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原子力显微镜
参考文献 i https://en.wikipedia.org/wiki/Atomic_force_microscopy（最后访问时间：20/04/20） ii Giessibl, FJ (2003)。原子力显微镜的发展。现代物理评论，75 (3)，949。 iii Binnig, G.、Quate, CF 和 Gerber, C. (1986)。原子力显微镜。物理评论快报，56(9)，930。 iv Morita, S.、Giessibl, FJ、Meyer, E. 和 Wiesendanger, R. (Eds.)。(2015)。非接触式原子力显微镜（第 3 卷）。Springer。 v http://web.physik.uni-rostock.de/cluster/students/fp3/AFM_E.pdf（上次访问时间：30/04/20） vi https://myscope.training/legacy/spm/background/（上次访问时间：20/04/20） vii Hansma, HG (1996). 生物分子的原子力显微镜。真空科学与技术杂志 B：微电子和纳米结构处理、测量和现象，14(2)，1390-1394。 viii Filleter, T. 和 Bennewitz, R. (2010). 通过原子力显微镜研究 SiC (0001) 上石墨烯薄膜的结构和摩擦特性。物理评论 B，81(15)，155412。
4PDC1A01040 012 日本自卫队茨城地方合作本部规格
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人工智能、机构和复原力
“智慧城市”这一概念体现了城市恢复力的承诺，一般指城市在面临破坏性变化和干扰时预测、吸收、反应、响应和重组的能力。因此，人工智能 (AI) 与大数据相结合，被视为增强和获取恢复力关键决定因素的一种手段。与此同时，虽然人工智能普遍因对城市恢复力的贡献而受到赞扬，但人们较少关注等式的另一边——即人工智能和大数据的伦理、治理和社会负面影响，这些负面影响可能会阻碍或损害恢复力。特别关注相关的制度动态和特征，一个包罗万象的系统性智慧和恢复力城市概念被描绘成观察和分析人工智能与恢复力之间关系的复杂工具性和内在方面的关键视角。作为对文献的更广泛贡献，提供了一组结构、过程和结果条件，用于参与和评估人工智能在城市复原力方面的使用所固有的联系，包括吸收能力、恢复速度、避免过度优化和创造性破坏，特别是对相关实践、标准和政策的影响。
