随着生成式预训练Transformer模型系列的发布，通用人工智能再次被推到了人工智能领域最受瞩目的前沿。然而，如何定义和评估通用人工智能的问题仍不明确。本研究提出，对于通用人工智能的评估应植根于动态物理和社会互动的具身环境（DEPSI）。具体而言，本文提出了定义通用人工智能的五个关键特征，提出以通智测试作为通用人工智能的评估系统。通智测试描述了一个以价值和能力为导向的测试系统，该系统通过DEPSI划分了通用人工智能五个级别的里程碑，致力于构建无限测试任务。本文将通智测试与经典的人工智能测试工具进行了多方面的对比，并提出了一个系统化的评估体系，以促进通用人工智能的标准化、定量化和客观化的基准制定和评估。
随着边缘设备和云计算的发展，在过去的十年中，如何在保护隐私和安全的前提下完成机器学习和优化任务受到了越来越多的关注。联邦学习（FL）作为一种保护隐私的分布式机器学习方法，在过去的几年中已经得到了广泛的关注。然而，在优化问题中也会出现数据隐私保护问题，这一点到目前为止还很少受到关注。本文对此进行了研究，重点关注数据驱动的进化优化下的隐私保护问题，旨在通过总结机器学习和优化算法领域共通的安全机制和隐私保护方法，提供一个从安全隐私保护联邦学习到安全隐私保护联邦优化的知识路线图。本文首先对机器学习中的安全和隐私问题进行了明确定义，然后对联邦学习方法和加密隐私保护技术进行了全面的回顾。然后，本文对隐私保护优化这一新兴领域展开了讨论，涵盖了从隐私保护的分布式优化、隐私保护的进化优化以及隐私保护的贝叶斯优化。之后本文进一步从推理攻击和主动攻击的角度，对贝叶斯优化和进化优化方法进行了全面的安全性分析。在此基础上，深入讨论了哪些联邦学习和分布式优化策略可以用于联邦优化的设计，以及应用这些策略需要哪些额外的条件。最后，本文概述了联邦数据驱动优化中的悬而未决的问题和尚存的挑战。本文为联邦学习和联邦优化之间的关联提供了崭新的见解，并提升学术界对安全联邦优化的研究兴趣。
税务风险行为造成财政收入严重损失，损害国家公共基础设施，扰乱公平竞争的市场经济秩序。近年来，受数据挖掘和人工智能等信息技术的推动，税务风险检测受到了广泛的关注。为促进税务风险检测方法的高质量发展，本文首次对全球现有的税务风险检测方法进行了全面的概述和总结。具体而言，首先讨论了税务风险行为的成因及其负面影响，以及税务风险检测的发展历程。随后，重点分析了全球范围内基于数据挖掘的税务风险检测方法。根据算法所采用的不同原理，现有的风险检测方法可分为基于关系的和非基于关系的两类，共14种风险检测方法，并对每种方法进行了深入的探讨和分析。最后，本文分析和讨论了当前数据驱动的税务风险检测方法面临的四个主要技术瓶颈，包括整合和利用财政和税收碎片化知识的困难、检测结果的不可解释性、风险检测算法的高成本以及现有算法对标记信息的依赖。通过对这些问题的研究，得出知识导向和数据驱动的大数据知识工程将是未来税务风险领域的发展趋势，即税务风险检测从信息化向智能化转型。
