假设时域函数x(t)是非周期的，并且在实数域上满足绝对可积条件。我们若将x(t)看作周期函数在T→∞时的极限，就可以将傅里叶级数的定义推广到更一般的函数，即傅里叶积分
前面介绍的ARMA模型适用于平稳线性时间序列， 然而， 机械设备的测试信号往往包含非平稳趋势，这种非平稳趋势反映设备运行工况的变化。 比较典型的非平稳趋势有线性趋势、多项式趋势、周期趋势等，同一序列也可能含有几种不同的非平稳趋势
航空发动机（aero-engine），是一种高度复杂和精密的热力机械，为航空器提供飞行所需动力的发动机。主要用来产生拉力或推力，使飞机前进。其次还可以为飞机上的用电设备提供电力，为空调设备等用气设备提供气源。作为飞机的心脏，被誉为“工业之花”，它直接影响飞机的性能、可靠性及经济性，是一个国家科技、工业和国防实力的重要体现。目前，世界上能够独立研制高性能航空发动机的国家只有美国、俄罗斯、英国、法国、中国等少数几个国家，技术门槛很高。
福建水口发电集团有限公司是华东地区最大常规水电发电企业,下辖水口水力发电站、嵩滩埔水力发电站、水东水力发电站、雍口水力发电站、街面水力发电站5座水电站，共安装有17台水力发电机组，总装机总容量186.6万千。随着水口发电集团装机容量的不断扩大，总容量的提高以及在电力系统中调峰调频的作用越来越大，其机组的安全运行重要性越来越突出
发电机的发热部件，主要是定子绕组、定子铁芯(磁滞与涡流损耗)和转子绕组。必须采用高效的冷却措施，使这些部件所发出的热量散发除去，以使发电机各部分温度不超过允许值。
电力有发输变配用5个环节，其中发电是指利用发电动力装置将水能、化石燃料(煤炭、石油、天然气等)的热能、核能以及太阳能、风能、地热能、海洋能等转换为电能。
据不完全统计，截止到 2023 年 4 月 18 日，国内至少有 19家企业及科研院所涉足人工智能大模型训练，主要分为大型科技公司、科研院校和初创科技团队三类。
本文对高德纳（Gartner）公司2010—2020年每年发布的十大战略技术发展趋势和基于技术成熟度曲线的技术发展趋势进行汇总分析，归纳战略技术变化趋势以及技术发展成熟度趋势，而后将十大战略技术发展趋势与高德纳公司每年发布的技术成熟度曲线进行对比，分析并举例论证二者的关系。最后，本文在分析高德纳公司的战略技术发展趋势和技术成熟度曲线契合规律的基础上，对产业技术发展、创新创业、国家战略技术规划和相关学者开展进一步研究提供建议。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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