我国智慧城市建设的现状和类型比较研究
随着我国西部的大开发和“一带一路”的建设，迫切需要大力发展交通、矿山、水利等重大 “生命线”工程，而深埋长大隧道往往是这些生命线工程的关键控制性工程。限于地质、地形和自 然环境条件，从施工工期、造价和技术进步3个方面考虑，TBM（Tunnel Boring Machine）工法是深长 隧道开挖的优先选择。深长隧道TBM的适应性受到众多因素的影响，难以进行有效和定量的评 价。主要影响因素为不良地质，如突涌水、软岩大变形、断层破碎带、岩爆等；此外，隧道的设计、隧 址地质条件等对TBM的选型也有重要影响。人工智能方法具有能够分析复杂因素影响和处理复 杂问题的突出特点，可用于TBM选型适应性的有效评价。首先，基于层次分析法和模糊综合评判 方法，通过TBM选型评价知识的获取，选取能够充分反映不同机型地质适应性差异、具有代表性和 区分度高的7个评价指标，构建了TBM选型适应性评价指标体系及模糊综合评价模型，确定了各 个评价指标的模糊隶属函数。其次，通过编写权重辅助计算程序，确定了3种TBM机型选型适应 性评价指标的权重；其中，为了避免单指标决策的局限性和主观臆断的缺陷，采用智能设计理论和 决策理论相结合的方法，完成了多指标智能决策的定量化选型。将评价模型与知识获取相结合，以 规则的形式表示知识，构建了TBM选型适应性评价知识库。最后，基于智能评价决策支持系统平 台IDsDP，开发了TBM选型适应性智能评价决策支持系统，为深长隧道TBM选型提供了一种新的 量化评价方法。利用该系统对高黎贡山铁路隧道TBM的选型进行了适应性评价，评价结果与实际 情况相吻合。
信息化冲击、交易成本与企业TFP——基于国家智慧城市建设的自然实验
中国新型智慧城市发展进程与趋势，未来的智慧城市发展之路
智慧城市建设能提高居民获得感吗——基于中国居民的异质性分析
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。涉及哲学和认知科学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，其研究范畴为自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，感知问题，模式识别,逻辑程序设计,软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等，应用于智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程。
中国智慧城市建设的技术理性与政治理性——基于147个城市的实证分析
复杂物联网联盟链系统通信机制研究
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
能源计量的目的并非为了远程抄表，而是通过收集各类能耗数据，建立能耗模型，进行节能优化改造，并通过再次收集数 据验证节能改造的效果。利用上述方式循环调整能耗设备的工作方案，达到优化设备运行状态、节能减排的效果。
通过蓝牙定位信标进行精确定位后，自动推送附近景点音视频介绍。还可通过互动大屏进行VR自助导览全部景点。大屏还可与步道注册、信息发布等切换使用。
2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟 作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展； 生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务 价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可 用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可 信度。
世界模型作为连接数字世界与物理世界的核心纽带，是人工智能技术演进的必然方向，也是全球科技竞争的战略制高点。当前行业热度高涨、资本持续加持、技术迭代 加速、应用场景不断拓宽，正处于从技术探索向产业落地跨越的关键窗口期
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