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关键词： 统计遗传学   范式演进   连锁分析   候选基因策略   全基因组关联分析(GWAS)   混合线性模型  

摘要： 复杂数量性状的遗传解析长期受到多基因小效应、环境互作以及统计功效受限等因素的制约。围绕这一问题,统计遗传学方法经历了由连锁分析与候选基因策略向全基因组关联分析(GWAS)转变的范式演进。本文从统计遗传学视角出发,系统梳理了这一方法演进路径,重点分析不同方法在基本假设、数据结构与统计模型上的转变及其内在逻辑联系。基于孟德尔分离和重组率相对恒定等经典假设,探讨了分离偏离、遗传背景差异以及基因型误差等因素如何通过影响重组率估计与似然分布,进而导致连锁统计量及LOD曲线的系统性偏倚。在此基础上,对比了连锁分析中基于似然比的LOD统计量与GWAS中基于检验统计量导出的p值体系,阐明二者在统计基础与显著性判定机制上的差异,并指出全基因组显著性阈值通常需通过置换检验等经验方法加以校正。结合高密度SNP数据、大样本群体及混合线性模型的发展,分析了GWAS在弱化位点先验假设的同时,通过显式建模群体结构与亲缘关系,在更高分辨率下解析复杂性状的遗传基础。综合比较不同方法的适用条件与局限性,本文认为现代GWAS并非对传统方法的简单替代,而是在统计假设、模型形式与分析尺度上的范式迁移与扩展。结合植物分子育种的发展趋势,进一步指出GWAS与eQTL分析及基因组选择等方法的整合,有助于提升复杂性状遗传解析的可靠性,并为育种决策提供更稳健的统计支持。

关键词： 区块链   联盟链   微服务   云原生   数据要素流通   智能协同  

摘要： 数字经济纵深发展背景下,区块链已成为关键基础设施,但传统单体区块链架构在规模化应用中面临三大瓶颈:共性能力难复用、架构演化受限、与现有IT技术栈融合困难。本研究系统梳理区块链与微服务的技术演化脉络,从架构同构、机制协同、解耦一致三个维度论证二者融合的内在逻辑,阐明从“模块化”向“微服务化”转型的必要性与可行性。在此基础上,提出四层架构模型,自下而上依次为:核心基础设施层、区块链微服务核心层、微服务网关与编排层、典型应用范式层。基于云原生技术栈将区块链核心能力拆解为标准化微服务组件,辅以微服务全生命周期管理体系,保障系统安全性和可观测性。遵循领域驱动设计(DDD)原则,通过限界上下文划分核心子域、支撑子域与通用子域,构建可信数据存证溯源、可信数据要素流通、可信智能跨域协同三大标准化应用范式,并指明了具体应用场景。该技术体系将区块链共性能力解耦复用,有效降低跨行业应用门槛,为区块链打破封闭单体架构、迈向开放式服务生态提供了系统性的理论支撑与可落地的实践路径。

关键词： 信息资源管理   数智审计   审计信息素养   能力框架   人才培养   数据素养   协同创新   技术驾驭  

摘要： 从审计信息素养数智增强的视角出发,信息资源管理学科嵌入审计可分为低阶的价值互补、中阶的价值交换、高阶的价值共生三阶段,而实现价值共生的最高阶段的核心是“审计智能”,它要求审计人员具备信息资源管理思维,且应具备包含价值共生认知、数据素养、技术驾驭、协同创新、商业洞察、职业基石六大维度的动态能力。最终提出通过课程体系重构、教学模式创新、实践平台共建、师资队伍共育等路径,来实现审计信息素养的数智增强,推动审计行业的变革。

