近日，自然资源部第一海洋研究所与泰国海洋与海岸资源司在泰国湾北部和普吉岛完成了海岸带脆弱性联合调查。此次联合调查，深化了对泰国海岸侵蚀状况分布、主控因素及未来变化趋势的认识，并为泰国海岸带规划和管理、防灾减灾以及可持续发展提供了科学依据。 受全球气候变化和人类活动的双重影响，海岸带已成为高度敏感和脆弱区域，备受关注。本次联合调查区涵盖了泰国湾北部巴蜀、佛丕、罗勇和普吉岛海陆断面，采用“陆海一体、空地协同”的调查模式，利用无人机、调查船及实时动态测量系统等仪器设备进行作业，获取了珍贵的样品和数据。此次联合调查也是作为庆祝中泰建交50周年设立的“中泰海洋与极地合作月”系列重要活动之一。 联合科考结束后，中泰双方在普吉海洋生物中心召开了总结会。泰方首席科学家 Chutima女士表示，本次调查所获样品和数据资料非常重要，将进一步用于深入开展海岸侵蚀、沉积物搬运、沉积有机碳输运和埋藏等方面的研究。双方科研人员纷纷表示，未来将继续在海岸带典型灾害防治和脆弱性评估等方面深化合作，推动技术交流与成果共享，不断拓展科技人才培养合作的深度与广度，共同提升区域海洋治理与防灾减灾能力。

2026年8月5日，临床实验室今日（Today’s Clinical Lab）将举办一场关于病原体检测的数字论坛。这是一场为期一天的虚拟活动，将重点介绍当今临床实验室中病原体检测的最新进展。参会者将了解识别细菌、病毒和真菌病原体的新兴工具，以及基因组学和人工智能如何加强传染病检测。会议还将探讨实验室如何应对不断演变的全球健康威胁。注册免费，对所有人均开放。这个数字论坛为临床实验室的专业人士提供了一个了解最新病原体检测技术和方法的机会，有助于他们更好地应对传染病检测的挑战。报名网址：https://forum.clinicallab.com/2026-advances-in-pathogen-detection。

       2025年10月22日，计算机领域将迎来首次所有论文和评审均由机器完成的科学会议Agent4Sciense2025活动。届时将展示提交的论文——由人工智能（AI）代理本身或进行实验的人类进行演示——以及由学者组成的小组讨论。        此次会议的共同组织者、加州斯坦福大学的 AI 研究员 James Zou 表示，会议提供了一个“相对安全的沙盒，我们可以在其中尝试不同的提交流程、不同类型的评审流程”。Zou 说，它旨在捕捉过去一年中 AI 在科学应用方式上发生的“范式转变”。研究人员现在不再使用大型语言模型（LLMs）或其他为特定任务设计的工具，而是构建协调的模型组，即所谓的代理，以充当“在整个研究工作中工作的科学家”。        AI 模型已被用于生成和评审研究，但大多数出版商和会议组织者禁止机器被列为论文作者或演讲者。邹说：“我们认为我们可以反其道而行之，让作者和评审者都必须是 AI。”根据会议指南，尽管人类可以提供建议和反馈，但 AI 应该是主要贡献者，类似于第一作者。        计算机科学家 Margaret Mitchell 表示，此次会议提醒人们“我们 AI 领域的人需要更好地理解以这种方式使用系统的优点和缺点”。她在纽约市的 Hugging Face 研究 AI 伦理。她补充说：“如何评估 AI 代理本身就是一个开放的研究领域。”一个关键问题是如何考虑模型产生无用“假阳性”发现的频率——这可能会影响其整体效用。        Hugging Face 的人工智能研究员克莱门汀·福里尔（Clémentine Fourrier）表示，Agents4Science 还有另一个好处。“希望像这样的会议能分流一些人工智能领域的冗余内容，从而减轻其他会议审稿人的负担，他们说，会议组织者收到了 300 多个人工智能代理提交的作品，其中 48 篇在经过人工智能评审小组评估后被接受。这些论文主要是计算研究（而非涉及物理实验），涵盖了从精神分析到数学的各个领域。他希望这次会议能提供关于人工智能科学家水平及其所犯错误类型的数据。米切尔说，这些数据可用于为研究中人工智能的使用政策提供信息。如果任由人工智能代理自行发挥，它们仍然容易出错。提交给 Agents4Science 会议的论文被要求在过程的每个步骤中说明研究人员与人工智能代理之间的互动。