中国科学院&科睿唯安:2025研究前沿报告研究前沿 RESEARCH FRONTS 中国科学院科技战略咨询研究院 中国科学院文献情报中心 科睿唯安 2025 001 2025研究前沿 目录 目 录 Contents 1. 背景 005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 011 1.2 重点热点前沿⸺ “利用植物根际促生菌缓解植物的盐胁迫” 012 1.3 重点热点前沿⸺ “基于深度学习的植物病害检测” 016 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 019 2.1 新兴前沿概述 019 2.2 重点新兴前沿⸺ “花青素在食品智能包装膜中的应用” 019 生态与环境科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 生态与环境科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 021 1.2 重点热点前沿⸺ “行星边界突破与地球系统风险治理” 022 1.3 重点热点前沿⸺ “基于生物质的活性多孔炭吸附剂制备及二氧化碳捕集性能” 026 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 029 2.1 新兴前沿概述 029 2.2 重点新兴前沿⸺ “污泥厌氧发酵产挥发性脂肪酸的微生物机制研究” 029 地球科学 1.10 积分 | 138 页 | 9.23 MB | 22 天前3
中国科学院&科睿唯安:2025研究前沿热度指数报告2025 发展科学技术必须具有全球视野。当前,科技创新的 重大突破和快速应用正在重塑全球经济结构,改变未来发展 格局。《2025 研究前沿》报告遴选出十一大学科领域的 110 个热点前沿和 18 个新兴前沿,并对重要的前沿进行了解读 分析。在《2025 研究前沿》报告的基础上,《2025 研究前 沿热度指数》报告继续采用研究前沿热度指数来揭示世界主 要国家 / 地区在十一个学科领域的 施引论文被引频次份额 2025 研究前沿热度指数 01 利用研究前沿热度指数可以针对特定研究前沿、 特定学科或主题领域研究前沿乃至十一大学科领域研 究前沿整体,测度相关国家 / 地区、机构、团队以及 科学家个人等的表现。本报告利用国家 / 地区研究前 沿热度指数,从十一大学科领域整体、各学科领域和 特定研究前沿三个层面,测度揭示了各国在《2025 研 究前沿》报告的 128 个研究前沿的基础研究活跃程度。 前沿热度指数得分排名第一,包括:地球科学领域, 临床医学领域,生物科学领域,天文学与天体物理学 领域,数学领域;在其他 6 个领域均排名第二,基础 研究活跃程度整体仍然最强。 中国在 6 个领域排名第一,分别是:农业科学、 植物学和动物学领域,生态与环境科学领域,化学与 材料科学领域,物理学领域,信息科学领域,以及经 济学、心理学及其他社会科学领域,展现出鲜明的相 对领先优势;中国在地球科学领域、生物科学领域和10 积分 | 43 页 | 2.82 MB | 22 天前3
智能风控典藏版合集(377页)DataFunTalk 成就百万数据科学家! 1 DataFunTalk 成就百万数据科学家! 5 目录 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践......................................................7 图算法在网络黑产挖掘中的思考..................................................... DataFunTalk 成就百万数据科学家! 6 自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用.........................................349 爱奇艺流量反作弊的“术”与“道”......................................................... 366 DataFunTalk 成就百万数据科学家! 7 模型可解释性在保险理赔反欺诈中的实践 以解释,但这在真实的业务场景中却非常关键。这次带来的分享内容,就 是我们在实际的保险理赔反欺诈场景中的一个模型,可解释性的一些探索 经验,希望能够给大家带来一些启发,或者一些其他的帮助。 DataFunTalk 成就百万数据科学家! 8 今天的介绍会围绕下面四点进行展开: 模型可解释的整体背景 目前学术界和工业界现有的一些模型解释方法,例子以及对应原理 模型可解释性在实际的场景中的一个具体的应用和实施方案20 积分 | 377 页 | 30.66 MB | 3 月前3
