物大分子动态相互作用与稳态调控.泛素-蛋白酶体系统是调控细胞内蛋白质降解的主要途径,其功能异常是导致肿瘤等疾病发生与发展的重要原因.在泛素化级联通路中,泛素连接酶E3负责识别并催化底物聚泛素化.近年来,本研究团队综合利用结构生物学、化学生物学与细胞生物学等方法,解析了Cullin 2-RING泛素连接酶复合物组装机制及其识别底物羧基端降解子的分子机制,阐明了复合物活性受类泛素化修饰激活的机理,并发现了若干可用于设计蛋白降解靶向嵌合体的新靶标.最后,本文展望了未来基于泛素连接酶的底物识别机制开发靶向蛋白质降解剂,以及将该技术与新的化学生物学方法相结合开发新工具的可能性.

关键词：泛素化修饰泛素-蛋白酶体系统泛素连接酶羧基端降解子蛋白降解靶向嵌合体(PROTAC)

走出作风评判：数字政府回应阻滞的多重逻辑——一个“制度-技术-社会”整合性研究

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电子政务 2025年第1期 78-88页

作者：李慧龙尉馨元华南理工大学公共管理学院中共广东省委党校(广东行政学院)应急管理教研部

对于数字政府回应阻滞的成因，现有解释多侧重制度抗拒技术的主体动机分析，对客观性和社会性因素缺少系统关注。基于整合性的“制度-技术-社会”理论框架，结合多案例比较分析，可以得出数字政府回应阻滞的断裂型、落差型、虚置型、争... 详细信息

对于数字政府回应阻滞的成因，现有解释多侧重制度抗拒技术的主体动机分析，对客观性和社会性因素缺少系统关注。基于整合性的“制度-技术-社会”理论框架，结合多案例比较分析，可以得出数字政府回应阻滞的断裂型、落差型、虚置型、争议型、脱序型等五个代表性类型。各类型是制度间隙、技术偏差和社会失调等三重因素不同组合的产物，指向政府管理断层与角色冲突、数字偏误与噪声干扰、政府与社会间“信息-成本”的双重不对称等问题。三重因素在并行与耦合逻辑上，共同形塑了数字政府回应阻滞的三棱锥式立体结构。该整合性研究框架为辨识数字政府回应阻滞的复杂侧面提供了新切口，有助于规避客观问题主观化归因的认知偏误，并在精准回应和负面效应防范路径上，为数字政府治理改革提供政策启发。

关键词：数字政府政府回应政民互动界面治理社会诉求

基于LSTM动态修正1维机理模型的CFB机组NOX排放浓度预测方法

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化工学报 2025年

作者：王芳马素霞田营刘众元太原理工大学电气与动力工程学院太原锅炉集团有限公司高效储热与低碳供热山西省重点实验室国电电力大同发电有限责任公司国网山西省电力公司电力科学研究院

CFB机组NOX排放浓度实时监测方法的不足主要表现在：基于机理模型的NOX排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下，预测误差较大，基于机器学习模型的方法预测精度高，但缺乏物理意义，可解释性差。为此，提出一种CFB机组NOX排... 详细信息

CFB机组NOX排放浓度实时监测方法的不足主要表现在：基于机理模型的NOX排放浓度预测方法在某些不同于其建模条件的工况下，预测误差较大，基于机器学习模型的方法预测精度高，但缺乏物理意义，可解释性差。为此，提出一种CFB机组NOX排放浓度预测融合模型，首先构建一维循环流化床整体半经验模型模拟炉内燃烧给出NOX排放浓度初始预测值，其次基于长短期记忆人工神经网络构建误差校正模型，对初始预测值进行动态修正。以两台CFB机组为研究对象，结果表明，提出的模型优于单一的一维半经验模型以及长短期记忆网络、BP神经网络等模型。机理与机器学习方法的结合使得融合模型即具备高的预测精度，又具有良好的可解释性。

关键词：循环流化床动态建模测量 NO 排放浓度 LSTM神经网络