邹说，这意味着将有可能评估人类参与的程度如何影响工作的质量。        人工智能在评审方面的表现如何也将受到严格审查。为了筛选会议论文以供接受，人工智能代理使用提供给著名 NeurIPS 会议评审员的指南和评分系统进行了第一轮评审。然后，顶尖论文也由人类顾问委员会进行评估。邹说，评审将公开供所有人阅读，组织者还将比较人工智能生成的评审与人类撰写的评审。“我认为那也将提供一个有用的比较基准，”他补充道，将人工智能模型用作期刊或会议的同行评审员是一个有争议的话题。英国物理学会最近的一项调查发现，57%的受访者表示，如果生成式人工智能被用于撰写他们合著稿件的同行评审报告，他们会感到不高兴。人工智能评审员存在一系列弱点和漏洞——例如，一些评审员被发现会遵循隐藏指令对论文给出正面评价——这需要采取保障措施。一些研究人员认为，使用人工智能评审论文可能意味着早期职业研究人员会错过学习关键技能的机会。        但邹和其他人表示，至少在计算机科学领域，需要某种形式的 AI 评审来应对提交给会议的论文数量的巨大增长。NeurIPS 的投稿量在过去五年中增加了一倍多，部分原因是 LLMs 的使用。邹建议，AI 代理可以与人类组成混合评审团队。“出版物数量激增，我认为人们开始认识到我们确实需要帮助，”他说。        亚特兰大佐治亚理工学院的计算机科学家马修·冈博莱（Matthew Gombolay）表示，现有研究已经表明，在评估新颖性和重要性方面，LLMs 不如人类。冈博莱也是 2026 年人工智能促进协会会议的伦理联合主席。他认为，比 Agents4Science 更严谨的实验是让一个现有的主要会议随机将论文分配给人类或 LLM 审阅，然后监测哪种审阅方式能带来更具影响力的突破。

2025年10月8日，AIP Publishing （AIPP） 宣布推出 AIP Fusion，这是一种基于服务的商业模式，“重新定义了机构获取科学研究并为其做出贡献的方式”。新模式将于 2026 年在一组机构和图书馆联盟中进行试点。 AIPP 的既定使命是“通过打破开放、公平研究的障碍，推进、促进和服务物理科学，造福人类”。它表示，AIP Fusion 模式超越了传统的“文章经济”，转向了一种基于服务的模式，根据一项协议，在 AIPP 的 40+ 期刊的完整组合中提供无限的阅读和出版服务。通过取消参与机构的文章处理费 （APC），AIP Fusion 旨在确保研究人员“能够公开、合乎道德且没有行政摩擦地发表文章——增强发现、协作和创新能力”。 AIP Publishing 首席出版官佩内洛普·刘易斯 （Penelope Lewis） 表示：“科学属于每个人。通过 AIP Fusion，我们正在打破财务和结构性障碍，以加速物理科学的全球进步。这种模式反映了我们对学术出版透明度、可访问性、包容性和可持续性的坚定承诺。 该模型是通过与国际图书馆和联盟小组协商而开发的，其中包括来自美国、加拿大、英国和欧盟的领导人，这些地区特别关注开放科学前进政策。这种伙伴关系确保该模型反映这些区域优先事项并响应现实世界的机构需求。 马萨诸塞大学阿默斯特分校大学图书馆馆长柯蒂斯·布伦迪 （Curtis Brundy） 表示：“在出版模型感觉不透明的时代，AIP Fusion 因其清晰度而脱颖而出。定价公式很简单，目标是任务驱动的。这种透明度可以建立信任。 AIPP 表示，该模型提供： 1.无限制的出版服务：参与机构的作者可以在任何 AIPP 或合作期刊上无缝发表文章，包括黄金 OA 期刊，无需 APC 或文章上限。 2.无限阅读：机构可以访问 40+ 期刊的整个作品集，档案可追溯到 1999 年。 3.默认开放获取：根据 AIP Fusion 协议发布的所有文章都可以在 CC BY 4.0 下公开提供，以完全符合资助者的要求。 4.使命驱动的定价：费用基于透明的公式，整合了机构的遗留出版活动和使用历史，并内置了价格稳定的保障措施。 5.社区驱动的创新：与图书馆和联盟合作伙伴携手设计，以反映公平、开放和可持续性的共同价值观。

