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人工智能文生视频大模型Sora对科技伦理的冲击及应对

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新疆师范大学学报(哲学社会科学版) 2024年

作者：曹贤平南昌工程学院马克思主义学院

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件，凸显了生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力，其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑，在人类社会具有... 详细信息

Sora的推出是人类社会发展和人工智能进步的标志性事件，凸显了生成式人工智能的强大功能。Sora的爆火离不开规模化数据、先进算法和规模化算力，其内在运行机制紧扣文本输入、文本编码、视频生成和视频输出的基本逻辑，在人类社会具有广阔应用前景。但Sora在技术更迭和运用过程中可能对科技伦理带来诸如冲击人的主体性地位、导致人们认知的混乱性、冲击伦理规则的适用性、冲击数字隐私伦理并造成数字歧视等风险。因此，要坚持以人为本理念，运用技术手段增强Sora的数据筛选力度和敏捷治理效度，防止数据泄露和侵犯隐私，进行伦理设计实现科技伦理与时俱进，辅之必要的教育培训，以此提升全民运用人工智能技术的能力。

关键词： Sora 生成式人工智能科技伦理

德朗热综合征1例胎儿的NIPBL基因变异鉴定及产前诊断

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中华医学遗传学杂志 2024年第7期41卷 835-839页

作者：赵燕单珊张凯华金华侯菲曹鲁泉山东第一医科大学附属济南妇幼保健院(济南市妇幼保健院)产前诊断中心济南250001 山东第一医科大学附属济南妇幼保健院(济南市妇幼保健院)医学研究中心济南250001

目的对1例孕早期超声示颈后水囊瘤、孕中期超声示胆囊增大的德朗热综合征(CdLS)胎儿进行产前诊断并分析其遗传学病因,进一步进行家庭生育指导。方法选取2018年10月25日于济南市妇幼保健院产前诊断门诊就诊的1例27岁孕妇为研究对象。孕... 详细信息

目的对1例孕早期超声示颈后水囊瘤、孕中期超声示胆囊增大的德朗热综合征(CdLS)胎儿进行产前诊断并分析其遗传学病因,进一步进行家庭生育指导。方法选取2018年10月25日于济南市妇幼保健院产前诊断门诊就诊的1例27岁孕妇为研究对象。孕早期行绒毛穿刺,进行染色体核型与染色体微阵列分析。孕中期行羊水穿刺,同时抽取孕妇夫妇外周血,应用全外显子组测序技术对胎儿进行检测,对变异位点进行Sanger测序验证与生物信息学分析。结果染色体核型与染色体微阵列分析未见明确可疑阳性结果,全外显子组测序结果显示胎儿携带NIPBL基因c.7732A>T(p.K2578X)无义变异,经Sanger测序验证,孕妇夫妇均未携带该变异,提示为新发。根据美国医学遗传学与基因组学学会(ACMG)相关指南,该变异评定为致病性(PVS1+PS2+PM2_Supporting+PP3)。结论NIPBL基因c.7732A>T(p.K2578X)无义变异可能是导致胎儿患CdLS的遗传学病因。新变异的检出丰富了NIPBL基因变异谱。

关键词：德朗热综合征 NIPBL基因产前诊断

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论宋高宗的宸翰话语体系及其影响

中国书法 2024年第2期 80-89页

作者：曹务龙南京大学文学院

面对南渡初期动荡的政治局势,赵构借由书法加强自己的权威,政事之中往往言说书艺。其言说方式多样,无论亲赐宸翰,还是开展曝书会等活动,经由赵构大力的提倡,举朝上下形成了以“二王”为规范、以复古为潮流的书风。而这与理学影响下的南... 详细信息

面对南渡初期动荡的政治局势,赵构借由书法加强自己的权威,政事之中往往言说书艺。其言说方式多样,无论亲赐宸翰,还是开展曝书会等活动,经由赵构大力的提倡,举朝上下形成了以“二王”为规范、以复古为潮流的书风。而这与理学影响下的南宋美学偏向内敛,在内涵上基本是同频共振的。

