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近年来，工业大数据和人工智能（AI）技术的快速发展彻底改变了工业格局。工业系统，例如制造，能源，运输和物流，已经变得越来越复杂，产生了大量数据[1-3]。这些大数据包括广泛的数据源，包括传感器数据，生产日志和维护记录，这些数据源具有宝贵的见解[4-6]。此外，可以应用基于机器的AI技术来从这些大数据中提取有意义的见解[7]。例如，深度学习允许机器解释和理解多感官信息，这些信息可用于质量控制，缺陷检测和工业系统中的对象识别。转移学习可以通过转移从相似系统中学到的知识来改善预测性维护模型，异常检测和故障诊断。强化学习使机器能够从反复试验中学习，从而适合在工业系统中的优化问题[8-10]。因此，工业大数据和人工智能的整合可以实现智能的感知，维护和决策优化，推动企业的智能升级并提高生产力和质量。本期特刊旨在将来自学术界和行业的研究人员和从业人员汇集在一起，以探索工业大数据以及AI驱动的智能感知，操作以及工业系统中的决策优化方面的最新进步。在2023年11月13日至2024年10月31日开放的计算机，材料和连续图中此特刊的提交内容，并在上述研究领域中包含11条未偿还的论文。
Javid M，Reddiboina M，Bhandari M.人工生成智能的出现及其对泌尿科的潜在影响。可以J urol 2023; 30（4）：11588-11
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