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“i7算”赋能AI产业生态可持续发展

科学学研究 2025年第1期 197-204页

作者：戎珂施新伟吕若明清华大学社会科学学院经济学研究所杜伦大学商学院

本文深入分析了数字经济时代下人工智能(Artificial Intelligence, AI)商业化落地以及其产业生态可持续发展中存在的问题，针对性地提出了“i7算”框架，集成(integrate)算据、算法、算力、算知、算者、算景和算理七大要素。“i7算”框... 详细信息

本文深入分析了数字经济时代下人工智能(Artificial Intelligence, AI)商业化落地以及其产业生态可持续发展中存在的问题，针对性地提出了“i7算”框架，集成(integrate)算据、算法、算力、算知、算者、算景和算理七大要素。“i7算”框架以算据、算法、算力等构建硬实力的AI基础设施，深耕算知、算景推进AI技术商业化应用，多层次系统化培育算者，充分落实行业应用规范、积极回应社会伦理关切，形成良好文化纽带推动产业生态内各伙伴共创共赢，实现可持续发展。本研究认为，在商业化落地过程中，AI产业生态里的核心企业，需要与关键生态合作伙伴共同建设AI基础设施，推动AI技术的商业化应用，与AI行业伙伴共同培育可持续文化纽带，以此吸引和带动更多AI生态伙伴，从而共同推动AI产业生态的可持续发展。

关键词：人工智能商业生态商业模式可持续发展

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高压补燃循环火箭发动机基础燃烧特性研究

中国科学:技术科学 2025年

作者：杨立军吕子汀韩旺北京航空航天大学宇航学院北京航空航天大学宁波创新研究院先进飞行器与空天动力创新研究中心

大推力液体火箭发动机主要采用的是高压补燃循环工作方式,在此背景下,燃烧室压力可达100～400 atm(1 atm=1.01×10～5Pa),远高于推进剂的热力学临界压力,低温推进剂喷注燃烧过程处于跨/超临界状态.由于高压实验研究挑战巨大,可测的物理... 详细信息

大推力液体火箭发动机主要采用的是高压补燃循环工作方式,在此背景下,燃烧室压力可达100～400 atm(1 atm=1.01×10～5Pa),远高于推进剂的热力学临界压力,低温推进剂喷注燃烧过程处于跨/超临界状态.由于高压实验研究挑战巨大,可测的物理量有限,目前对补燃循环仍存在基础燃烧特性不明、关键参数影响规律不清等问题.针对此,本文以液氧/甲烷全流量补燃循环和液氧/煤油富氧补燃循环为对象,研究了补燃循环条件下推进剂绝热燃烧温度、火焰传播速度、火焰结构及自点火特性.结果表明,液氧/甲烷和液氧/煤油混合物当量比对燃烧温度和产物生成量具有显著的影响,而这些量对燃烧室压力变化并不敏感.同时,液氧/甲烷火焰传播速度受真实流体效应影响较大,随初始温度和压力的变化呈现出明显的非线性,而液氧/煤油火焰传播速度受真实流体效应影响较小,变化规律与理想气体模型下基本一致.对主燃烧室中的部分预混火焰结构进行简化分析,发现在富燃混合物一侧易形成一个或多个处于化学爆炸模态的预混反应区,而在富氧混合物一侧不会形成预混反应区.此外,研究表明液氧/煤油富氧补燃循环发动机中富氧预燃室产物温度为1000 K左右,进入主燃烧室后易引发推进剂自燃,无需点火器也能形成稳定火焰.

关键词：高压补燃循环跨/超临界基础燃烧特性自点火

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肺癌气腔播散的影像学预测研究进展

临床放射学杂志 2025年第1期44卷 191-194页

作者：吕登望云(综述) 刘士远(审校) 海军军医大学第二附属医院放射诊断科上海200003

2015年,世界卫生组织正式提出气腔播散(spread through air spaces,STAS)的定义,即肿瘤细胞以微乳头状细胞簇、实性癌巢或单个肿瘤细胞的形式出现在主肿瘤周边的肺组织内,并确定STAS为肺腺癌的第四类侵袭方式[1]。随后的研究表明肺鳞癌... 详细信息

2015年,世界卫生组织正式提出气腔播散(spread through air spaces,STAS)的定义,即肿瘤细胞以微乳头状细胞簇、实性癌巢或单个肿瘤细胞的形式出现在主肿瘤周边的肺组织内,并确定STAS为肺腺癌的第四类侵袭方式[1]。随后的研究表明肺鳞癌、肺多形性癌、肺神经内分泌肿瘤、肺小细胞癌亦存在STAS,对于STAS阳性肺癌患者而言,选择肺叶切除术较亚肺叶切除术可以获得更好的预后[2~8]。目前诊断STAS的金标准为术后病理,但对STAS阳性患者临床治疗方案的选择缺乏时效性,术前穿刺、术中冰冻病理检查存在灵敏度不高、组织样本有限、诊断时间较短等局限性[9,10]。因此术前无创、全面反映肿瘤特征的影像学检查得到广泛关注。本文对近年来影像学预测STAS方面的研究进行综述,旨在探索术前准确预测肺癌STAS状态的新思路、新方法。

关键词：肺小细胞癌诊断时间肺叶切除术肺鳞癌临床治疗方案影像学检查术前穿刺肿瘤特征

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压缩感知和深度学习赋能的混合式IRS的能量效率优化

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无线电通信技术 2025年

作者：薛亮张慧茹吕陈昱河北工程大学信息与电气工程学院

智能反射表面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）是第六代移动通信系统中的潜在关键技术之一，然而无源IRS缺乏信号处理能力，给其在毫米波大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）系统中的信道估计带来了挑... 详细信息

智能反射表面（Intelligent Reflecting Surface，IRS）是第六代移动通信系统中的潜在关键技术之一，然而无源IRS缺乏信号处理能力，给其在毫米波大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）系统中的信道估计带来了挑战。为获取更精确的信道状态信息，提出了一种混合式IRS架构，在无源IRS表面嵌入少量有源传感器，通过压缩感知（Compressive Sensing，CS）从有限的测量中重建完整的信道矩阵，利用不同子载波之间角域毫米波MIMO信道的共同稀疏性来提高准确性，将信道估计问题转化为图像去噪问题。训练基于复值的去噪卷积神经网络（Complex-Valued Denoising Convolutional Neural Network，CV-DnCNN）以增强性能，并使用预定义码本找寻最优IRS交互矢量，通过估计深度去噪神经网络辅助的压缩感知重构信道，使混合式IRS赋能的毫米波系统能量效率最大化，并减少训练开销。仿真结果表明，所提出的方案具有较好的估计性能。

关键词：混合式智能反射表面压缩感知复值去噪神经网络信道估计毫米波系统