多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术诊断多原发肺癌（Multiple Primary Lung Cancer，MPLC）与临床病理诊断结果的一致性，进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息，共57个癌灶作为分析样本，采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度，并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组，采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着，对不同病理分期（0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b）与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

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基于BIM技术的建筑工程高支模监测应用与研究

当前建筑工程的体量规模、设计复杂性逐渐增长,建筑物平面布局、结构类型变得新颖多样,大跨度大截面梁、高空间建筑物增多,这对建筑施工支撑体系设计提出了更高要求,表现为支撑体系更高大、更复杂、更细致,支撑体系施工过程中的安全、稳定是保证工程项目安全、顺利实施的关键。结合具体案例,在高支模施工过程中运用基于 BIM 技术的监测技术,通过对支撑体系进行受力计算、施工监测、数据分析,确保了高大模板支撑架体科学、安全实施。

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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求，深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术，对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述；结合各技术在各时间节点的成熟度预期，提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线，为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

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建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法

碳排放量一旦超标，会使全球气温升高，导致南北极冰川融化。形成自然灾害。为此提出一种建筑生命周期碳排放评价函数多目标优化算法，通过对建筑物的规划设计、施工阶段、运行维护阶段以及拆除阶段二氧化碳总排放量进行计算，获得排放的碳系数，再找出帕累托最优解集以及帕累托前端，决策者依据实际需求，解决建筑工程内多目标优化问题，最后计算非劣解集到达帕累托最优解集间距离、分散性以及错误率，完成对建筑物的碳排放量多目标优化评价。仿真结果证明，所提方法得到的碳排放量的数据更加准确，可更有效完成评价。

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面向智能建造专业的工程制图课程建设

智能建造专业是以土木工程为基础，融合建筑学、机械工程等多学科知识的新兴交叉学科，传统的工程制图课程教学模式难以满足智能建造专业的培养需求。同济大学从教学内容、教学设计、实践教学等方面开展了面向智能建造专业的工程制图课程建设，取得了良好的成效，相关措施和成果可以为高校智能建造专业的制图类课程建设提供借鉴和参考。

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大力发展工业互联网,夯实产业数字化转型新基础

剖析了在经济下行压力加大的形势下，加速数字化转型是应对挑战、培育新动能的核心方案。提出工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的关键基础设施和新兴业态与应用模式，是支撑实现数字化转型的基本力量，并就如何提升工业互联网赋能数字化转型的能力给出建议。

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城市智慧消防解决方案

智慧消防是一种先进的解决方案，与传统消防相比，注重打通各系统间的信息孤岛、提升感知预警能力和应急指挥智慧能力。通过更早发现、更快处理，将火灾风险和影响降到最低。真正意义上的智慧消防绝不仅仅是消防设备数据联网到平台，通过运用物联网、云计算、AI、区块链等高新技术，实现环境感知、行为管理、流程把控、智能研判、科学指挥等目标。

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“互联网+智慧能源”驱动电力科技创新发展

“基于云计算的智能电网在线分析系统”成果由中国电力科学技术研究院牵头负责完成，实现了云计算技术与智能电网调度控制技术的集成创新，已应用于福建电网调控云中心和中国电科院调度自动化云服务中心，支持一省多地调控数据一体化协调管理，提供了可动态扩展、开放、共享的开发、运行和测试环境，实现了软硬件资源的动态回收复用与绿色可持续发展。成果充分体现了“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，为“互联网+”信息化和电力工业化的创新融合发展提供了典范，是电力科技创新前沿领地“互联网+”行动的典型案例。

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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。