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公司动态

牡丹江中心与吉林大学共建试验基地 吉林大学新能源与环境学院与中国地质调查局牡丹江自然资源综合调查中心达成共建牡丹江中心—吉林大学北湖抽水试验场等合作共识。双方依托牡丹江中心长春基地，共建东北季节性冻土平原区水—热—盐运移过程监测与试验基地，开展全方位多要素综合观测和监测。试验基地已配备相关设施，双方将建设抽水试验场，为吉林大学本科生提供生产实习条件。
医研协同聚合力知识产权护创新 4月22日，南宁市市场监管局、广西医科大学及附属医院联合举办“医研协同·知产护航”活动。活动中，广西医科大学第一附属医院与南宁市知识产权保护中心签订框架协议，构建医疗领域知识产权全链条服务体系，破解专利申报周期长、转化效率低等难题，支撑生物医药产业创新。同时，南宁市市场监管局为医院专家颁发知识产权智库专家聘书，现场设“知识产权义诊”与“专利成果转化门诊”，提供一对一咨询服务。双方将发挥各自优势，聚焦高价值专利培育、成果转化等核心环节，构建“临床医护﹢科研专员﹢知识产权顾问”三位一体服务模式，推动医疗创新成果惠及民生，为产业高质量发展注入新动能。（摘要由动脉网AI生成）
华为擎云发布教育AI解决方案 4月28日，在首届鸿蒙教育AI峰会期间，华为联合生态伙伴发布教育AI战略及全场景校园方案。据介绍，该方案依托鸿蒙分布式技术与AI大模型，可覆盖多类校园场景。
ACL 2026｜答得更准还写得更短？华为泰勒实验室提出SHAPE，给LLM推理装了个「推理税」 华为泰勒实验室、北京大学和上海财经大学研究团队提出SHAPE模型，用于大模型数学推理。该模型通过“里程碑+推理税”机制，提升准确率3%，降低token消耗30%。SHAPE模型通过切段、估势能、段级奖励计算和token级信用再分配等步骤，解决模型推理中的稀疏信号困境。实验结果显示，SHAPE模型在多个数学推理benchmark上均表现出色。
浙江大学ACS Nano：植物外泌体“双靶向”递送，协同诱导铁死亡/凋亡并重塑免疫微环境，攻克三阴性乳腺癌 浙江大学彭丽华教授团队开发了一种基于金线莲外泌体样纳米囊泡（AExo）的“双靶向”纳米平台Sor@AKAExo，用于治疗三阴性乳腺癌（TNBC）。该平台通过AS1411适配体和KLA肽实现肿瘤细胞识别及线粒体定位，将铁死亡诱导剂索拉非尼和AExo内源性miRNAs精准递送至线粒体。索拉非尼抑制GPX4，诱导脂质过氧化和线粒体功能障碍；AExo内源性miRNAs通过调控MAPK通路、上调IL-17和胆固醇代谢通路，增强铁死亡和凋亡敏感性。这种双重作用机制协同破坏氧化还原稳态，克服代谢抵抗，并重塑免疫微环境，促进CD8 T细胞浸润、DC成熟和M1型巨噬细胞极化。在小鼠模型中，Sor@AKAExo显著抑制肿瘤生长和转移，且具有良好的生物安全性。研究成果发表在《ACS Nano》上。（摘要由动脉网AI生成）
行业动态
加速进化机器人亮相中国教育装备展，具身智能教育方案引发热潮 第87届中国教育装备展示会上，加速进化展示了覆盖K12、高校/高职和科研/开发者的全链条教育解决方案。其BoosterK1机器人足球赛吸引了众多观众，展示了机器人的交互实操、协同对抗、编程实践能力。加速进化还首次系统展出覆盖从小学到高职/高校的阶梯式课程体系，旨在解决具身智能教育中的现实困境。此外，加速进化还参与了首届海淀区中学生人形机器人足球联赛，推动教育装备升级，为培养创新型人才提供实践路径。
世界地球日｜把地质实验室“搬”到群众家门口 广东省地质实验测试中心联合黄花岗街道等单位在广州动物园举办“珍爱自然资源·守护美丽中国”主题科普活动，主打“科普宣传+公益检测+便民惠民”，涵盖珠宝鉴定、水质检测、防灾减灾等七大功能区域，吸引了大批市民参与。活动通过免费检测、科普讲解等形式，让市民了解地质技术知识，普及环保理念，实现“科学零距离，服务有温度”。
世界地球日｜廊坊自然资源综合调查中心开展多主题科普进校园活动 在第57个世界地球日，中国地质调查局廊坊自然资源综合调查中心在廊坊市多所学校开展科普活动。活动包括科普讲座、标本展示、互动问答等，主题涵盖地球构造、岩石矿物、资源保护等地质科学知识。通过趣味知识抢答、观摩钻探装备等方式，激发学生科学探索热情和资源保护意识。活动旨在普及自然科学知识，培养学生对地球科学的兴趣。
学校参加“书乡之地·北京八大学院”全民阅读活动 海淀区学院路街道举办“书香之地·北京八大学院”全民阅读活动，我校图书馆积极参与，展出院士手稿、珍稀文献等，并获好评。副校长崔希民出席活动，海淀区政协主席鲍雷参观并肯定图书馆工作。图书馆将持续深化阅读推广和文化服务，助力书香校园与社会建设。
成功率最高暴跌36.9%！南洋理工首个“模糊指令”测试，直击具身智能落地软肋 南洋理工大学MarsLab团队发布了REI-Bench测试基准，旨在评估机器人处理模糊人类指令的能力。研究发现，现有模型在多轮对话和隐式指代理解上表现不佳，成功率最高下降达36.9%。研究挑战了现有假设，并提出了轻量级解决方案TOCC，以提高成功率。

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