关键词： 大语言模型   网络威胁情报   范式革新   实践路径   人机协同  

摘要： 为了应对日益复杂的网络威胁,以及传统网络威胁情报在效率、深度及规模化处理方面的固有困境,本研究系统剖析大语言模型驱动网络威胁情报范式革新的核心能力、现实挑战与实践路径。本研究运用技术剖析及系统构建等方法,从认知与生成两个维度阐释大语言模型在威胁情报中的独特优势,深入分析其可靠性缺陷、安全伦理风险及集成评估等挑战,并提出人机协同新范式的构建路径。研究发现,大语言模型在非结构化数据分析、多源异构信息融合及攻击战术、技术、程序精准映射等方面具有显著优势,正推动网络威胁情报从自动化向认知智能化范式转移;然而,其“幻觉”问题、数据隐私泄露风险及高质量标注数据匮乏等挑战亟待解决。为此,本研究提出领域专用微调、检索增强生成、协同智能与混合架构构建等技术策略,以及标准化评估基准建立、隐私计算技术开发、“技术—伦理—制度”分层治理框架构建等生态策略,为构建主动、智能、可靠的下一代威胁情报系统提供理论支撑。

关键词： 生成式人工智能   信任枢纽   认知系统   人机协同   范式升维   柔性组织   生态重塑  

摘要： 本文以生成式人工智能为核心驱动力,重构智媒时代传媒业的运行范式,揭示传媒业如何从“内容为王”转向“智能驱动”的系统性变革——媒体角色升维为“信任枢纽”以应对信息虚假化挑战,同时构建“认知系统”以增强用户理性认知。本文首次整合“认知脚手架”理论与分布式信任机制(如区块链存证系统),阐释了人机协同如何实现大规模认知增强服务,并创新性地提出“柔性生态重构”模型,涵盖模块迭代(如算法优化与数据中台)和链条重组(如策采编发流程并行化)。这一理论框架致力于解决传媒业从离散内容生产到持续陪伴型认知伙伴的范式跃迁,为传播学提供动态、协同的生态视角。

关键词： 甘麦大枣汤   认知障碍   东莨菪碱   小鼠  

摘要： 目的 研究加味甘麦大枣汤(Ganmai Dazao Decoction,GMDZ)对东莨菪碱(SCOP)所致小鼠认知障碍的改善作用。方法 136只ICR雄性小鼠,分两批实验。第一批实验,96只小鼠随机分为空白对照组、东莨菪碱模型组、阳性药多奈哌齐(donepezil,DNP,1.6 mg/kg)组、GMDZ(1.0725 g/kg、2.145 g/kg、4.29 g/kg、8.58 g/kg、17.16 g/kg)组。小鼠适应3 d后连续给药14 d后进行物体认知、水迷宫、避暗实验。第二批实验,40只小鼠随机分为8周龄空白对照组、8周龄模型组、8周龄阳性药DNP(1.6 mg/kg)组、8周龄GMDZ(4.29 g/kg)组共4组。给药14 d后进行触屏奖赏实验,并测定海马和皮层胆碱能相关生化指标。结果 与空白对照组相比,东莨菪碱模型组在新物体和新位置识别的辨别指数显著降低(P < 0.001),登台潜伏期和总游程显著延长(P < 0.01,P < 0.001),入暗潜伏期显著缩短(P<0.001),错误次数和暗室时间显著增加(P < 0.001)。与模型组相比,GMDZ(1.0725、2.145、4.29、8.58 g/kg)显著改善新物体识别能力(P < 0.001),GMDZ各剂量组均显著改善新位置的辨别能力(P < 0.01);在水迷宫实验中,GMDZ(2.145 g/kg)组、GMDZ(4.29 g/kg)组小鼠总游程显著减少(P < 0.05);在避暗实验中,GMDZ(4.29 g/kg)组的入暗潜伏期显著增加(P<0.01),GMDZ(1.0725 g/kg)组、GMDZ(2.145 g/kg)组、GMDZ(4.29 g/kg)组错误次数显著降低(P < 0.05,P < 0.05,P < 0.001),GMDZ(2.145 g/kg)组、GMDZ(4.29 g/kg)组暗室时间显著降低(P<0.01,P<0.05)。在奖赏触屏操作反射实验中,与8周龄模型组相比,8周龄GMDZ(4.29 g/kg)组的完成时间、探索次数与正确触屏次数(ratio of exploration times to correct touch times,STs/NPs)的比值显著缩短(P < 0.05),正确触屏次数显著升高(P < 0.05)。机制检测中,8周龄GMDZ(4.29 g/kg)组显著上调了海马和皮层的Ach和ChAT水平(皮层,P < 0.01,P < 0.05;海马,P < 0.001,P < 0.001),显著降低了海马和皮层AChE水平(P < 0.01,P < 0.05)。结论 GMDZ可显著改善SCOP诱导的多维度认知损伤,其作用可能与调节海马及皮层胆碱能系统功能密切相关。

