关键词： 干眼   人工智能   影像分类   数据标注   质量控制   专家共识  

摘要： 干眼作为全球常见的眼病，其复杂病理机制和高发病率给临床诊断及管理带来重大挑战，人工智能(AI)技术的发展为干眼影像分析与辅助诊断提供了新机遇。本专家共识围绕干眼影像的分类与标注方法，结合AI技术应用需求，总结了干眼影像分类与标注的研究范围和任务，详细规范了泪膜脂质层影像、泪河高度影像、泪膜破裂时间影像、角膜荧光素染色影像、睑板腺影像等主要影像模态分类与标注的原则、方法，并明确了分类与标注的工具、流程。本共识提出了系统化的质量控制要求，包括标注一致性评估、多轮审核及数据清洗方法等。最后，本共识总结了目前面临的挑战，提出了针对性的解决策略。本共识的推出旨在为干眼AI模型的研发提供高质量的数据支持，提升AI在干眼诊断、病程监测和个性化治疗中的应用效果，为干眼领域的AI研究和临床应用提供科学参考及技术支撑。

关键词： 人工智能   雷达通信一体化   机器学习   干扰管控   资源分配  

摘要： 雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。