近年来，无人机技术发展迅速，应用领域不断拓展，从物流配送、环境监视测定，延伸至军事侦察、目标打击等关键场景。与此同时，无人机的广泛使用也带来一些安全风险隐患。例如，小型无人机可能被用于非法入侵、情报窃取，甚至是对一些关键设施发动攻击。传统的反制手段在应对这些小型无人机时，往往难以达到较好的作战效果。基于AI（AI）的无人机检测识别技术，成为应对这一威胁的重要方式。

　　传统的无人机检测识别技术主要是通过雷达、光学传感器和无线电监听实现。其中，雷达发射电磁波探测目标，但面对低空低速小型无人机时，灵敏度低，易受地形干扰。红外摄像头等光学传感器虽能提供视觉信息，但在恶劣天气或夜间条件下，其探测效能大打折扣。无线电监测通过识别无人机的通信信号对其做定位，但遇上加密通信链路或静默状态的无人机时便会失效。此外，多架无人机协同行动时，将进一步加大检测识别难度。传统手段在处理海量数据、快速做出响应方面存在明显不足，急需智能化升级。

　　人工智能技术显著提升了无人机检测识别效率。以意大利“KARMA”反无人机系统为例，其核心技术包括多源传感器融合、智能识别与分类、实时决策与响应等。

　　多源传感器融合：该系统采用无雷达设计，通过射频传感器、红外摄像头和AI算法协同工作。射频传感器负责扫描无人机的通信信号，提取频段、信号强度等关键参数；红外摄像头进行实时监控，对目标进行识别；AI算法对各传感器的数据来进行融合，减少误报和漏报情况。

　　智能识别与分类：“KARMA”反无人机系统能够分析判别不一样的无人机，如民用四旋翼无人机和军用固定翼无人机，还能判断无人机的飞行模式，如悬停、盘旋、集群编队等，并评估威胁等级，启动应对措施。

　　实时决策与响应：检测到威胁后，“KARMA”反无人机系统会将信息推送至指挥控制单元。操作人员通过人机界面获取空情信息，并选择干扰或硬杀伤等手段。另外，该系统配备的射频干扰模块可阻断无人机通信链路，使其降落或返航；如需进行物理摧毁，还可联动火力控制单元，但最终决策权掌握在操作人员手中。

　　测试表明，在应对多种复杂威胁场景时，由AI驱动的检测系统展现出一定优势。对于低空飞行的无人机，其能准确捕捉处于雷达盲区内的目标。面对集群攻击，AI算法可并行处理多目标数据，预测飞行轨迹，并优先拦截高威胁目标。

　　虽然人工智能技术有效提升了无人机检测识别能力，但其在实际应用中面临诸多挑战。例如，无人机可能采用人工智能反制手段，从而引起检测系统误判。算法可靠性也有几率存在问题。机器学习模型的准确性依赖于训练数据的完备性，如果训练数据未涵盖新型无人机或极端场景，人工智能会出现漏检情况。此外，系统集成难度大，多传感器协同要解决时延同步、数据格式统一等技术问题，这些仍需逐步优化改进。

　　在生命起源的奥秘中，胚胎发育始终是深受关注的谜题之一。研究之后发现，在小鼠胚胎发育到7.75天时，胚内、胚外层交界处出现一个独特的信号“洼地”——器官原基决定区（PDZ）。

　　高校学术共同体是科学家精神的培育者、践行者、传承者，以科学家精神引领学术共同体文化建设、以制度机制创新推进科学家精神转化为学术共同体的行动自觉，必将推动高校充分的发挥人才和科技优势，在实现高水平科技自立自强、全方面提高人才自主培养质量中做出积极贡献。

　　今年麦收期间，各地积极应对高温炎热和多轮大范围降雨天气影响，高效调度机具，强化部门协作，加强服务保障，全力组织抢收，努力做到适收快收、应收尽收。

　　干细胞储备耗竭及其引发的组织再生与稳态维持能力变弱，是机体衰老和衰老相关疾病的关键特征。

　　设立20多年来，创新研究群体项目有力支持了一批优秀学术带头人自主组建、带领研究团队开展创新性的基础研究。

　　今年以来，DeepSeek“破圈”跻身全球AI大模型“顶流”，人形机器人加速进入多个应用场景……

　　海洋给人的传统印象，一是资源取之不尽、用之不竭，二是靠天吃饭。渔民们世世代代出海撒网，找鱼靠经验、收成靠运气，虽然要受天气、季节、水文等的影响，却从不担心无鱼可捕。

　　（记者魏依晨）记者6月15日从江西婺源森林鸟类国家级自然保护区获悉，该保护区与上饶师范学院生命科学学院在多样性调查中发现了昆虫新属新物种——桂刺蛾。上饶师范学院生命科学学院院长郭连金介绍，基于线粒体编码的细胞色素C氧化酶I（COI）基因的分析表明，桂刺蛾属为单系群。

　　几年前，我开始使用聊天机器人ChatGPT时，还觉得离通用AI（AGI）很遥远。我发起的研究项目正是围绕上面讲述的情况展开的，并希望构建一种只有智能，没有自我、没有目标，并且具有极有限行动能力的AI。

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　　“一个20平方米大的水池，他在那边赶，我在这边捞，下网好几次，才捞上来两条鱼。2022年底，东星斑养殖遇到严重的病害，特别是一批鱼连续10多代近亲繁殖造成品种退化，存活率低，市场效益不好。

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