近年来，基于医学图像的诊断技术取得了飞速发展。现代医学诊疗流程和医学影像技术密不可分。然而，当前“信号-图像-知识”的诊断模式在图像重建过程中（信号‒图像）会不可避免地导致信息丢失。目前，可以从大量数据中挖掘知识的人工智能（AI）技术为变革已有的工作流程提供了机遇。在这项前瞻性研究中，我们首次开发了一种基于AI的“信号‒知识”诊断方案，直接使用计算机断层扫描（CT）的裸数据（信号）进行肺结节分类。结果显示，裸数据几乎可以达到与CT相媲美的性能，这表明可以在不重建图像的情况下诊断疾病。同时，通过三种常见的卷积网络结构将裸数据整合到CT模型中可以大大提高诊断性能（提升范围从0.01到0.12），这表明裸数据可以为CT模型的诊断提供增益信息。本项研究的结果开辟了新的领域，并显示了“信号‒知识”领域分析的潜力。
预测他人的行为是人类在密集人群中确定方向并与他人良好互动的一种必不可少的本能。这种能力对于诸如服务机器人和自动驾驶汽车等无人系统至关重要。然而，现有的解决方案难以准确预测行人的意图，主要是因为没有充分考虑与群体相关的社会行为。虽然群体关系和群体交互无处不在，并且对行人的意图预测有显著的影响，但这种影响是多样且微妙的，因此难以明确量化。在此，本文提出了群体交互场（GIF）。这是一种新颖的群体感知表征方法，它将行人的意图量化为行人未来位置和注意力方向的概率场。进一步提出了一种端到端的神经网络GIFNet，用于从显式的多维观测中预测GIF。GIFNet通过构建具有传播和图注意力机制的群体交互图来量化群体行为的影响，该图自适应于群体规模和动态交互状态。实验结果表明，GIF能够有效地反映显著的群体行为影响下行人意图的变化，并准确预测行人的未来状态。此外，GIF有助于解释不同社会状态下对行人行为的各种预测。GIF最终将允许无人系统以类似人类的方式工作，并遵守社会规范，从而促进和谐的人机关系。
急性主动脉夹层是最具致命性的心血管疾病之一，具有很高的死亡率。其在人群中的患病率为0.2%~0.8%，因人为检查未能及时发现而导致大量死亡。此外，主动脉直径作为手术策略选择的关键指标，会对诊断后的手术结果有显著的影响。因此，开发一种能够识别和区分主动脉夹层类型并测量主动脉直径的自动诊断系统是一项紧迫而具有挑战性的任务。本文提出了一种名为DDAsys的双功能深度学习系统，旨在实现对主动脉夹层的准确分类和对主动脉直径的精确测量。为此，我们创建了一个包含来自武汉同济医院心胸血管外科的279名患者的61 190张计算机断层扫描血管造影（CTA）影像的数据集。该数据集提供了对难以识别特征的切片级归纳，有助于提高对主动脉夹层的识别和分类的准确性。我们的系统在主动脉识别上实现了0.984的F 1分数，主动脉分类上达到了0.935平均分类F 1分数，并且对升主动脉和降主动脉直径的测量精度分别为0.994 mm和0.767 mm的均方根误差。该系统推荐的手术治疗与实际相应手术之间的高一致性（88.6%）验证了我们的系统在协助临床医生制定更及时、精确和一致的治疗策略上的能力。
近年来，三维（3D）打印技术和蚕丝作为打印墨水生产生物相容性结构的研究都取得了显著进展。结合3D打印无限的设计潜力，蚕丝可以被加工成多种功能性材料和装置，适用于各种生物医学应用。蚕丝能够被加工成包括溶液、水凝胶、颗粒、微球和纤维在内的多种材料形式，这使其成为适配不同3D打印技术的理想候选材料。本文对基于蚕丝基材料的3D打印进行了系统概述，涵盖了主要的打印技术类别及其原型机制和结构特征。此外，本文为研究人员提供了一个路线图，旨在通过总结技术和材料方面的有前景的策略，将最先进的蚕丝材料加工与快速发展的3D打印技术相结合。因此，本研究的重点是阐明促进基于蚕丝材料精确组装策略发展的技术和方法。精准打印（包括高打印分辨率、复杂结构实现和打印保真度）是3D打印技术数字化设计能力的前提条件，并将显著拓宽蚕丝的应用领域，如复杂的仿生组织结构、血管结构以及透皮微针等。
