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本书由上野义孝（日本兵库县立大学）、玛格丽塔・法沃尔斯卡娅（俄罗斯列舍特涅夫西伯利亚国立科技大学）、鲁米安娜・昆切娃（保加利亚 TK 工程公司）联合主编，依托 “智能创新、系统与技术” 系列丛书出版，被 SCOPUS、EI Compendex 等国际权威数据库索引，学术价值与国际影响力突出。会议由 KES 国际组织提供支持，汇聚了全球智能技术领域的顶尖学者与行业专家，围绕理论创新与实际应用展开深入探讨，旨在搭建跨学科的学术交流平台。
在先进智能技术板块，论文聚焦人工智能、大数据、机器学习等核心技术的创新应用。其中，跨境电商产品选择模型基于大数据与 XGBoost 算法，通过数据采集、特征提取与模型优化，显著提升了产品选择的准确性与效率；分布式网络管理系统采用微服务架构，实现了 10 万个网络节点的高效管理，在吞吐量、响应时间与故障恢复能力上较传统系统有大幅提升；铅酸电池密度监测仪基于低能 γ 射线穿透吸收原理，解决了腐蚀性液体密度的快速在线测量难题，测量均方根误差仅为 ±0.26%。此外，还有针对多关节机械臂的滑模控制、高端数控机床的并行混合控制模型、能源信息化系统的灰色模型优化等研究，覆盖工业自动化、智能检测、能源管理等多个领域，展现了智能技术在提升生产效率、优化控制精度方面的核心价值。
可持续社会板块则围绕数字转型、生态保护、民生保障等议题展开。建筑企业数字化转型研究通过问卷调研与统计分析，明确了管理模式、技术应用、人才培养等关键影响因素，提出了针对性的转型策略；人工智能与大数据在用户体验设计中的融合研究，探讨了用户行为分析、个性化推荐、智能交互等应用场景，为产品设计优化提供了新路径；智能交通中的动态预测模型结合时间序列数据与深度学习，提升了交通流预测的准确性与实时性；碳交易价格预测模型基于 LSTM 神经网络，为碳排放权市场的稳定运行提供了技术支撑。此外，还有关于智能建筑工地建设约束因素、海水矿物浮选影响机制、应急运输车辆动态调度等研究，覆盖建筑、环保、交通、应急管理等多个与可持续发展密切相关的领域。
本书的突出特点的是理论与实践的紧密结合。所有论文均经过严格的同行评审，既包含对智能算法、控制理论等基础领域的创新探索，也涵盖了工业生产、能源管理、医疗健康、公共安全等实际场景的应用案例。例如，ICU 精准药物治疗决策支持系统基于动态自适应生成模型，将药物剂量预测误差控制在 0.023μg/kg/min，显著提升了治疗效果；电力工程现场工人行为轨迹识别框架基于深度学习技术，行为识别平均精度达 82.37%，为安全生产提供了可靠保障。这些研究成果不仅推动了智能理论的发展，更为解决可持续社会建设中的实际问题提供了有效方案。
此外，本书还体现了跨学科融合的鲜明特色，涉及计算机科学、机械工程、能源科学、环境工程、管理学等多个学科领域，形成了智能技术赋能可持续发展的完整知识体系。无论是人工智能与大数据在教育、医疗中的创新应用，还是智能控制技术在工业、交通中的实践探索，都为读者呈现了智能技术与可持续社会建设深度融合的前沿动态与发展趋势。
对于科研工作者而言，本书提供了智能技术与可持续发展领域的最新研究成果与学术观点，可作为开展相关研究的重要参考；对于行业从业者，书中的应用案例与技术方案具有很强的实践指导价值，可直接借鉴用于解决实际工作中的技术难题；对于高校师生，本书则是了解学科前沿、拓宽知识视野的优质教材与参考资料。
总之，《智能理论与可持续社会应用》全面展现了先进智能技术在推动可持续社会建设中的核心作用，为学术交流与产业合作搭建了重要桥梁，对于促进智能技术创新、加速可持续发展目标实现具有重要的理论意义与实践价值。