数字水利工程引入DeepSeek人工智能AI大模型应用方案行深 度学习,DeepSeek 能够预测潜在的故障风险,并提出针对性的维 护建议。 - 环境生态管理:DeepSeek 还可以结合生态数据,评估 水利工程对生态环境的影响,并为生态修复提供科学依据。 为更直观地展示 DeepSeek 在水利工程中的应用效果,以下表 格列举了某水利项目实施 DeepSeek 前后关键指标的对比: 指标 实施前 实施后 预警准确率 75% 92% 水资源利用 源的 科学管理指明了方向。 1.1 项目背景 随着全球气候变化的影响日益加剧,极端天气事件频发,水利 工程在保障水资源安全、防洪减灾以及生态平衡中的作用愈发重 要。传统的水利工程管理方法虽然在历史进程中发挥了重要作用, 但在面对复杂多变的自然环境和日益增长的社会需求时,逐渐显露 出效率低下、数据利用不充分等问题。特别是在水资源调度、洪水 预报、工程安全监测等方面,决策的科学性和时效性亟待提升。 可以通过对历史水文数据的分析,建立精确 的水文模型,从而预测未来的水资源变化趋势。例如,通过对河流 流量、降雨量、蒸发量等数据的深度学习,系统能够预测洪水的发 生概率及其影响范围,为防汛工作提供科学依据。此 外,DeepSeek 还能够实时监测水质参数,如 pH 值、溶解氧、浊 度等,通过模型分析,及时发现水质异常并预警。 其次,DeepSeek 在水利工程管理中的应用也极具潜力。通过20 积分 | 134 页 | 395.13 KB | 8 月前3
Deepseek+机器人,化工的时代大考等在 Al-Co-Cr-Cu-Fe-Ni 系统中搜索高硬度的 HEAs 时,仅用 155 个初始样本,经 7 轮 主动学习迭代,就获得了硬度提升显著的合金。 4.高通量机器人验证:传统化工材料的研发,科学家需要从成千上万种化合物的效果进行筛 选,可能需要研究人员手动对每个化合物进行测试,这不仅耗时耗力,而且可能会因为人为 因素出现遗漏或错误。而高通量筛选技术可以在短时间内对大量化合物进行自动测试,例如 ................. 10 图表 8: AI 2BMD 系统流程示意图 ........................................ 11 图表 9: 材料科学中机器学习的发展趋势和小数据集 ....................... 12 图表 10: 小样本学习方法及相关案例 ................................... ....................... 19 图表 19: AI 在工业中的各类运用 ....................................... 20 图表 20: 科学方法的进展 .............................................. 21 请务必阅读报告末页的重要声明 4 / 29 行业研究|行业深度研究10 积分 | 30 页 | 2.63 MB | 9 月前3
华为终端可持续发展报告(2024-2025年)-华为-79页华为终端持续推进信息无障碍工作,实现数字包容。我们的产品设计(如无障碍、 适老化功能)致力于让障碍用户、老年用户等都能便捷地工作、生活、娱乐,减少 数字不平等。 华为终端在通信技术、操作系统、影像技术、材料科学等领域持续投入研发创新。 HarmonyOS创造的跨设备无缝协同体验,不仅提升了用户效率,也为构建万物互 联的智能基础设施提供了终端层面的关键支持。 华为终端在全球吸纳人才,构建多元化的人才队伍,为运营所在地创造的就业机 ,团 队仅用了1个月,就将AI智能体运用在了华南理工大学校研究生会的“诗韵华园”游园会上。瞿章才说,“对话没 有迟滞感,指令瞬间抵达,这或许才是年轻人要的文化传承。” 郭挺劲是大连海事大学海洋科学专业的学生,同时也是一日记账App的开发者。HarmonyOS点燃了他对新技术 变革的热忱,“其他系统缺乏真正的创新和实质性建设,鸿蒙不一样。” 凭借坚持梦想的驱动力,郭挺劲活跃在 各个Harm ,孩子们通过Huawei MatePad的 “天生会画”APP,围绕 “我的自然笔记”、“认识十二星座” 等主题展开创作 ——这不仅激发了小 朋友的创造潜能,更让他们在趣味创作中轻松学习自然与科学知识,在华为旗舰店度过精彩有趣的时光。 华为夏令营,激发青少年创造力 可持续发展寄语 可持续发展管理 数字包容 科技至善 绿色环保 企业责任 附录 31 全球数字化进程加快的背景下,运动、医疗10 积分 | 79 页 | 3.27 MB | 22 天前3
浙江大学:DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来1 2025年3月9日星期日 DeepSeek的本地化部署与AI通识教育之未来 陈建海 博导/副教授 浙江大学通识人工智能(A)(理工农医)课程团队负责人 浙江大学计算机科学与技术学院 基础教学中心副主任/支部书记 浙江大学智能计算与系统实验室 负责人 浙江大学人工智能教育教学研究中心 2 提纲 vDeepSeek AI的新时代背景 vDeepSeek的本地化部署实践 vDeepSeek与AI通识教育之未来 改写文案 宠物科学喂养计划 AI修图 AI时间管理 产品取名 视频时间轴标记 房屋装修建议 AI写简历 快速生成影评 AI会议记录 预测市场趋势和风险 分析社会政治事件 撰写标题 分解复杂句式 优化设计创意 减肥健身计划 交通规划 生成图片 优化电商listing 面试问题准备 撰写营销文案 家庭情感咨询 模拟人类行为 撰写广告策划案 头脑风暴 找代码Bug 生命基因科学分析 生成音乐和声音 手机版的扫码安装和简单使用(手机里面使用) 27 DeepSeek的部署 v Deepseek系列模型包括V3(671b)、R1(660b)和基于DeepSeek-R1蒸馏的模型,如下表。 v 教育和科学领域任务需求,包括智能问答系统、学习辅助工具、数据分析助手、论文摘要生成等任务,可以基于deepseek 搭建和部署本地的小模型环境。 模型版本 显存VRAM (GPU) 内存RAM (CPU)10 积分 | 57 页 | 38.75 MB | 9 月前3
