筑信息模型（building inf0瑚ation rnodeling，BIM）与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法，该领域近年来深受中外学者关注。为了更全面了解该领域的研究情况，以web of science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源，运用文献计量可视化方法，以citespace、ucinet软件为分析工具，梳理2014—2019年期间发表的文献，绘制可视化知识图谱，从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析。结果表明：中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点，以智能管理和智慧决策为目标，深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术，服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势。
为提供物资配送性能，采用群体智能算法用于物资配送数学模型优化，以降低物资配送成本。首先提出物资配送问题模型，选择物资配送中心所有商品配送至各配送点的成本总和作为优化目标函数，然后采用灰狼算法进行优化，将配送中心与配送点坐标映射至狼群分布坐标，采用配送成本总和的倒数作为适应度函数，选择3个最优个体作为高级狼，剩余为普通狼，普通狼不断的位置更新跟随高级狼，最后获得适应度最高的跟随路径即为物资配送路径。实验证明：通过灰狼优化的物资配送路径，相比于常用的物资配送路径规划算法，能够获得更低的配送成本。
本文是在物联网技术基础上，以学生宿含为研究对象，建立.个对学生宿舍环境实现控制 与管理的智能化系统。系统采用ARM S3C6410作为核心控制处理器，嵌入式Linux系统为智能学生宿含总中心控制系统，以ZigBee近距离无线传输协议组建宿含控制监测网络，通过增设服务器以及开发Android应用程序，增加系统的稳定性和普及率，实现了学生宿舍居住和管理的智能化，
计算机软件技术专业课程思政教学是培养德才兼备的理工科人才的重要途径。从教学理念突出专业特点、教学方法讲究授课风格、教学资源打造课程品牌及教学管理固化教学成果等4个方面详细论述了课程思政建设与教学改革的“四步工作法”。为计算机领域课程思政建设提供可效仿、可复制的样本，对培养高素质、高技能创新型人才起积极作用。
针对传统的物化视图选择（materialized view selection，MVS）算法评价指标单一（仅评价物化时间，过度追求物化视图的查询命中率）会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题，本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法（multi-dimensional big data model optimization，MMO），通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标，基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明，本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法（particle swarm optimization，PSO），解决了超高维数据下的维度灾难问题，并且能够快速收敛。
以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.
作为一种深入社会生活领域的技术性存在，人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征，导致社会关系特别是人际交流方式的重塑，人类生产和生活方式因此发生异化，并衍生出一系列的精神生态问题，主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席，并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流，人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀，重视其价值理性的一面；从人类的整体利益出发，凸显人的主体地位，通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。
在应用数据高速增长的场景下，已有的静态图计算的模型和方法难以应对数据高速更新的挑战，图数据流模型应运而生。首先讨论当前大规模复杂数据流的产生及其管理需求，分析静态图模型以及已有数据流算法、系统在应对这一数据流场景的固有缺陷，阐述图数据流模型产生的重要背景。然后通过总结分析早期图的流式计算以及已有的少量图数据流的研究工作，给出图数据流模型的一般定义。最后，从方法和问题两个角度探讨图数据流的研究前景，并简要介绍图数据流管理系统相关技术架构。
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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。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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