新疆夏尔希里自然保护区是一处珍稀生物资源与无法估量的生态价值共融的自然瑰宝，被誉为“中国最后的净土”和“珍稀的天然基因库”。为确保这一自然宝库的可持续发展，提出了“平行夏尔希里”概念，以智能化手段全方位助力其生态资源的精细化管理。核心思想是利用描述智能建立高精度模型，通过预测智能分析生态系统变化，借助引导智能科学地制定保护策略。探索了通过智能科技建立自然保护区管理与应用的新模式，以期推动保护区及其珍贵生物资源的可持续发展。

脑卒中病灶自动分割方法成为近几年的研究热点。为了全面研究用于MRI脑卒中病灶分割的深度学习方法的现状，针对脑卒中治疗的临床问题，进一步阐述了基于深度学习的病灶分割的研究背景及其挑战性，并介绍脑卒中病灶分割的常用公共数据集（ISLES和ATLAS）。然后，重点阐述了基于深度学习的脑卒中病灶分割方法的创新与进展，从网络结构、训练策略、损失函数这3个角度对研究进展进行了归纳，并且对比了各种方法的优缺点。最后，讨论了该研究存在的困难和挑战以及未来的发展趋势。

多智能体系统是分布式人工智能领域的前沿研究概念，传统的多智能体强化学习方法主要聚焦群体行为涌现、多智能体合作与协调、智能体间交流与通信、对手建模与预测等主题，但依然面临环境部分可观、对手策略非平稳、决策空间维度高、信用分配难理解等难题，如何设计满足智能体数量规模比较大、适应多类不同应用场景的多智能体强化学习方法是该领域的前沿课题。首先简述了多智能体强化学习的相关研究进展；其次着重从规模可扩展与种群自适应两个视角对多种类、多范式的多智能体学习方法进行了综合概述归纳，系统梳理了集合置换不变性、注意力机制、图与网络理论、平均场理论共四大类规模可扩展学习方法，迁移学习、课程学习、元学习、元博弈共四大类种群自适应强化学习方法，给出典型应用场景；最后从基准平台开发、双层优化架构、对抗策略学习、人机协同价值对齐和自适应博弈决策环共5个方面进行了前沿研究方向展望，该研究可为多模态环境下多智能强化学习的相关前沿重点问题研究提供参考。

企业影响力的高低不仅关系到其行业竞争力，也影响着其社会声誉和未来发展，然而对企业影响力的评价一直没有统一的标准。GitHub是一个代表性的软件开发代码存储库开源平台，现有研究通常使用企业在GitHub发布的项目得到的star总数衡量其影响力高低，但是这种方式难以衡量小微企业和新生企业的潜力。通过引入科学家的影响力衡量指标h指数，以GitHub为信息源进行企业网络建模，同时基于该网络提取特征构建分类器，对企业未来的影响力水平进行预测。在此基础上应用SHAP模型解释技术，判别决定企业影响力的重要特征。实验结果显示，基于XGBoost的模型在GitHub真实数据集上实现了0.92的准确率和0.93的平均AUC，可以准确、可靠地对企业进行影响力预测。

YouTube是全球活跃用户数最多的国际视频网站，也是中国影视内容出海的主渠道之一。运用自然语言处理技术对中国现实题材电视剧在YouTube平台的传播效果进行数据分析，可以从内容、传者、受者等不同维度发现影响中国现实题材电视剧在YouTube平台传播效果的因素，从而进一步指导更多作品的精准传播。研究发现，现实题材电视剧的类型、内容、团队、翻译等都会影响到海外受众对作品的接受度。只有把握用户偏好、强化品牌意识、了解渠道特性、重视字幕翻译才能提升中国现实题材电视剧在海外平台的传播效能，实现“中国式现代化”故事在国际视频平台的精准、高效传播。

随着数字化时代的到来，人们越发关注企业就业规模和就业结构。运用2011—2019年上市公司的企业面板数据，借助固定效应模型和中介效应模型，深入探究企业数字化转型对就业规模和就业结构的影响。结果表明，首先，企业数字化转型会显著扩大企业的就业规模。其次，数字化对岗位结构的影响带有强烈的“知识偏向”，对掌握前沿产业相关知识的人才需求增加。中介效应检验结果显示，企业数字化转型通过市场规模效应与产品创新间接扩大企业就业规模。异质性分析结果显示，对于环境数字化程度高以及非国有企业而言，企业数字化程度对就业结构的影响更加显著。