关键词： 社会科学成果   高校智库   科研成果转化   转化路径  

摘要： [目的 /意义]在中国式现代化不断推进的背景下,高校哲学社会科学研究肩负着理论创新与国家治理服务的双重使命。本文从新质生产力的视角出发,分析当前高校社会科学成果转化过程中面临的主要问题,探索构建社会科学成果智库化转化路径,以推动中国特色新型智库的高质量发展。[方法/过程]本文采用问题导向与系统分析相结合的方法,梳理高校哲学社会科学成果转化的现状与难点,并从技术赋能、组织机制改革和价值引导三个方面提出系统性对策。[结果 /结论 ]我国高校社会科学成果智库化转化面临成果生成与转化链条不完整、技术支撑与人才结构薄弱、制度体系与理念更新滞后等问题。对此,本文提出以下建议,(1)以数智融合夯实成果转化的技术基础;(2)以平台协作重塑成果转化的组织机制;(3)以价值引导作为成果转化的制度保障。

关键词： 人工智能   农业经济学   研究范式   预测能力   因果识别  

摘要： 人工智能正在重构科研范式,但在农业经济学中的应用尚不充分。因此,需要系统讨论其在农业经济学中的应用路径、面临的冲突及解决思路。人工智能已从自然科学向社会科学及经济学领域演进,并在微观行为分析与政策模拟中得到应用。然而,人工智能所侧重的预测能力与农业经济学中的因果识别导向存在冲突,这是当前农业经济学科应用人工智能的主要障碍。考虑到农业自然再生产的不确定性与中国小农户为主的生产制度复杂性,盲目套用通用模型可能带来决策偏见与风险。一种可行的方案是将人工智能嵌入因果推断框架,使其在高维数据结构下辅助变量选择、工具变量构造及反事实预测。此外,研究者在使用人工智能工具时应从单纯的数据处理转向知识可靠性评价,利用理论功底和实地调研经验纠偏算法局限。上述思路为智能时代的农业经济学提供了一个兼顾预测优势与因果推断需求的方法论框架。

关键词： 犬   嗅觉能力   标准化测试   自然探测任务   行为学范式  

摘要： 针对犬嗅觉能力测试方法缺乏统一标准、影响研究科学性与可比性的现状,本文旨在系统梳理现有测试方法,归纳核心范式,并探讨构建标准化测试体系的理论框架。通过对国内外相关研究进行系统综述,将犬嗅觉能力测试方法归纳为自然探测任务、离散辨别任务与自由搜索任务三大行为学范式,并分析各范式的操作程序、评价指标及适用场景。分析表明三大行为学范式可以构成涵盖基础筛查、精密测量、真实场景验证的完整测试体系;此外神经成像、生理监测与人工智能等辅助技术的应用,进一步提升了嗅觉能力测试的客观性与准确性。未来应进一步推动方法学共识的形成与标准化进程,以提升犬嗅觉能力测试的系统性与应用可靠性。

关键词： 人工智能   范式转换   数学学习   数学学科观   数学核心素养  

摘要： 为应对人工智能兴起与新课程改革背景下数学学习面临的范式转换挑战,重构智能时代数学学习的学科观并实现育人价值超越,采用理论探析与系统构建的方法,从技术、课程与学科本质三维向度,剖析数学学习范式转型的深层动因,提出以动态生成的知识观、素养导向的课程观和个性发展的育人观为内核的新型学科观,构建知识、思维与人文三维融合的数学教育价值体系,并形成知识境脉重构、认知方式革新、个性品质塑造的学习范式。新时代数学教育应促进学生主动、多元、思辨、个性且具有创造性的发展,从知识积累转向生命成长,从解题术转向思维建构,从认知工具转向品质塑造,并构筑以思维生长为核心、素养发展为导向、文化浸润为路径的数学学习新生态。