2025年10月2日，Jisc 正在推出一种新工具——数字化转型图书馆镜头 （DTLL），专为支持高等教育图书馆的数字化转型而设计，是与 SCONUL、CILIP 和 RLUK 合作开发的。 该工具有助于突出图书馆和档案服务的价值，并鼓励图书馆专业人员参与数字化转型计划。Jisc 正在与七个试点高等教育机构合作，这些机构将在明年实施 DTLL 数字化转型图书馆透镜 （DTLL） 是与高级图书馆领导以及来自学院、国家和大学图书馆协会 （SCONUL）、英国研究图书馆 （RLUK） 和英国特许图书馆和信息专业人员协会 （CILIP） 的代表合作开发的，为 Jisc 既定的  高等教育数字化转型框架提供了以图书馆为中心的视角。 它强调了图书馆和档案服务如何在框架的六个关键领域为制度变革做出有意义的贡献：组织数字文化、知识创造和创新、知识开发、知识管理和使用、知识交流和伙伴关系以及数字和物理基础设施。 利用图书馆作为关键合作伙伴的价值 长期以来，大学图书馆一直是数字创新的先驱，提供重要的专业知识来领导数字馆藏、学术交流和学生数字能力。然而，许多图书馆表示，他们通常没有充分参与全机构的数字化转型工作，或者他们的贡献并不总是得到认可。 DTLL 旨在通过为图书馆领导者提供一种结构化的、基于证据的方法来扩大、增强和证明他们的作用、影响和专业知识，从而改变这种状况。它提供了图书馆如何为全机构数字化转型目标做出贡献的实际示例，并可以加强以下领域的提供： 1.制定人工智能战略和数字健康计划 2.加强研究基础设施和开放获取政策 3.共创包容性数字环境和学习空间 4.通过数据和分析支持基于证据的决策 “数字化转型图书馆透镜是在大学图书馆社区领导人的支持下开发的，他们为开发和试点这个工具包提供了相当大的熟练程度，”SCONUL 执行董事安·罗西特说。“他们的专业知识源于图书馆三十年的数字化转型，涉及其工作的各个方面，包括馆藏、发现和研究工具;在线学习环境并教授驾驭这些环境所需的技能。因此，图书馆员不仅带来了技术专长，还对道德考虑的深刻理解，以及以人为本的方法，突出了与他们合作的研究和学习社区的需求。 “在数字化转型等整体组织变革方面，图书馆、知识和信息服务并不总是作为平等的合作伙伴参与其中。事实上，这些专业人士拥有许多独特的技能和丰富的经验，可以为此类项目提供帮助，“CILIP 首席执行官 Louis Coiffait-Gunn 补充道。“Jisc 的数字化转型库镜头是支持和指导服务领导者在数字化转型项目中发挥重要作用的绝佳工具，帮助他们在关键任务项目中向整个组织的业务合作伙伴提供专业知识。” “在过去的 25 年里，我们的图书馆一直处于数字化转型的最前沿。 无论是向在线交付书籍和期刊的转变、特殊馆藏的数字化，还是提供在线研究和学习环境，图书馆都在不断创新以满足研究人员和学生的需求，“RLUK 执行董事 David Prosser 说。“图书馆对整个大学有着独特的看法——涵盖所有学科，从本科生到顶尖研究人员。 因此，他们非常适合为机构的数字化转型做出贡献，而图书馆透镜为图书馆提供了完美的框架，将他们的学习和经验带到更广泛的大学。 对大学领导的行动呼吁 Jisc 鼓励大学教务长、高级领导和数字战略团队积极让图书馆专业人士参与数字化转型计划。 Jisc 高等教育和研究董事总经理 Liam Earney 表示：“DTLL 是一种资源，可以增强图书馆塑造和领导数字变革的作用。该镜头是与我们的成员共同设计的，以应对图书馆团队当前面临的挑战。这建立在我们备受推崇的数字化转型框架之上，我们期待与我们的七名研究试点合作，他们将在明年分享他们对镜头的使用。 DTLL 与一套支持材料一起提供，包括数字化转型成熟度模型、行动计划模板和利益相关者参与工具。Jisc 正在邀请大学探索 DTLL 并将其纳入其战略规划。 Jisc 正在与七所大学图书馆合作试点 DTLL 框架，结果将于 2026 年发布。邀请大学领导和图书馆馆长： 1.访问数字化转型库视角探索 DTLL 和相关资源： Jisc 数字化转型工具包 2.加入 JISCC 的 DTLL 工作组： JISCDTLL Jiscmail 列表 3.了解 Jisc 数字化转型研究试点的成果 4.使用 Jisc 工具包考虑数字化转型的各个方面：在组织中推进数字化转型