全球范围内，植被的空间范围和演变趋势正发生剧烈变化。植被-水动态是了解水资源有限地区的生态系统结构与功能的关键。持续的卫星观测已经揭示了全球植被广泛变绿的现象，然而植被绿度的增加并不意味着生态系统功能的提升，必须更充分地理解植被和降雨之间复杂的相互作用。本研究利用多套基于卫星数据的衍生指标，包括叶面积指数（LAI）、净初级生产力（NPP）和降雨利用效率（RUE），量化了黄河流域上游、中游和下游植被动态及其与降雨的关系。序列回归方法用于检测NPP对降雨敏感性的趋势。结果表明，自2000年以来，占黄河流域34.53%的地区呈现了一个显著的植被变绿趋势：上游、中游和下游地区分别有20.54%、53.37％和16.73%地区呈现出显著的变绿趋势，NPP呈现出与LAI相似的变化特征。但上游、中游和下游的RUE趋势特征存在显著差异。此外，黄河流域中游有16.86%的区域，其植被对降雨敏感性呈现显著的趋势（14.08%为负趋势，2.78%为正趋势）。整体而言，黄河流域仅有8.41%的区域呈现了LAI、NPP、RUE一致的显著增长态势。最后，本研究根据植被动态及其与降雨间的关联，提出了分区分策的生态恢复方案。本研究揭示了黄河流域中游地区显著的植被绿度和生产力变化，并强调了在黄河流域高质量发展背景之下开展植被-降雨动态研究的重要性，所提出的生态恢复框架将会为决策者开展流域景观格局优化和可持续管理等提供有价值的见解。
循环经济背景下，剩余污泥生物质能源的可持续回收利用引发广泛关注，但目前缺乏可靠技术。本研究提出了一种基于游离亚硝酸（FNA）的创新生物技术，通过耦合短程硝化、发酵和反硝化过程（PN/DN-F/DN）不仅完成剩余活性污泥（WAS）废弃生物质能源原位回收利用，同时驱动晚期垃圾渗滤液深度脱氮。首先，晚期垃圾渗滤液氨氮[(1708.5 ± 142.9) mg·L-1]在短程硝化耦合反硝化（PN/DN）序批式反应器（SBR）好氧段被氧化为亚硝态氮，亚硝态氮累积率高达95.4% ± 2.5%。然后，PN/DN-SBR出水[NO2 --N浓度= (1196.9 ± 184.2) mg·L-1]与外源浓缩WAS [挥发性固体浓度 = (15 119.8 ± 2 484.2) mg·L-1]共同泵送至缺氧反应器，用于发酵耦合反硝化（F/DN）。FNA作为亚硝态氮的质子化形式，通过强烈的生物抑制作用将污泥有机质转化为高品质碳源，被反硝化细菌捕获利用，进而推动氮氧化物的还原过程。该创新技术实现了4.89 kg·m-3·d-1超高污泥减量速率和0.46 kg·m-3·d-1脱氮速率。最后，富含有机物的 F/DN-SBR 出水回流至 PN/DN-SBR 后置缺氧阶段进行二次反硝化脱氮。PN/DN-F/DN系统连续运行175 d后，每个运行周期平均回收19 350.6 mg有机物[以化学需氧量（COD）计]，脱氮效率为 95.2%，污泥减量率为53.4%。以等效能源总量计算，每处理1 t剩余污泥可产生291.8 kW·h当量能源，对促进污水处理领域从能源消耗到能源中和模式的范式转变具有重要意义。
