标记分布学习 (Label Distribution Learning, LDL) 引入了标记分布来描述单个实例的标记信息，能够有效处理标记模糊和多标记学习问题，作为一种新兴学习范式在各个领域有着广泛的应用。标记分布定义了各个标记对于示例的描述度，使得LDL特别适用于有标记不确定性或标记相关性的场景。同时，标记增强 (Label Enhancement, LE) 技术使得LDL能够应用于广泛存在的逻辑标记标注的数据，通过自动从逻辑标记恢复出标记分布，进一步扩展了LDL的应用范围。

智能技术的最新进展已使其在建筑领域有了众多应用。智能技术融合了各种流程、软件和硬件，可用于提高建筑物生命周期不同阶段 (包括设计、施工、运营、维护和拆除) 的质量和效率。有必要确定智能技术在不同建筑项目流程和阶段的最佳用途，确定这些应用对建筑项目以及所涉及的各利益相关者的益处，并提供解决其应用中挑战的解决方案。

湍流是流体动力学中的一种复杂现象，它涉及到流体在不同尺度上的无序运动。研究湍流具有重要的科学意义和广泛的工程应用。

由于人口增长、工业化和气候变化，对有机废物的监管越来越严格，对可再生化学品和燃料的需求也越来越高，这使得管理废物资源以满足全球需求变得越来越具有挑战性。废水、废塑料、废食品、农业废物和二氧化碳只是废物领域的几个例子，这些废物需要有效的管理和增值策略，以提高成本效益和满足客户需求。开发环保创新策略以处理不同工业来源的废物，是当前研究中越来越重要的一个领域。

我们正处于一个动荡时代，新兴风险激增，这给保险和风险管理带来前所未有的挑战和为人类做出贡献的历史性机遇。具体而言，人工智能全面融入人类活动、老龄化叠加全球人口下降趋势、地缘政治紧张局势和气候变化导致各种意想不到的中断、保护主义和保守主义导致的监管加剧带来应变成本上升，构成了塑造保险和风险管理未来的四股决定性力量。这四股力量，都以字母A开头——人工智能 (AI)、老龄化 (Aging)、中断 (Abruptions) 和应变 (Adoptions)——所以我们称之为4A时代。

随着风电、光伏等可再生能源大规模接入，电力系统正经历从"同步机主导"向"逆变器主导"的革命性转型。这一变革在推动能源低碳化的同时，也引发了系统强度削弱、宽频振荡频发、谐波谐振加剧等新型稳定性挑战，严重制约新能源消纳能力。

粮食是人类生存发展之根本，而耕地是粮食生产的基础，对保障粮食安全的具有重要的作用。在全球化的今天，粮食安全已不再是一个地区或者一个国家的问题，而是人类命运的共同体。但是近年来，耕地撂荒、非农化、非粮化的现象日益严重，粮食安全面临严峻的挑战，特别受新冠疫情、地区冲突、极端天气事件、贸易保护主义等多重因素影响以及日益加剧的不平等现象，严重阻碍了农业粮食体系为人类提供的营养、安全和可负担的膳食。鉴于当前的面临的粮食安全挑战，人类必须重新评估可持续农田管理实践以满足未来的粮食需求。国土空间规划和耕地保护是确保能够为粮食生产提供最基本的生产要素。多年的实践表明，有效的国土空间治理，包括精心设计和实施的土地利用规划，可以促进农田保护和高质量的土地开发。因此，合理配置土地资源和实施差异化土地政策对于确保粮食安全、优化国家土地利用模式和实现可持续发展目标至关重要。

自2023年ChatGPT引发全球关注以来，生成式人工智能 (Generative AI) 技术已实现指数级发展。截至2025年，该技术不仅在自然语言处理领域持续突破，更深度渗透至教育、技能发展、创意产业和就业等领域。在商业应用方面，它正在被应用于客户关系管理、招聘策略和战略建模等。各国也在积极探索如何利用生成式人工智能来降低成本，提高福利系统、资源分配和医疗保健等领域的效率。

多年来，全球能源需求持续增长。尽管能源结构正在逐步转型，但在未来几十年内，石油和天然气仍将是主要的能源来源。在一次采油阶段过后，随着油藏的持续开采，原油开采变得愈发困难，尽管此时油藏中仍有大量可采储量尚未回收。因此，开发创新方法以提高已知油藏的采收率显得尤为重要。在众多技术中，增强型采油 (EOR) 被认为是提升采收率最具前景的方案之一。