蓝皮书由上海交通大学中国城市治理研究院课题组编写，梳理了中国21个特大城市中100余个城市治理数字化转型应用场景案例，分析呈现了应用场景“所涉及领域、技术采纳分布特征、评估关键维度”，勾勒出中国城市治理数字化转型应用场景建设的整体图景，为未来特大城市治理数字化转型应用场景提供建设思路。
近年来，我国老龄化进程加快，养老需求广，产业潜力大，但市场供应相对不足，发展养老产业势在必行。 与此同时，养老产业相关支持政策日益完善，积极应对人口老龄化上升为国家战略，顶层规划设计得到明确，行业发展迎来政策利好，养老产业有望开启新时代
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图神经网络（GNN）是一种用于学习图结构数据的深度学习框架。通过制定针对节点和边的策略，GNN能够将图数据转化为规范形式，并输入到神经网络中进行训练。在节点分类、传播边信息和图聚类等任务上，GNN表现出卓越的性能。
机械故障诊断干货 | (电机、减速机、风机)振动传感器部署指南，附图详解！
继上次推荐的航空发动机轴承数据集，今天给大家推荐一个风力发电机行星齿轮箱公开数据集，该数据集是继东南大学行星齿轮箱数据集的第2个行星齿轮箱数据集，该数据集有5种健康状态、8个转速，还考虑了不同安装效果，诊断起来更具有挑战性。该数据集是2023年公开的，因此目前基于该数据集的论文不是很多，小伙伴们赶紧用起来吧！对于研究风力发电机故障诊断的小伙伴们，再也不用担心写论文找不到数据啦。
在双碳语境中，“碳”特指二氧化碳，是温室气体中最重要的组成气体，而温室气体是全球变暖等气候问题的重要因素。中国是二氧化碳的排放大户，为了促进国家、社会的可持续发展，习总书记在第七十五届联合国大会中提出“碳达峰”与“碳中和”的“双碳战略”，即中国力争在2030年前二氧化碳排放达到峰值，而后逐步下降；到2060年前，通过植树造林、节能减排等方式实现二氧化碳排放正负相抵，相对零碳排放。
在公路行业数字化转型的浪潮中，安恒信息秉承着“构建安全可信的数字世界”的使命，专注于公路数字化建设的各项具体业务场景。安恒信息深入洞察数字技术与交通应用融合中的安全风险，为众多行业客户提供了高水平的安全解决方案，获得了行业用户的普遍认可；以深入业务场景的行业解决方案为抓手，为交通数字化转型构筑安全基石。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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