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131 1464 31 ����� 175 143 194 105 88 107 168 109 195 150 1434 32 ����� 140 137 159 135 138 112 128 211 109 162 1431 33 ��� 140 132 136 113 130 142 197 162 141 107 1400 34 ����� 168 135 172 86 154 134 134 ����� 22 19 30 11 30 112 45 ����� 35 25 16 24 10 110 46 ����� 37 13 10 8 40 108 47 ����� 36 30 29 7 5 107 48 ����� 25 9 36 13 20 103 49 ����� 43 1 37 10 10 101 50 ����� 1 31 2 18 40 92 51 ����� 1 35 1 14 40 48 ����� 33 27 31 14 14 119 50 ��� 2 5 38 36 36 117 51 ����� 37 14 2 38 25 116 52 ��� 15 32 16 43 1 107 53 ����� 8 10 26 35 27 106 54 ����� 23 8 9 49 10 99 55 ����� 42 25 21 5 4 97 56 ����� 49 20 12 9 6

Science Indicators TM （ESI）数据库中的 13830 个研究前沿（Research Fronts），遴选出了 2025 年自然科学和社会科学的 11 大学科领域排名最前的 107 个热点前沿和 18 个新兴前沿（含前沿群；从 2025 年开始，将报告中遴选出的研究前沿或研究前沿群统 称为研究前沿，下同），同时基于 Research Horizon Navigator 4 意大利 220 5.4% 3 美国德州大学 MD 安德森癌症中心 美国 116 2.9% 5 英国 214 5.3% 5 法国国家健康与医学研究所 法国 107 2.7% 6 法国 184 4.6% 5 浙江大学 中国 107 2.7% 7 加拿大 142 3.5% 7 中国医学科学院北京协和医学院 中国 104 2.6% 8 日本 132 3.3% 8 中山大学 中国 102 2.5% 中国科学院 中国 395 10.2% 2 美国 893 23.2% 2 浙江大学 中国 111 2.9% 3 英国 214 5.5% 3 四川大学 中国 107 2.8% 4 德国 212 5.5% 3 中国科学技术大学 中国 107 2.8% 5 韩国 155 4.0% 5 法国国家科学研究中心 法国 91 2.4% 6 西班牙 144 3.7% 6 北京大学 中国 72 1.9% 7

Science Indicators TM （ESI）数据库中的 13830 个研究前沿（Research Fronts），遴选出了 2025 年自然科学和社会科学的 11 大学科领域排名最前的 107 个热点前沿和 18 个新兴前沿（含前沿群；从 2025 年开始，将报告中遴选出的研究前沿或研究前沿群统 称为研究前沿，下同），同时基于 Research Horizon Navigator 4 意大利 220 5.4% 3 美国德州大学 MD 安德森癌症中心 美国 116 2.9% 5 英国 214 5.3% 5 法国国家健康与医学研究所 法国 107 2.7% 6 法国 184 4.6% 5 浙江大学 中国 107 2.7% 7 加拿大 142 3.5% 7 中国医学科学院北京协和医学院 中国 104 2.6% 8 日本 132 3.3% 8 中山大学 中国 102 2.5% 中国科学院 中国 395 10.2% 2 美国 893 23.2% 2 浙江大学 中国 111 2.9% 3 英国 214 5.5% 3 四川大学 中国 107 2.8% 4 德国 212 5.5% 3 中国科学技术大学 中国 107 2.8% 5 韩国 155 4.0% 5 法国国家科学研究中心 法国 91 2.4% 6 西班牙 144 3.7% 6 北京大学 中国 72 1.9% 7

148) 381 556 761 其他非流动资产 2,052 2,083 2,083 2,083 营业外净收支 (8) 0 0 0 资产总计 18,512 19,107 20,111 21,346 利润总额 (1,156) 381 556 761 流动负债 6,563 6,752 7,256 7,806 减:所得税 47 38 56 所有者权益合计 11,706 12,067 12,567 13,253 收入增长率(%) (6.99) 8.00 8.20 8.40 负债和股东权益 18,512 19,107 20,111 21,346 归母净利润增长率(%) (319.86) 128.51 45.91 36.99

field, NeRF)[106] 是一种用于 3D 场景表示和视图合成的深度学习方 法, 通过深度神经网络对场景的连续体积密度和颜 色进行建模, 能够从任意视角渲染出高质量的图像. 在文献 [107] 中研究人员提出了蒸馏特征场 (Dis- tilled feature field, DFF) 的概念, 通过将 2D 特征 映射到 3D 体积中, 结合来自 CLIP 的知识, 创建一 个带语义特征的基于 询点并计算这些点的特征向量, 使得能够推断出适 合抓取特定对象的姿态. 图 2 基于 NeRF 的语义特征场景表示[107] Fig. 2 Semantic feature scene representation based on NeRF[107] 近期同样用于 3D 场景表示的 3D 高斯 (3D Gau- ssian splatting, 3DGS)[108] 在许多任务上展现出了 feature fields enable few-shot language-guided manipu- lation. arXiv preprint arXiv: 2308.07931, 2023. 107 Kerbl B, Kopanas G, Leimkuehler T, Drettakis G. 3D Gaussi- an splatting for real-time radiance field

兰州大学学报(社会科学版),2021,49(5):107-116. [8] 郝 丽,张伟健. 基于大数据的“医疗-养老-保险”一体化智 慧社区养老模式构建[ J]. 中国老年学杂志,2017,37(1): 226-228. [9] 徐孝婷,杨梦晴,朱庆华. 面向老年群体的智慧社区联动协 作健康信息服务模式构建[J]. 图书馆论坛,2020,40(12): 107-116. [10] 丁文均

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换的同时，需应对市场失衡的考验。拉美：经济韧性显现，但结构性短 板制约可持续发展。贸易网络与谈判成果支撑短期复苏，但通胀压力与 公共债务高企将削弱政策灵活性，投资不足与社会矛盾引发长期风险。 107 （三）主要国家形势 美国：工业复苏态势强劲，但面临高通胀压力、利率政策不确定 性、全球供应链竞争加剧和劳动力市场结构性矛盾等挑战。制造业在政 策支持与市场需求的双重驱动下表现出显著韧性。德国：工业复苏动能