确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习
随着顾客集中程度的增加,少数客户为企业的销售额做出了大部分贡献。这些大客户往往会集中购买大批产品,且拥有决策权的客户大多在高层，因此,企业也应该更加重视这些大客户的管理,派出的营销人员素质也要过硬。
2024H1中国二次元移动游戏收入规模（仅AppStore）环比上升5.44%，但环比产生了约0.65%的下滑；2024H1海外二次元移动游戏市场收入规模约211.7亿元，环比下降 6.46%。就目前这个阶段而言，以中国厂商米哈游、日本厂商Cygames所主导的二游市场，已基本将现阶段的玩家需求做到了极致，但也同样使得玩家的体验趋近于同质化，势 必需要新的突破与转型。
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需求侧多能互补优化与供需互动技术北京市重点实验室宫飞翔研究员作了题为“挖掘工业需求侧灵活性的技术与市场视角”的特邀报告。《中国电力》编辑部征得专家同意，与您分享精彩报告，欢迎品读！
制造业正面临客户需求个性化、产品多样化、快速交付以及资源高效利用等挑战。为了应对这些挑战，全球制造业正在经历转型升级，其中工业4.0作为核心概念，强调通过智能制造实现生产的自动化、个性化和灵活化。工业4.0依托于信息物理系统（CPS），这一系统将物理设备与虚拟网络相结合，实现实时数据交换和智能决策，从而提高生产效率和灵活性。
参照教育部提出智慧校园的建设规范结合本地特点，采用云计算、大数据、物联网、移动互联手段，建设涵盖校园安全、智慧教学、综合管理、思政管理、预警预测等功能的智能化管理平台，构建“互联网+”条件下的校园管理和培养新模，辅助打造国内领先的教育环境和教育质量，成为全国智慧校园的样板间。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
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