随着人工智能的快速发展，北美人工智能教育发展呈现新的趋势：美国和加拿大高校培养出越来越多的人工智能人才，产业界吸纳人工智能人才能力显著增强，计算机科学、计算机工程和信息技术专业教师队伍规模持续扩大，私立大学和公立大学计算机科学系外部研究资金的差距呈扩大趋势，美国在基础教育阶段愈发重视人工智能教育。北美发展人工智能教育的经验为：政府积极引导学校发展人工智能教育，政产学研深度融合，各级各类学校积极创新人工智能教育培养模式，政府高度重视人工智能教育的教师队伍建设。对我国的启示：政府应做好顶层设计，引导学校发展人工智能教育；学校应大力加强人工智能教育，提升师生的人工智能素养；政产学研用一体化发展人工智能教育。
文旅产业是促进区域经济升级与文化传承的重要引擎。本文以新质生产力为驱动，构建“人才补充—区域协同—技术赋能—业态创新—品牌建设”五位一体的理论框架，系统分析江西省文旅产业的发展现状与困境。研究表明，江西虽依托“红、古、绿”三色资源形成发展基础，在人才培育、区域联动与数字应用等方面取得初步成效，但仍面临高端人才结构失衡、区域协同不畅、技术应用浅层化、业态同质化及品牌影响力不足等问题。为此，本文提出优化校地企协同育人体系、构建全域文旅产业链、深化数字技术场景应用、拓展“文旅+”多元业态、打造特色文化IP矩阵等路径，以推动新质生产力与文旅产业深度融合，为江西实现“旅游强省”目标提供理论支撑与实践参考。
创新设计是提升国家竞争力的重要因素。创新设计竞争力理论模型基于波特“钻石模型”构建，涵盖“创新设计的生产要素”“创新设计的需求条件”“创新设计的支持性产业”“创新设计的市场竞争”和“创新设计的政府支持”五个维度，并设计了13个评价指标。基于2019—2023年间公开的权威数据，本文对80个国家的创新设计竞争力进行计算分析和比较。本文为全球创新设计竞争力的分析提供了理论框架和实证依据，也为中国创新设计竞争力提升提供了参考。结果显示，美国、荷兰和瑞士位居前三，中国排名第14，处于“较强”水平，是表现最优的发展中国家。中国应借鉴先进经验，进一步探索适合本国的创新设计发展路径。
全球南方的集体叙事建构是围绕定义权、解释权和话语权的深刻实践，源于共同历史遭遇，立足当下发展诉求，着眼公正、平等的未来世界秩序。中国共产党的动员机制与全球南方集体叙事建构在深层逻辑上具有理论同构性、情境差异性和经验转化性，基于中国经验可以构建全球南方集体叙事的三重实践路径：价值整合路径（从发展导向到认同重构的话语建构）、组织动员路径（从多边协调到制度建设的机制创新）和策略调适路径（从阶段推进到差异协调的动态管理）。面对西方话语霸权和全球南方内部存在的认知差异、合作困境等现实挑战，本文提出从中国共产党的动员策略出发寻求破解全球南方共识问题的答案，以期为全球南方以集体叙事求团结发展提供具有可操作性的理论框架和实践路径。
人类文明新形态作为一种独具特色的文明形态，丰富了世界文明的多样性，推动了人类文明的进步。本文结合社会认知理论的“环境—行为—个人”和计划行为理论的“行为态度—主观规范—行为控制”理论框架，构建研究模型，通过问卷调查法考察对人类文明新形态的认知状况，探讨对人类文明新形态的认知与对中国式现代化的共同价值观和人类命运共同体理论的认知三者之间的联系、影响与互动，形成对人类文明新形态认知影响机制的理论模型，从而在以往研究的基础上推进和丰富对人类文明新形态的认识和理解，更加深刻地领会其原创性贡献。
人工智能技术在加快重建世界文化秩序和传播交流路径的同时，也在推动中华文化国际传播范式经历深刻变化，主要体现为从中华文化符号输出到中外文明共生的范式跃迁。技术赋能下，中华文化国际传播路径更趋优化，更有利于实现跨文化精准触达，这不仅能破解文化折扣难题，更能搭建起中外文化双向、多向互动的沟通桥梁，让中华文化在世界舞台上不再是静态展示的展品，而是全球受众可参与、可共创的活态文明。这种范式升级，既为中华文化走向世界开辟新通道，更以“AI引擎+文明对话”的创新模式为21世纪全球文化传播贡献中国智慧与世界通用范式。
