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软件特色

【视频】

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在论坛上，诺贝尔化学奖获得者哈特穆特·米歇尔深入剖析了“生物医疗中的挑战”。为了解决这些挑战，关键在于系统解析人类基因组中所有蛋白质编码基因、确定各类细胞中的蛋白质组成及其功能，以推断出疾病之间的关系，并开发出特定的治疗方法。伦敦卫生与热带医学院院长利亚姆·斯米斯围绕“健康研究的新机遇”进行深入阐述。他认为，数字健康和人工智能的快速发展，使得健康研究更快速、更经济，研究成果的数量也因此大幅增加。然而，高质量的研究才能提供可靠的成果，并确保最弱势群体能从中受益。

法国国家技术科学院院士、香港城市大学工程学院院长吕坚分享了“基于增材制造与先进材料的精准医疗创新”的最新成果。他介绍了具有特定生物相容性或光学特性、超高强度的纳米结构双相(玻璃态与纳米晶)功能材料的潜在发展。他的团队还开发了将传统三维打印与结构变形机制相结合的四维打印技术。伦敦帝国理工学院医学院荣誉教授、中国科学院爱因斯坦荣誉教授杰里米·柯克·尼克尔森则前瞻性地展望了“个体化和公共医疗中的表型组医学方法”。他系统阐述了人类表型在个体发育过程中的多种演化模式，并介绍有助于开发精准表型组医学策略的分析检测与信息学解构方法。表型组医学还能为建模分析、评估优化健康老龄化进程提供支撑。这些报告为精准医学的宏大蓝图勾勒出清晰的技术路径与思考维度。

本届论坛为第二届上海医学论坛，致力于打造一个多学科交叉、综合性强、开放包容的高端国际学术交流平台。在未来两天，中国科学院院士蒲慕明、王松灵、刘买利，世界卫生组织总部代表克洛德·梅耶、萨拉·布斯等国内外权威学者齐聚一堂，将围绕“营养科学赋能健康老龄化：共绘慢病防控新蓝图”“精准预防与健康协同”“从基础研究到临床实践：产学融合推动营养生物科技成果转化”“促进女性健康：精准医疗的实践与创新”“口腔颌面发育再生与协同创新前沿论坛”“医学人工智能”六大前沿议题，展开深度对话与思想碰撞，共话精准医学新格局。(完)

【多元】

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同时，园区在全国首次实现统一深海取水和集中尾水处理。在源头，建成深海取水工程，将取水管线深埋并延伸至海岸线外2公里深海，实现集中取水、统一供水，最大限度保障养殖海水品质、减少对海岸生态的破坏；在末端，建成集中尾水处理项目，通过“养殖主体预处理+生态拦截沟渠+鱼虾贝藻净化+固化微生物强化处理”四级尾水净化流程，实现“零污水”排放。

文昌冯家湾现代化渔业产业园科技创新和产业发展实现双跨越。韩亮说，该园区已启动科研攻关项目20个，培育出“广泰1号”“广泰2号”等质优价高水产新品种，带动培育出对虾、石斑鱼等水产苗种1380亿尾，形成全国最大的优质虾苗生产基地；引进科研机构、高校及大型企业55家，实施产业项目59个，总引资额达79亿元，现代渔业产业链基本形成。

【互动】

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“热气球赛事比的是精准。”赛事裁判员郭静揭秘，无论是物理标志袋投标还是空中电子投标，都按落点距靶标中心的距离评判成绩。她介绍，赛事首日“飞跃龙泉山脉”科目极具看点，作为国家级精英赛事，赛事成绩将纳入2025年度个人积分，“随着中国航协推广普及，越来越多年轻优秀飞行员涌入热气球行列，未来在国际赛场会有更好表现。”

