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时间序列预测（FTSF）是一种应用广泛的典型预测方法。传统的FTSF被视为一个专家系统，这导致其无法识别未定义的特征。上述是FTSF预测不佳的主要原因。为了解决这个问题，提出的模型差分模糊卷积神经网络（DFCNN）利用卷积神经网络重新实现了具有可学习能力的FTSF。DFCNN能够识别潜在信息并提高预测精度。得益于神经网络的可学习能力，在FTSF中建立的模糊规则的长度被扩展到专家系统无法处理的任意长度。同时，由于非平稳时间序列的趋势，FTSF通常无法实现令人满意的非平稳时间系列性能。非平稳时间序列的趋势导致FTSF建立的模糊集无效，导致预测失败。DFCNN利用差分算法削弱非平稳时间系列，使DFCNN能够以较低的误差预测非平稳时间串，而FTSF无法以令人满意的性能进行预测。经过大量实验，DFCNN具有良好的预测效果，领先于现有的FTSE和常见的时间序列预测算法。最后，DFCNN为改进FTSF提供了进一步的思路，并具有持续的研究价值。 关键词：卷积神经网络、深度学习、预测、模糊时间序列。
近日，《数字化转型》2024年第1期刊发信息技术发展司文章《构建重点行业“一图四清单”推动制造业数字化转型走深向实》。 本文介绍了推进制造业数字化转型的主要挑战，总结了以场景为切入点解决制造业数字化转型的整体问题，并提出了“一图四清单”的主要思路和作用。建议各级主管部门、产学研用各界依托“一图四清单”理清数字化发展路径，完善政策指引，优化资源要素配置，科学开展诊断评估，以“一链一策”“一业一策”“一企一策”引导各界明确转型方向，实现“点－线－面”分类推进数字化转型。以“一图四清单”凝聚发展共识，健全体系建设，促进供需对接，为构建现代化产业体系夯实基础。
二战期间，遥控机械手形成工业机器人雏形。1954年，美国发明家乔治·德沃尔申请“可编辑关节式转移物料装置”专利。 1958年，世界上第一家机器人公司Unimation成立。 1959年，推出世界上第一台真正意义上的工业机器人Unimatee
AI Agent（以下简称智能体）是指能够感知环境和信息，并基于自身知识及工具储备进行自主决策，从而完成任务的智能体。与依赖人类明 确指令（提示词）的大模型产品不同，AI Agent能够根据既定目标，自主开展研究并动态调整策略，通过独立思考实现预期结果。
制浆造纸业将在世界向循环经济和 低碳社会过渡的过程中发挥重要作 用。作 为可 持 续 森林 管 理 和回收 利 用理 念 的 倡 导 者，该 行业 拥有独特 的价 值 主 张 ─ 其产品 本质 上 是可 再生 的。这份 交 互 式 的 行业白皮书 将重点探索制浆造纸价值链蕴含的 创新主题及如何将其转化为践行可 持续发展的动力。
电力系统在未来需要充分利用图数据库和图计算的技术优势，加强系统智能化和数字化转型，以应对日益复杂和多变的能源环境，实现可持续发展和高效运行。
近年来，随着新能源发电规模的增大，风电、光伏的波动性、间歇性、随机性等不确定属性对可再生能源调度、风光消纳等工作带来极大的挑战。在含有高比例可再生能源的电网调度、系统规划中，构建风光气象要素或再生能源出力的不确定描述模型，已经成为一种解决不确定性问题的重要方式。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
2026年“十五五”开局的绿色转型使命 统 2026年作为“十五五”规划开局之年，中国正以前所未有的决心推进经济社会全面绿色转型。实现碳达峰、碳中和不仅是应对全球气候变化的国际承诺，更是我国实现可持续发展、构建新发展格局的内在要求。
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