关键词：赵构宸翰书法美学政治美学话语与权力

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UO的硝酸连续溶解试验研究

湿法冶金 2024年

作者：康绍辉牛玉清李大炳周志全张永明曹令华任燕王皓曹笑豪叶开凯张佳宇核工业北京化工冶金研究院

针对U3O8原料粒级分布呈“两头多”现象，提出了细颗粒U3O8快速溶解、大颗粒U3O8设备底部持续溶解的工艺思路，设计了一种槽式连续溶解装置。通过微型、小型和扩大试验验证了所提槽式溶解装置合理性、U3O8硝酸连续溶解工艺的可行性，以... 详细信息

针对U3O8原料粒级分布呈“两头多”现象，提出了细颗粒U3O8快速溶解、大颗粒U3O8设备底部持续溶解的工艺思路，设计了一种槽式连续溶解装置。通过微型、小型和扩大试验验证了所提槽式溶解装置合理性、U3O8硝酸连续溶解工艺的可行性，以及对不同原料的适用性。结果表明：在硝酸浓度6 mol/L、溶解温度约为60 ℃、停留时间40 min条件下溶解不同来源的U3O8原料，溶解液中铀平衡质量浓度在350～400 g/L之间，均能得到有效溶解。

关键词：八氧化三铀连续溶解硝酸铀酰

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稀疏数据下的交通状态估计自适应卷积网络

吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：田婧马社强宋现敏赵丹陈发城中国人民公安大学交通管理学院吉林大学交通学院

卷积神经网络（CNN）是目前交通状态估计的深度学习算法中提取交通特征的关键模块，但其对稀疏数据和多模式交通状态的计算不稳定，制约深度学习的状态估计精度。为进一步提升CNN的交通特征分析精度，本文建立了一种编码-解码的交通自... 详细信息

卷积神经网络（CNN）是目前交通状态估计的深度学习算法中提取交通特征的关键模块，但其对稀疏数据和多模式交通状态的计算不稳定，制约深度学习的状态估计精度。为进一步提升CNN的交通特征分析精度，本文建立了一种编码-解码的交通自适应卷积网络。该网络首先构建一种交通特征编码CNN，采用下采样操作聚合邻域交通信息，以从稀疏数据中提取有效交通特征；其次，网络构建交通状态自适应重构CNN，利用提取的特征准确重构不同模式的交通状态。为表征多样化交通状态时空结构，该CNN引入先验知识引导卷积核形变；最后，实验采用长春市出租车GPS数据对算法在稀疏数据和不同情景下的交通状态估计性能进行验证。结果表明，改进的CNN与LSTM、GAN等先进算法相比，提出的算法估计精度提高了6.05 km/h RMSE，同时在不同交通情景下的估计精度仅差3.34% RMSE，能够为深度学习估计交通状态提供有力的交通特征分析支撑。

关键词：交通管理工程交通状态估计稀疏数据卷积神经网络编码-解码结构

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基于压力拱发展规律的隧道初次支护时机研究

广西大学学报（自然科学版） 2024年第1期49卷 37-48页

作者：王立华刘源孙捷城李洁吕显州王渭明山东科技大学土木工程与建筑学院山东青岛266590 济南轨道交通集团有限公司山东济南250014 山东高速建设管理集团有限公司山东济南250014 山东科技大学地球科学与工程学院山东青岛266590

本文依托济莱高铁宅科隧道工程,利用现场监测和FLAC 3D数值模拟的方法,基于隧道应力传递路径的改变探究压力拱形成机制和分布范围,得出隧道纵截面压力拱形态特征图,引入位移完成率衡量围岩的开挖扰动程度,建立位移完成率和应力释放率的... 详细信息