青藏高原是长江、黄河以及跨境河流雅鲁藏布江、澜沧江和怒江的发源地，为东南亚和南亚约16亿人口提供重要的淡水资源。然而，青藏高原所经历的气温上升几乎是全球变暖速率的三倍，导致了冰川退缩、积雪减少、多年冻土层融化等现象。基于青藏高原迄今为止最全面的径流观测数据，研究揭示了青藏高原气候条件的转变显著影响了河流源区径流量的变化。结果表明：①五条河流源区的年平均气温呈稳定上升趋势，1998年后的变化趋势为每十年上升0.38 ℃，是1998年之前变化速率的三倍；②源区径流变化主要受降水变化的影响，1998年后长江、雅鲁藏布江、澜沧江和怒江源区径流呈下降趋势，变化幅度为每十年减少3 × 109~5.9 × 109 m3（每十年减少9.12%~16.89%）；③唐乃亥和兰州流域降水增加，导致径流以每十年8.04%和14.29%的速度增加。尽管黄河源区径流增加可能会缓解一些水资源问题，但是1998年以来青藏高原东南部河流源区径流下降趋势可能导致东南亚和南亚数十亿人面临水资源危机。
快速城市化促进了物质材料在建筑和基础设施中的积累，这种物质积累模式在促进城市系统工程发展以及城市资源、废弃物管理和气候战略引导决策等方面，提供了一个重要但迄今为止在一定程度上缺失的存量视角。由于缺乏足够的高空间分辨率数据，我们对城市间以及城市内部建成环境存量模式的现有知识有限。本文利用多源地理大数据、机器学习和自下而上的存量核算方法，描述了中国50个城市在500 m网格细粒度水平上的建成环境存量。结果表明，尽管各城市之间由于社会经济、地貌和城市形态特征的不同存在相当大的差异，中国许多城市的人均建成环境存量（平均为261 t）仍接近西方城市。这主要归因于过去几十年中国的建设热潮以及以建筑和基础设施为驱动的经济发展模式。中国的城市扩张往往更倾向于“垂直”（以高层建筑为主）而不是“水平”（扩展道路网络）。以天际线换取空间，反映了中国城市内部建成环境存量发展的“集中-分散-集中”路径。这些结果为发展中国家的未来城市化提供了启示，为空间规划提供了信息，并支持了城市的循环经济和低碳转型。
深部地下工程开挖过程中岩爆灾害频发，现有的岩爆防控理念和方法难以满足深部高地应力条件下的施工安全要求，岩爆的有效支护仍然是一个巨大的工程挑战。本文简述了地下开挖诱发岩爆的机理，提出了基于开挖补偿法的岩爆支护策略，依托引汉济渭工程秦岭输水隧洞开展了岩爆支护的现场试验。研究表明：隧道开挖导致围岩的工程应力状态发生变化，并产生多余能量ΔE，这是岩爆发生的根本原因；开挖补偿法是一种高预应力补偿的主动支护策略，旨在抵消深部开挖效应，达到降低岩爆灾害风险的目的；自主研发的新型负泊松比（NPR）锚杆具有高强度、高韧性和抗冲击的超常力学特性，可作为开挖补偿法的核心材料；现场试验结果表明开挖补偿法和NPR锚杆可有效控制岩爆灾害。研究结果有望为川藏铁路等深部地下工程的岩爆支护提供指导。
开发可高效控制冰晶生长的抗冻肽已经引起了大量的关注，但仍然是一个巨大的挑战。在这项研究中，我们提出了一种新的设计方法，该方法基于对各种冰结合蛋白（IBP）中重复基序的深入研究和进化分析。通过这种方法，开发了几种具有显著抗冻活性的多肽。尤其是一种名为AVD的抗冻肽表现出理想的冰晶重结晶抑制（IRI）、溶解度和生物相容性，使其适合用作冷冻保护剂（CPA）。突变分析和分子动力学（MD）模拟表明，AVD肽的Thr6和Asn8残基是其冰结合能力的关键位点，而Ser18残基可以协同增强它们与冰的相互作用，揭示了AVD的抗冻机制。此外，AVD肽成功地用于多种细胞的冷冻保存，冷冻后细胞具有较高回收率。该项工作为设计抗冻材料开辟了新途径，并为合成生物学提供了抗冻功能模块。