在推进智慧城市一体化的背景下，智慧化工园区的建设步伐正在逐步加快。近些年，我国化工行业事故频发，给公共安全造成了巨大的破坏与损失。因此，如何提升化工园区安全管理和应急响应能力是目前亟待解决的问题。针对该类安全问题，提出面向化工园区有害气体泄漏的博弈巡逻策略。首先，利用对流扩散模型对有害气体泄漏的过程进行描述。其次，引入博弈论对巡逻问题中攻防双方的对抗过程进行建模，将防守者对安全事故的响应时间与其收益关联。然后，提出基于多线性规划的GGC算法，对该博弈模型进行求解。最后，在3种不同规模的真实化工园区案例场景下，将该博弈模型与其他两种基础方法进行收益对比。结果表明，该模型能够有效提升防守者收益，降低攻击者收益。

域泛化是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题，该问题源于现实场景中的数据分布偏移。在实际应用中，通常会遇到训练数据和测试数据来自不同的数据域的情况，这种数据分布的差异会导致测试时准确率下降。因此，提出了一种基于隐空间数据增广的域泛化方法，与传统图像级数据增广方法不同，该方法在隐空间中引入扩散模型，以实现对特征的精细控制和多样性生成，从而提升模型在目标域上的泛化能力。具体来说，基于分类器的隐式扩散模型在隐空间训练后可以条件生成准确且丰富的源域特征，并利用高效的采样方法加速生成增广特征。实验结果表明，新提出的方法在各种域泛化任务上取得了显著的性能提升，在真实场景中有较好的有效性和鲁棒性。该方法的创新点在于将数据增广焦点转移到隐空间级别，并引入扩散模型进行增广，为解决域泛化问题提供了一种新的思路。

为了获取城市每个路段上精细的交通流数据，需要部署大量的传感装置以及较密集的观测站，这会增加日常运营与设备维护的成本。同时，传统的交通流数据采集技术存在很多噪声和误差，检测得到的数据结果并不能保证其真实可靠。因此，如何利用粗粒度、混入噪声的传感器观测数据推断细粒度的城市交通流，是一个重要的研究课题。针对上述问题，提出了一种基于时空注意力的去噪扩散模型，提供细粒度的城市交通基础数据，以满足不同场景下的交通需求，为交通规划与智能交通系统构建奠定基础。

以视频为载体的信息传播方式兴盛发展，视频的音画同步逐渐成为衡量视频质量的重要标准。深度合成技术在国际传播领域不断进入大众视野，融合音画同步的唇形合成技术吸引了越来越多的关注。现有唇形合成模型主要是基于静态图像的唇形合成，对于动态视频的合成效果不佳，且大多采用英文数据集进行训练，导致中文普通话合成效果较差。针对这些问题，基于对Wav2Lip唇形合成模型的研究，对其进行中文语境下的优化实验，通过多组实验测试了不同路线的训练模型效果，为后续Wav2Lip系列研究提供重要的参考价值。实现由语音驱动到文字驱动的唇形合成，并对唇形合成在虚拟数字人等多领域的应用展开讨论，为唇形合成技术更广阔的应用与发展奠定基础。

近年来，人工智能技术的快速发展为数字图像创作领域提供了新的工具。使用AI工具进行数字图像创作逐渐成为一种常见的创作方式。在此背景下，通过访谈、调查与案例分析的方法，分析了人工智能驱动的数字图像艺术创作方法与案例。调查结果显示，大多数受访者认为AI工具对其创作过程产生了显著的影响，尤其是AI图像直出的方法被广泛运用于数字图像艺术创作中。通过对案例进行详细剖析，揭示了基于AI的数字图像艺术创作的典型范式，并将之归纳为“AI艺术创作工作流”。其包括AI图像直出法、AI辅助绘图法和ControlNet精确绘图法。这些方法可以有效地替代数字图像创作中的重复环节并提高出图效率，辅助数字图像的绘制和突破常规出图思路，实现精确可控的数字图像艺术内容表达。

人工智能生成内容技术正重塑数字内容的生产方式和消费模式。基于人工智能生成内容技术的基本概念和技术发展历程，重点研究了人工智能生成内容引发的数据泄露、算法霸权、数字鸿沟、知识产权保护、就业冲击等潜在风险和治理挑战。在梳理了国外发达国家的典型治理路径和治理经验后，概括提出了我国面对人工智能生成内容技术引发的潜在风险的应对措施和发展建议。具体包括坚持安全与发展并重，做好统筹布局；完善人工智能技术治理规则体系；加强人工智能技术研发全要素投入；加快人工智能治理技术研发；构建全方位多层次的技术治理体系。

AI绘画作为互联网新技术的代表，拥有与早期互联网发展一致的自由环境。但公共资源的自由共享并不是永恒的，旧体制与新事物的冲突必然会带来现行法律适用上的诸多问题。我国现有法规对于网络服务提供者的责任承担规定相比域外更加完善，再行强制加重服务提供者责任或服务使用者责任都会导致利益失衡，并无借鉴的必要性。在现有的法律框架下，利用专门立法和行业自治对主导者的权力限制进行补强就已经足够了，AI绘画的未来需要始终重视平衡的价值。