本文依托济莱高铁宅科隧道工程,利用现场监测和FLAC 3D数值模拟的方法,基于隧道应力传递路径的改变探究压力拱形成机制和分布范围,得出隧道纵截面压力拱形态特征图,引入位移完成率衡量围岩的开挖扰动程度,建立位移完成率和应力释放率的对应关系,得到最优初次支护时机。研究结果表明:在隧道开挖过程中,上部围岩中应力逐渐偏转,围岩荷载逐渐向四周传递,最终达到新的应力平衡状态,即在隧道四周产生形成封闭环状应力现象的压力拱;隧道仰拱靠近拱脚部位围岩产生应力集中,在1.8 D(D为隧道截面宽度)范围内的围岩均参与成拱效应,承担隧道拱部上方的围岩荷载;对塑性区体积率进行计算与分析,认定70%~80%应力释放率较为缓慢,应作为最佳初期支护时间点;在开挖时隧道初期支护滞后于掌子面的距离宜控制在4.3~7.6 m。

关键词：山区隧道压力拱动态发展应力释放支护时机

大安全大应急下公共卫生应急管理人才培养的实施路径

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中国安全科学学报 2024年第1期34卷 10-16页

作者：王斯彤龙雪城刘伟广西警察学院公共管理学院广西南宁530028 清华大学法学院北京100084

为适应公共卫生应急管理工作需要,以及适应大安全大应急下社会经济发展对人才需求变化而作出相应调整的需要,分析公共卫生应急管理人才培养的不足及需求,基于此定位公共卫生应急管理人才培养中的核心要素,包括培养目标、培养类型、培养... 详细信息

为适应公共卫生应急管理工作需要,以及适应大安全大应急下社会经济发展对人才需求变化而作出相应调整的需要,分析公共卫生应急管理人才培养的不足及需求,基于此定位公共卫生应急管理人才培养中的核心要素,包括培养目标、培养类型、培养模式和课程建设,探索大安全大应急下完善的公共卫生应急管理人才培养的实现路径。结果表明:更新完善公共卫生应急管理人才教育理念,开展多层次实践教学、实验教学及案例教学,引入跨学科培养,提升合作能力和综合能力,建立科学公共卫生应急管理评价体系,完善实践考核方式,能有效完善公共卫生应急管理人才培养体系的构建。

关键词：大安全大应急公共卫生应急管理人才培养实施路径

基于深度视觉的智能卸垛机快递箱边界检测系统

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光学技术 2024年第2期50卷 220-227页

作者：黄辉城李建新广州市公用事业技师学院社会服务系广州510100 东莞职业技术学院电子信息学院广东东莞523808

在智慧物流领域中,智能卸垛机利用视觉传感器采集的信息来指导机械臂抓取托盘上堆叠的快递箱,精确的快递箱边界检测是决定机械臂抓取点性能的关键。快递箱的无序分布、快递标签与印刷图文对快递箱边界检测的精度造成不利的影响,针对此问... 详细信息

在智慧物流领域中,智能卸垛机利用视觉传感器采集的信息来指导机械臂抓取托盘上堆叠的快递箱,精确的快递箱边界检测是决定机械臂抓取点性能的关键。快递箱的无序分布、快递标签与印刷图文对快递箱边界检测的精度造成不利的影响,针对此问题,提出一种基于深度视觉的快递箱边界检测方法。首先,基于深度图像计算快递箱的粗粒度边界,从而增强快递箱边界的检测能力,并提高对快递箱姿态的识别能力。然后,将粗粒度边界图与RGB图像的融合图像输入U-Net网络进行语义分割,U-Net网络使用水平集损失与交叉熵损失的混合损失函数进行训练,以提高快递箱边界检测的精度。实验结果表明,所提方法提高了快递箱边界检测的精度,检测误差可降至7mm以下。

关键词：智慧物流智能分拣系统快递箱卸跺深度视觉深度神经网络机械臂