【极速】

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去年，南京农业大学和浙江大学的两位老师对来自13所高校的3000多名大学生进行了调研。结果显示，本科生使用生成式AI辅助学习的频率较高，其中“有时使用”“经常使用”和“总是使用”的占比分别为32.92%、40.49%和12.29%；有三四成的本科生表示自己会直接复制AI生成的内容。这一情况在笔者的课程中也时有上演，所以我会采取一些应对措施，比如组织无手机状态下的随堂测验答题，或者要求学生提交附带摘录页码的读书笔记等。

在研究生群体中，AI依赖的问题更为突出。不少研究生利用生成式人工智能一键生成论文，这些论文的最大特点就是出现许多“假大空的车轱辘话”，还时常出现无中生有、张冠李戴的错误。更严重的是，过度依赖AI工具极易引发学术不端和学术造假等问题，比如，学生利用AI伪造实验数据或图片，或者直接使用AI生成虚假文献。需要指出的是，当学生依赖AI直接生成论文时，他们实际上跳过了搜集资料、整理思路、逻辑论证等关键研究步骤。这些步骤正是培养批判性思维和解决问题能力的重要途径。

那么，应该如何引导大学生处理与AI技术的关系呢？在人工智能技术发展中，智能机器作为人类“镜子”与“他者”的角色正在不断凸显。作为“镜子”，智能机器帮助人类内窥到深层的认知规律，也在一些侧面反映着现实世界，映照出人类的局限。因此，大学生在使用AI时，应该将其视为一面用来参照的“镜子”，而不是对其过度依赖或完全拒绝尝试。

智能技术是对人类社会的模仿，是以人类的语料、语气和情感为学习对象的。它的言行，也在一定程度上反映了人类的价值观与知识体系。因此，大学生在使用AI时应该把“它”当成伙伴、朋友或同学，而不是当作一个可以直接“代劳”的员工。大学生可以尝试在与机器的对话及观点交锋中，拓展自身的灵感和思路，找到那些具有新意的选题和理论资源。例如，在撰写学术论文时，学生可以通过与生成式人工智能的多轮对话，搭建自己的论文框架，还可以利用其润色功能检查文章的病句和错别字等。

另一方面，人工智能的发展，可以使人们不断反思自身在认知能力上的局限，并通过技术进行补充和增强。比如，当生成式人工智能给学生推荐一些跨学科的理论时球探咀足球比分，学生应该马上去找到这些理论的原著进行“补遗式”阅读，而不是不假思索地直接拿过来使用；当智能技术给作业或论文进行润色后，学生应该认真比对两者之间的差别，从而更好地提高自身的写作逻辑能力和语言规范性。人工智能可以反衬出人们的自身问题和局限，正如自动驾驶汽车严格遵守交通规则的“谨慎”，其实也是不少司机反思自己驾驶行为的“镜子”。

除此之外，大学生群体在使用人工智能时，也要弄清楚它擅长做什么以及不擅长做什么。智能技术可以帮助学生处理海量数据、识别复杂模式以及完成精确性的重复任务，但它不擅长处理涉及人类情感、创造性思维以及那些需要与人打交道的工作。以笔者讲授的融合新闻学课程为例，机器新闻写作更擅长“产出”一些带有固定模板和范式的报道，而不能替代特稿、非虚构写作等文体的深度报道。只有充分了解各自所长，大学生才能正确处理好与AI的关系。

对此，高校老师理应在课堂中有意识地培养学生的人工智能素养，帮助他们妥善处理相关的技术伦理问题。不同学科和学段对AI工具的依赖程度应当有所区别，高校还需推出精细化举措，为不同学生划定AI使用的合理边界。高校要引导学生清楚认识到：在基础知识的记忆和理解阶段，过度依赖AI可能会阻碍认知结构的建立；而在综合应用和创新环节，AI则可能提供有价值的视角和参考。不过，无论人工智能技术如何发展，都不能忘记教育的根本使命：唤醒学生的自觉，启迪他们的智慧，培养他们独立思考和解决问题的能力。

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