由于缺乏安全的抗生素以及抗感染治疗下的高死亡率，多重耐药（MRD）革兰氏阴性菌[如MRD大肠杆菌（E. coli）]的感染仍然是一个挑战。本研究提出了一种生物仿生智能催化的形式，灵感来自巨噬细胞的选择性生物催化特性，由一个智能控制中心（一种活的巨噬细胞，MΦ）和一种芬顿反应催化剂[Fe3O4@聚（乳酸-共聚乙醇酸）（PLGA）纳米颗粒]组成，可以在不伤害正常细胞的情况下杀灭MDR大肠杆菌。MΦ-Fe3O4@PLGA颗粒（即智能催化颗粒）通过产生H2O2和脂滴（LD）对MDR大肠杆菌表现出选择性生物催化活性。根据RNA测序数据分析结果，此过程激活了脂质代谢和多糖生物合成及代谢途径。H2O2进一步与Fe3O4@PLGA反应生成剧毒的羟基自由基（·OH），而LD含有抗菌肽，可以把MDR大肠杆菌作为目标。高毒性的·OH和抗菌肽被证明可以有效对抗MDR大肠杆菌，使得MΦ-Fe3O4@PLGA颗粒对MDR大肠杆菌的体外抗菌效率达到了99.29% ± 0.31%。更重要的是，在经过多次使用后，MΦ-Fe3O4@PLGA颗粒的智能催化功能保持良好。因此，生物仿生智能催化剂的概念在治疗感染以外的其他疾病方面也具有潜力。
通过肠道移植益生菌，可以正向调节肠道微生物群，从而增强免疫系统和治疗各种疾病。然而，由于恶劣的胃肠道环境以及较短的胃肠道停留时间，益生菌的生物利用度和肠道定植受到极大限制。因此，本研究提出了一种双层多糖水凝胶（DPH）。该物质具有双层结构，内层为羧甲基纤维素（CMCL）超分子，外层为海藻酸二醛（DAA）交联羧甲基壳聚糖（CMCS）。这种双层结构使DPH能够包埋并在体内靶向递送益生菌。在胃中，DPH呈封闭笼状结构，其外层吸收周围液体，形成一道屏障，从而保护益生菌不受胃液影响；在肠道中，该笼状结构打开并分解，释放出益生菌。因此，DPH能够提高益生菌的肠道靶向递送能力、口服生物利用度、胃肠道耐受性和黏附能力。释放前，包埋益生菌在胃肠道中的生物活性几乎保持不变，口服给药效果也有所改善。特别是在动物模型中，DPH包埋益生菌在治疗后48 h内的生物利用度是游离益生菌的100.1倍，同时黏附能力是游离益生菌的10.6倍。此外，DPH包埋益生菌在肠道中的存活和滞留能力极强，在体外和体内都能很好地抵御病原体。值得注意的是，DAA介导的动态交联不仅能保持水凝胶的整体完整性，还能控制益生菌的释放时间。因此，通过控制动态共价交联，DPH有望将包埋物质（益生菌、蛋白质等）递送到肠道特定部位。
联合国（UN）呼吁进行十年的“生态系统恢复”，是由于需要解决人类活动对自然生态系统的广泛影响。由于深水（> 200 m深度）栖息地丧失的增加，海洋生态系统的恢复越来越必要。这些深度远远超过了潜水员可以到达的深度，只有已建立和新兴的机器人平台，如远程操作飞行器（ROV）、自动水下航行器（AUV）、着陆器和爬行器，可以通过操纵器及其多参数传感器技术（如光声成像、组学和环境探测）来操作。利用先进的深海生态系统恢复技术可以提供：①高分辨率的基质和关键类群的三维（3D）成像和声学映射；②对基质和关键类群的物理操作；③对远程操作的实时监测和长期生态监测；以及④自主工作的潜力。在这里，我们描述了具有原位操作能力和创新传感器的有效载荷的机器人平台，如何能够在大的空间尺度上自主地进行主动恢复和监测。我们预计这些设备将在深海栖息地大展身手，如①造礁冷水珊瑚，②软底竹珊瑚，以及③已经被海上工业（即渔业和石油/天然气）破坏的软底渔业资源。