长征不仅是一场改变中国革命进程的伟大战略远征，更是马克思主义中国化实现历史性飞跃的思想起点与实践原型。长征精神作为这一过程的思想结晶，不仅反映了马克思主义基本原理与中国革命实践的深度结合，更体现了中国共产党在探索自我革命道路中实现理论创新、制度建构与文化生成的内在逻辑。进入新时代，长征精神在习近平新时代中国特色社会主义思想的指导下完成了从历史精神到时代精神的再阐释，其“实事求是”“独立自主”“依靠人民”的核心理念已深度融入国家战略、制度建设与社会治理体系之中，成为推进中国式现代化、增强文化自信、深化马克思主义中国化时代化的重要精神引擎。
长征精神是被持续叙事与动态重塑的集体记忆典范。新时代长征以历史长征为精神原点，基于集体记忆的建构性、功能性、传递机制与社会框架视角，可超越对长征的史实追溯，经历集体记忆的转化，指向中华民族伟大复兴的实践进程。在理论层面，集体记忆是连接长征“过去”与“现在”的关键枢纽；在叙事层面，其政治表达呈现为新民主主义革命时期道义性与历史必然性的统一叙事、社会主义建设时期的精神旗帜与社会动员、改革开放时期的敢闯敢干精神坐标与新时代民族复兴的基因传承；在实践层面，从记忆到行动需经历唤醒、内化、践行与传承的完整路径。重述长征精神，旨在为进行具有新的历史特点的伟大斗争、实现民族复兴伟业提供抵御风险、凝聚共识的强大精神支撑。
针对永磁同步电机在实际运行时，常因环境温度变化、磁路饱和状态改变等多种非线性因素影响，使得电机主要电磁参数发生持续变化的问题。首先进行了自抗扰算法的研究，提出了一种改进的自抗扰算法，在原来的扩张状态观测器的基础上，提出了一种改进扩张状态观测器，具有速度观测误差反馈的特点。与传统自抗扰算法相比，该算法的快速性和鲁棒性得到了提升。其次将该算法与模型参考自适应算法相结合，构建了一种基于自抗扰控制理论的新型永磁同步电机模型参考自适应参数辨识新方法，从而提高电机主要电磁参数的辨识精度。仿真结果表明：与传统的PI和自抗扰算法相比，本研究提出的改进自抗扰算法呈现出动态响应迅速、抗干扰能力突出、稳态性能好和对电机参数辨识精度更高等优点。
针对目前多聚焦图像融合会出现融合边缘模糊和细节丢失等问题，本研究提出了一种基于决策优化和聚焦评价的多聚焦图像融合算法。首先选用拉普拉斯能量和（SML）评价算子对源图像聚焦度量而得到聚焦评价图；同时采用卷积神经网络（CNN）对源图像进行特征学习，并得到卷积决策图。然后将得到的决策图和聚焦评价图作为标签输入随机游走模型，构建像素间的最优传递关系，实现融合决策图的边界优化。最终采用引导滤波进一步增强边缘一致性，并通过加权重构生成融合图像。在Lytro数据集和采集图像上的实验结果表明，与5种先进的多聚焦融合算法相比，所提算法的边缘信息保持度Qabf值最高提高了0.022，峰值信噪比PSNR值最高提高了0.282 dB，融合图像在边缘细节、对比度和视觉清晰度方面表现更优，融合效果更加自然。
作业车间调度问题广泛存在于各类生产实践活动中，在解决该问题时，传统的禁忌搜索算法存在着搜索效率低、易陷入局部最优等问题。为提升算法性能，新算法对禁忌搜索算法进行了改进，设计了一种基于优先级规则的初始化方法，通过对经典作业车间调度基准测试集的实验表明，在相同时间内，该方法使初始化后解的质量平均提升约20%；其次，将邻域结构引入算法中，将搜索精度上升至工序级，有效引导了搜索过程；最后自适应调整禁忌表长度与特赦准则，通过对基准案例的测试，并与其他算法对比，结果表明新算法在求解质量方面具有一定优势。
