为了解泰安市城市居民对智慧城市的认知状况,采用问卷调查和实地访谈的方法,在泰安市选取十个典型区域进行问卷调查。调查结果显示:49. 66%的接受调查居民对"智慧城市"听说过,但是不太关注,同时选取与居民生活紧密联系的智慧交通、智慧医疗、智慧社区和智慧旅游方面作为研究重点,结果表明,居民对智慧城市建设的认知度不高。并指出智慧城市建设的改善需要政府、企业和居民的共同努力。
随着科学技术的不断发展，传统制造业已经无法满足用户个性定制化的需求。面对传统制造业转型升级，智能制造引起了人们的关注。搭载视觉的装配机器人使得智能装配成为可能，但是目前智能装配领域的研究满足不了智能装配业的要求。为了进一步提高装配机器人作业定位精度及智能化水平，以典型的轴孔装配为研究对象，本文重点研究基于ETH （Eye-to-Hand）视觉系统标定与机器人抓取位姿确定、基于云台双目视觉系统对受部分遮挡物体的位姿测量和基于EIH（Eye-in-Hand）视觉系统孔位姿测量，具体工作如下
非形式逻辑研究人们日常生活中的论证实践，关注论证的论辩性、程序性和语用特点。基 于人工智能的形式论证理论研究人工主体间的抽象论证活动，它在吸收非形式逻辑特性的基础 上重构了非形式逻辑的诸多理论，这间接导致非形式逻辑的学科作用和理论诉求遭受质疑。然 而，这种观点并没有把握非形式逻辑的本质，它与人工智能并不冲突，两者是互相补充的关系。 非形式逻辑启发了人工智能的发展，为其提供了理论源泉和哲学辩护；人工智能使得非形式逻 辑的理论得到了更好的推广和应用，而且一些重要概念和研究对象在人工语言的形式表达下得 到了更准确的刻画。
：分析了当前结构安全监测在工程应用中存在的诸多问题和挑战，提出应发展利用少量传感器 信息及基于大数据与人工智能的安全监测新方法，来克服现有系统传感器繁多、造价昂贵、海量数 据难以处理的问题。介绍了单测点信息的多维相空间方法和单传感器信息的重构相空间方法；在 基于双传感器信息的移动互相关函数法基础上，提出了基于双传感器信息的移动传递熵方法；阐述 了基于少量传感器信息的移动主成分分析法的物理意义及其工程应用的适用性和可行性。利用单 传感器方法和移动主成分分析法，以及小波包能量法、二次协方差矩阵法对虎门大桥进行长达5年 的安全监测。阐述了基于深度学习的结构安全监测人工智能方法及其发展概况，分析了基于结构 动力学信息的深度学习方法及其巨大的应用潜力。在此基础上进一步思考了基于少量传感器和人 工智能相结合的方法在结构安全监测应用中的发展思路。结果表明：单传感器信息的重构相空间 方法更适用于实际工程；基于双传感器信息的移动互相关函数法和移动传递熵方法均能精确定位 损伤；移动主成分分析法最适用于实际工程的实时监测。
当前，智能制造已成为传统制造企业转型升级的重要发展方向之一。广大制造企业普遍面临着车间底层数控机床加工过程信息难以实现采集、实时交互和可视化动态监控等问题，从而影响了企业的智能化建设进程。本文在借鉴国内外研究成果的基础上，对智能制造环境下数控机床加工信息的统一描述与建模、采集与集成和可视化动态监控等技术进行探索和研究。
企业在生产过程中，必须与供应链上的其他企业形成合作关系，而这无疑增加了企业的安全风险。目前，大部分企业都缺乏供应链安全管理，赖志活在分享中特别强调，作为企业需要尽快构建供应链安全体系，要全面加强网络安全检查，摸清家底，认清风险，找出漏洞，通报结果，督促整改，可以对供应商进行安全准入审查，分级找出高风险供应商，对不同风险级别的供应商，采用不同调查与评估策略，对发现的安全问题提出整改建议并跟踪整改效果，持续地监控供应商的安全状况。 1.供应链的起源与趋势 初识供应链安全 供应链的威胁来源 2.供应链面临的攻击面 web站点供应链攻击样例 实战中网络攻击面临的攻击面 供应链攻击案例 企业引入供应链引发的风险 3.如何应对供应链上的威胁 供应链安全体系建设 建立可回溯的资产管理体系 企业防范措施 应对案例
针对现有茶饮系统大都集中在味觉或营养方面,而对用户饮茶偏好自动获取研究较少的现状,设计一套个性化偏好提取的茶饮信息管理系统。采用物联网传感器技术,对茶叶用量、水温、冲泡时间和次数进行特征提取,利用动态分割数据方法获取饮茶偏好上下文,建立起个性化饮茶特征信息库,结合传统味觉和营养推荐方法,实现对用户个性化茶品推荐服务。实验结果证明了该系统的有效性。
数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础，描述安全数据失真影响因素和流动过程，剖析安全数据失真的成因。其次，构建安全数据失真的机理模型，并提出安全数据失真的防治策略。结果表明：安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因，可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。
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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。
受中国政策影响，全球风电年新增装机将同比下降6%，但其余市场在德国和美国带动下将增长22%。海上风电 将实现突破性增长，年新增装机翻番至27GW。
缺乏对基于大语言模型（LLM）的自动化渗透测试 框架（AutoPT）的系统性架构分析 ？ 缺乏在统一基准下的大规模实证比较 ？ 以往的工作集中在深度强化学习的方法，而非基于 LLM的范式 ？ 仅停留在宏观层面的分析，没有细粒度的架构解构
为深入贯彻落实《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》和全国新型工业化推进大会部署，加快释放工业数据要素价值，促进数据要素赋能新型工业化，特制定本指引。本指引围绕研发设计、生产制造、经营管理、客户服务、产业协同等5个环节，凝练出23个典型场景中的数据“采、集、用”及预期效果，为工业企业、数字化转型服务商、行业组织等推进工业数据开发利用提供参考。
人工智能技术正加速与实体经济深度融合，走向物理世界。在这一进程中，具身智能机器人作为能与环境进行实时交互与操作的智能实体，已成为推动新一轮产业变革的核心力量。其实现规模化、高级智能应用的关键，在于与移动通信技术的深度协同。通过充分挖掘并引入面向具身智能机器人的大上行带宽、超低时延、超高可靠等核心增强特性，将推动网络向可重构、自适应的智能架构演进，为机器人群体提供性能强大、稳定可靠且高度智能的连接服务。
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