制药篇:大鹏一日同风起,AI医疗启新篇全球人工智能解决方案市场处于快速发展阶段 4 ◼ 全球人工智能解决方案市场快速发展。近年来,人工智能大模型在数据、算法和算力等关键要素的共同推动下,呈现爆发式增长,从自然语言 处理逐步扩展到计算机视觉、科学计算等领域,增强了人工智能的泛化性、通用性,开启了人工智能发展新范式。在技术进步、有利的政府政 策以及各行业需求增加的推动下,全球人工智能解决方案市场正在快速发展。全球人工智能解决方案市场规模由2018年的433亿美元增至 图:AI制药发展的时间线和里程碑事件 数据来源:弗若斯特沙利文,国信证券经济研究所整理 AI的发展推动其在医药领域的应用 ◼ AI技术的发展驱动其在医药领域的应用。AI经历近七十年的发展,逐步实现从理论技术到产业应用。生命科学和信息技术是两个发展迅 速且较为前沿的领域,随着生物医药和人工智能领域多个里程碑事件发生,推动AI和医药研发相结合,AI制药的诞生也加速生物医药行 业发展,为生命健康领域的发展提供动力。 请务 4.4 52.5 38.1 27.4 SDGR US Equity 薛定谔 17 公司是一家领先的分子科学软件和药物发现技术公司, 致力于通过其创新的计算平台加速新药的研发过程。 公司结合了物理模拟、人工智能(AI) 和数据驱动的 方法,为制药、生物技术和材料科学领域的客户提供 高效、精准的解决方案。 AI技术领先企业,为全球多家公司提供AI技 术或软件服务。 - 9.0 - -0 积分 | 31 页 | 2.98 MB | 9 月前3
网络安全主动防御技术 策略、方法和挑战网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉 引用本文 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉. 网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战[J]. 计算机科学, 2024, 51(11A): 231100132-13. HU Hongchao, SUI Jiaqi, ZHANG Shuai, TONG Yu. Proactive Defense Technology in Defense 计算机科学, 2024, 51(11A): 231000005-6. https://doi.org/10.11896/jsjkx.231000005 基于深度学习的个性化学习资源推荐综述 Survey on Deep Learning-based Personalized Learning Resource Recommendation 计算机科学, 2024, 51(10): Security Threats 计算机科学, 2024, 51(6): 399-408. https://doi.org/10.11896/jsjkx.230200099 SGPot:一种基于强化学习的智能电网蜜罐框架 SGPot:A Reinforcement Learning-based Honeypot Framework for Smart Grid 计算机科学, 2024, 51(2): 359-37010 积分 | 14 页 | 2.83 MB | 3 月前3
AI赋能化工之二_AI助力化工行业转型升级请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 5 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 人工智能( AI )是研究 、开发用于模拟 、延伸和扩展人的智能的理论 、方法 、技术及应用系统的一门新的技术科学 。随 着进一 步发展, 人工智能逐渐向增强或应用智能的形式转变 。如今, 人工智能理论和技术日益成熟, 技术和应用程序的范围也不断 扩 大, 广泛应用于医疗 、 自动化 、游戏 、过程控制等领域。 科学 三级范式 计算科学 (模拟) 密度泛函理论, 分子动力学 图表:新材料研发过程的主要环节 一级范式 经验科学 四级范式 数据驱动科学 性能 优化 验证 开发 投入 市场 制造 发现 系统设 计集成 热力学法则 实验 7 4 3 5 6 1 2 人工智能指导 材料研发过程 人工智能有助于开发高性能材料、 识别关键点并获得新的科学规律 ,促进化学信息学的发展。 资料来源:能源学人公众号,国海证券研究所 实验数据集 指导实验 发布模型 利用模型 机器学习建模 关键因素挖掘 实验科学家 特征排序 发现机理 实验验证 预测性质 应用领域 应用场景 应用剖析 材料合成 新材料的研发合成 将材料数据库和机器学习有效结合,则可实现对基于材料性能的新材料的快速 预测和筛选10 积分 | 57 页 | 2.47 MB | 9 月前3
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