我国水利水电行业,历年来发生了多起安全事故,经验教训惨重!被动应急已不能满足现在形势,需要未雨绸缪、提前发现、主动应急、科学处置
2024年1-8？，全球AI应？下载量同？增？26%，达到22亿次，预计2024年全年下载量将突破33亿次。
自 5G 商用以来，各行各业都在推动 5G 融合业务的发展，不同业务的通信场景逐渐趋于多样化，也对实时性、可靠性、安全性提出了更高的需求。在时延敏感场景中，关键是降低网络端到端时延。随着 5G、新型短距等技术推动网络通信时延不断下降，终端操作系统计算时延在端到端时延的占比不断提升。
预测机械轴承的剩余使用寿命（RUL）在工业中至关重要。估算RUL可以评估健康状况、维护计划和显著降低成本，从而促进工业发展。现有模型依赖于具有特征变化的传统特征工程，因为操作条件对RUL预测模型的泛化构成了重大挑战。本研究侧重于基于神经网络的特征工程和RUL的下游预测，消除了对特定先验知识的需求，简化了模型的开发和维护。最初，卷积神经网络（CNN）模型用于特征工程。随后，使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型来捕捉工程特征的时间序列退化特征，并通过回归预测RUL。最后，该研究考察了模型中操作条件的影响，并整合了域自适应以最小化特征分布的差异，从而提高了模型对RUL预测的泛化能力。
锂离子（Li-ion）电池在可再生能源和电动汽车中的应用不断升级，这凸显了对增强预测和健康管理系统的需求，以降低突然故障的风险。确定剩余使用寿命（RUL）是当前电池预测领域最关键的任务之一。尽管统计和机器学习（ML）方法已被证明在研究设置中是有效的，但许多挑战阻碍了将这些预测方法应用于现实场景。这些挑战包括：（1）缺乏具有类似实验条件的运行到故障数据集。（2）在容量与放电周期对中呈现的数据粒度低。（3）在现实场景中缺乏“时间标识符”。时间标识符是提供有关工作电池当前退化状态的知识的任何标签。为这项研究开发的研究问题是，“在没有时间标识符的情况下，数据有限的锂离子电池的剩余使用寿命能否预测？”具体目的是估计有限数据的时间标识符并预测RUL，结合可靠性分析和深度学习的创新框架解决了这些具体目标。实验数据用于测试框架的功能，将训练数据集限制为只有三个电池，测试数据集限制为另一个电池的小样本（< 10个数据点）。这项新方法使得RUL预测能够达到大约5个周期的误差和6.24个周期的均方根误差，表现优于其他在锂离子电池剩余使用寿命预测中使用更多电池退化数据但无时间标识符的基准研究。
基于传感器网络收集的过程变量，开发了一种基于分布式半共识的数据驱动故障检测方案，以确保大规模动态过程的安全。为此，首先考虑传感器网络的通信拓扑，为动态系统开发了分布式数据驱动过程建模方案。然后，开发了一种基于分布式卡尔曼滤波器的故障检测方法，旨在实现每个传感器节点的最佳检测性能。具体来说，我们采用分布式迭代学习算法，利用平均一致性算法离线计算基于卡尔曼滤波器的残差生成器所需的参数矩阵。随后，我们对局部残差信号进行分布式融合，以实现在线最优故障检测。为了避免传统平均一致性方法的检测延迟，首次开发了这些半一致性算法，以确保及时检测潜在故障。最后给出了多相流设备过程的案例研究，以证明所提出的方法。
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由于具有高效率、小尺寸、高稳定性等优点，DC-DC变换器已广泛应用于直流电机驱动、计算机系统、通信设备和其他工业系统。DC-DC变换器作为基础单元电路广泛应用于各类电力电子设备，其稳定性对电力电子设备在一些高科技行业的应用起着至关重要的作用，其中DC-DC降压变换器是最重要的开关变换器之一。随着新应用的不断发展，DC-DC降压变换器对动态响应速度和稳定性精度的要求越来越高。因此，以实现DCDC降压变换器输出电压精确调节为目标，选择最优的控制方法显得尤其重要
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我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方 式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
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涌现能力 上下文学习的能力:GPT3首次引入，instruction+few shot learning，无需额外训练和参数更新指令遵循:可以使用指令进行微调，在同样使用指令形式化描述的未见过的任务上表现良好逐步推理:“思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决复杂推理任务
随着数字经济发展，数字李生(DigitalTwin)技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕数字李生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字李生应用提供借鉴和指导。
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