近年来，中国大力发展清洁能源，不断优化能源结构，能源绿色低碳转型取得显著成效。其中，以风能为主的清洁能源成为政策发力点和重要发展趋势，尤其是在“双碳”目标和“十四五”规划的指引下，开发海上风电是中国推动可再生能源发展的重点领域。随着海上风电装机容量的逐渐增加，柔性直流输电技术已成为大规模远距离海上风电输送的主要途径。当岸上交流电网发生故障时，岸上换流站输出功率大幅度下降。然而，由于柔直系统的解耦作用，风电机组感受不到岸上的故障，输出功率全部注入柔直系统。柔直系统的输入功率大于输出功率，产生的盈余功率引起直流电压大幅度上升，若不采取措施，将对柔直系统造成极大的危害。
准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。
对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。
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设备管理体系的推进与评价对于组织来说意义重大，它就如同生产运营的坚固基石一般。在企业等各类组织的生产经营过程中，设备是不可或缺的重要部分，而设备管理体系能够全方位覆盖设备资产从设计、制造、采购、安装，到使用、维护、维修、改造乃至报废等全生命周期的各个环节。通过细致地管理这些环节，比如借助设备档案对设备的详细记录，管理人员可以更高效地开展设备维护和维修工作，有力保障生产线稳定运行。同时，随着企业发展需求的变化，还能及时对现有机器设备进行合理的改造升级与更替，确保企业生产线跟上时代步伐，快速更新技术。这一系列举措能让生产经营活动更加有序、稳定地开展，为组织的持续发展筑牢根基，避免因设备方面出现问题而导致生产停滞等不良情况的发生，是保障组织生产运营顺畅进行的关键所在。
以量子计算、量子通信、量子精密测量为代表的量子信息技术 是量子科技的重要组成部分，也是开辟未来产业新赛道、构建新质 生产力，打造创新发展新动能的重要发展方向。量子信息领域基础 研究与应用研究并重，进入科技攻关、工程研发、应用探索和产业 培育相互带动，一体化发展阶段。
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