合适的块染制样方法是生物体电子显微成像质量的关键因素。本研究以小鼠肾脏为模型，在常规生物样本块染基础之上，系统研究了13种直接利用透射电镜（TEM）观察的生物样本包埋前进行块染制备方法。结果显示，与常规铀块染方法相比，不同染色试剂及染色顺序会影响超微结构观察。其中，四氧化锇-硫代甲酰二肼-四氧化锇（OTO法）、四氧化锇-单宁酸-单宁酸-四氧化锇（OTTO法）及亚铁氰化钾-四氧化锇-硫代甲酰二肼-四氧化锇（ROTO法）所制得的样本，提高了线粒体等细胞器的结构清晰度及图像反差；重金属铅、铀的染色顺序也会影响样本线粒体嵴结构清晰度；优化后的亚铁氰化钾-四氧化锇-单宁酸-单宁酸-四氧化锇[ROT(T)O法]结合铅、铀双重块染，不仅能增加样品衬度，同时更有效地保持细胞骨架和细胞质膜结构，其成像效果最佳。
叶片病斑是影响瓜果等农作物品质和产量的重要因素，病斑分割有助于精准识别病害，并为果农提供科学防治策略。由于叶片病斑边缘较模糊且具有反光特性，运用现有方法却难以达到理想的分割效果，本研究以黄瓜为研究对象，提出一种基于改进DeepLabV3+网络的叶片病斑分割算法。首先将原Xception主干网络替换为更轻量化的MobileNetV2网络；其次将密集连接（DenseNet）思想应用于ASPP结构，构造一个基于密集连接的空洞空间金字塔池化（DenseASPP），通过扩大网络感受野来提升对多尺度目标的分割性能，同时在DenseASPP后引入SENet通道注意力机制，以增强模型的特征表达能力；最后将主干网络所提取的各阶段特征图依次与深层特征图拼接，从而充分利用各阶段特征图中的特征信息。在黄瓜病害叶片数据集上对模型进行测试训练，结果表明该算法在sensitivity、specificity、Dice、accuracy等评价指标上分别达到90.55%、98.03%、85.43%、97.31%，相较其他主流方法，其分割精度都有显著提高，且具有良好的泛化能力。该算法能够适用于不同作物的叶片病斑分割，还可以为作物病害防治提供参考。
为明确油茶品种叶、花形态等营养和繁殖性状特征对其关键经济性状的影响，本研究以江西省吉安县主栽的长林4号和长林18号油茶两个品种作为调查对象，系统分析了其叶片性状、花部特征与果实性状及产量的关系，并对其访花昆虫多样性进行了调查。结果表明：（1）两品种间叶片表型及部分花部特征存在显著差异；（2）除叶片含水量外，两品种的叶片表型（叶鲜质量、面积、厚度等7项指标）与果实大小（果长、果宽）、重量均呈显著正相关，可用于早期产量预测；（3）长林18号叶鲜质量变异系数显著高于长林4号，且花器官结构性状变异度更高，表明其对环境变化具有更强的表型可塑性；（4）在两种油茶品种中共发现13种访花昆虫，油茶地蜂和弯角盗方头泥蜂为主要访花者；（5）长林4号单果重显著高于长林18号，但其单株产量却显著低于后者。综合分析表明，长林18号凭借较高的叶片表型可塑性和更丰富的花部特征，在吸引传粉者及维持高产方面更具优势，建议在环境波动较大的丘陵山区推广种植长林18号油茶。
本实验以地龙为研究对象，通过酶解技术制备地龙蛋白酶解产物，比较并探讨不同蛋白酶作用下地龙蛋白酶解产物的体外抗氧化活性。本研究首先采用碱提酸沉法提取地龙蛋白，再经胃蛋白酶、胰蛋白酶、木瓜蛋白酶、中性蛋白酶、碱性蛋白酶分别进行酶解，并获得5种地龙蛋白酶解液，利用二辛可宁酸法（BCA）蛋白测定试剂盒分别测得5种酶的酶解产物浓度，最后采用1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（DPPH）自由基清除法、2,2-联氮-二（3-乙基-苯并噻唑-6-磺酸）二铵盐（ABTS）自由基清除法以及Fe3+还原力测定等三种体外抗氧化活性分析方法，可用于评价酶解产物的抗氧化活性。实验结果表明，经碱提酸沉法获得地龙酸沉蛋白5.57 g，得率为11.14%。地龙蛋白5种酶的酶解产物均具有体外抗氧化活性，其中木瓜蛋白酶酶解液在DPPH自由基清除活性与Fe3+还原力测试中，其抗氧化活性最佳；中性蛋白酶酶解液在ABTS自由基清除活性测定中，其抗氧化能力最强。本研究对地龙蛋白经不同蛋白酶酶解产物的体外抗氧化效果进行对比，可为地龙蛋白多肽资源的开发利用提供参考依据。