Notch信号通路在后生动物物种中进化保守，并且在很多生理过程中发挥着重要作用。Notch受体由两个典型的配体家族（Delta和Serrate/Jagged）激活，其中配体和受体都是单向跨膜蛋白，相对于其细胞内部分，它们通常有较大的胞外结构域。当存在相对细胞面上的核心结合区域发生相互作用时，受体/配体络合物的形成会引发力介导的蛋白水解作用，最终释放出具有转录活性的Notch胞内结构域。本文重点关注细胞外受体/配体络合物的结构特点、翻译后修饰对调节该络合物所发挥的作用、细胞膜对配体功能的贡献，以及对获得性和遗传性疾病的见解。
为实现脱碳目标，全球正在加快向清洁和绿色能源结构转型的进程。在此背景下，燃煤发电厂（CFPP）和以压缩空气储能（CAES）技术为代表的大规模储能设施所面临的任务是提高可再生资源存储能力和维护电力系统安全。为实现这一目标，本文提出了CFPP-CAES联合循环的概念和基于该概念的三联产系统。考虑到CFPP的工况，我们研究了三种典型运行模式的热力特性，并找到一些一般规律。对各种潜在集成方案的讨论结果表明，从给水系统的低温点取水冷却压缩空气同时提高回水温度有利于提高整体性能。此外，在加压空气进入空气膨胀机之前，通过给水系统中的低品位水尽可能地预热加压空气，并减少抽汽，有助于提高效率。采用最优集成方案，每个循环可节煤2.85 t，往返效率提高2.24%。通过热电联产，系统效率可达77.5%。此外，三种压缩热利用方法提升性能的效果从高到低排列依次为锅炉给水预热、供热和进入CFPP给水系统。在冷能生产的模式下，系统效率可提升至69%以上。无论运行模式如何，当CFPP在更高的运行条件下运行时，由于耦合点参数的改变，集成的效益进一步提高。此外，在典型应用场景下，动态投资回收期可缩短11.33年，内部收益率可提高5.20%。考虑到不同应用场景的经济效果，在能源需求多的地区，尤其是供暖需求大的地区，投资于所提出的系统更为合适。这些结果证明了所提出系统的技术优势，并为其设计、运行和项目投资提供了指导原则。
电力部门的脱碳对于可持续发展至关重要。太阳能和风能等低碳发电技术可以取代排放二氧化碳的能源（煤炭和天然气发电站）。作为可持续的工程实践，必须采用长时储能技术来管控可变可再生能源供应和电力需求之间的不平衡。压缩空气储能（CAES）是平衡这种不匹配的有效解决方案，适合用于未来的电力系统以实现可再生能源发电的高渗透率。本研究介绍了CAES，主要是先进CAES的最新进展。与亨托夫（Huntorf）和麦金托什（McIntosh）这两座使用传统化石燃料的商用CAES工厂相比，先进CAES是一种无需使用化石燃料的清洁能源技术。先进CAES包括绝热压缩空气储能、等温压缩空气储能、液态压缩空气储能、超临界压缩空气储能、水下压缩空气储能以及与其他技术相结合的CAES。本文简要讨论了这些先进CAES技术的原理和配置，并对包括理论研究、实验、示范和应用在内的最新技术进行了全面综述。比较、讨论并总结了这些CAES技术的技术成熟度、功率大小、储能容量、运行压力、往返效率、组件效率、运行时长和投资成本，汇总了其潜在的应用趋势。本文为开发新型CAES系统提供了全面的参考，并为未来的研究和开发提出了建议，旨在促进这些技术在从基础理论到实际应用等多个领域的应用。
