综述|旋转机械复合故障诊断的现状、挑战与机遇

复合故障作为导致旋转机械非预期停机的主要故障，大大增加了故障诊断的难度。为了解决复合故障诊断( CFD ，compound fault diagnosis)的现实难题，近年来，来自工业界和学术界的研究人员和工程师们已经取得了许多重大突破。不可否认，许多著名的研究人员对故障诊断进行了系统的研究。然而，先前的综述文章更多关注单个或独立故障的故障诊断，导致CFD仍然缺乏全面的调研。因此，为了满足上述要求，有必要对旋转机械复合故障的故障诊断方法或算法进行深入的综述，并揭示潜在的挑战与机遇，这将引导和激励读者致力于提升故障诊断技术的有效性和实用性。具体来说，实现复合故障识别的方式，详细介绍了CFD方法的相关背景，包括相关定义和一种新的分类方法。然后，基于过去几十年的相关出版物，对CFD的最新应用进行了综述。最后，总结了实现CFD在故障诊断中的挑战和机遇，并给出了本综述的结论。我们相信，这篇综述文章可以从不同的方面为潜在的读者和经验丰富的研究人员提供一个系统的CFD指南。

2024-09-01
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【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》

【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》,【AI赋能报告】《清华大学：AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023）》

2024-08-31
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异常值数据预警分析

当数据量大了、数据指标多了之后，每天的精力除了看数据还有很多其他的事情要做。就需要在整个运营状态稳定后，有一套自动识别异常数据并进行预警的机制。会对我们设定的规则，如果出现异常情况，就通过机器人的形式进行预警通知。然后运营人员再去核实并根据实际情况迭代规则。这一套机制可以称为异常值数据预警分析。

2024-08-30
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杜志叶教授：海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，武汉大学电气与自动化学院电气工程系副主任杜志叶教授作了“海缆瓶颈段多物理场耦合机制及数值模拟方法研究”的特邀报告。征得杜教授同意，特与您分享!

2024-09-02
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衡益教授：面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台

2024年6月6日，中电联输变电设备仿真技术标准化技术委员会一届三次会议暨2024年学术交流会在广州召开,南网科研院蔡希鹏院长作为主任委员主持会议并致欢迎辞。会上，中山大学衡益教授作了题为“面向多学科交叉融合的高性能多物理场智能仿真分析与设计平台”的特邀报告。征得衡教授同意，特与您分享!

2024-09-02
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2024网络安全十大创新方向报告

数据安全治理包括数据分类分级、数据脱敏、数据防泄漏等工作，通常基于特征、正则表达式以及机器学习方式对大规模的数据进行识别标注，但大多面临规则引擎能力受限、误报高、重人力等问题，无论对于用户还是数据安全服务商来说，都带来了极大挑战。生成式人工智能的出现，已经在数据分类分级、敏感数据识别、数据防泄漏等方面带来革命性改变，包括通过自然语言处理实现自动化数据分类与标签生成，使用多模态技术识别图像、音频等非结构化数据，以及利用类人脑思维链和推理能力理解复杂的语言结构和上下文，高精度识别敏感内容和异常行为。通过大模型处理数据分类、数据脱敏和数据防泄漏等任务，在既保证很好效果的同时,也对数据安全治理工作的效率带来数十倍以上提升，将成为未来数据安全技术发展的重要方向。

2024-09-02
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智慧交通建设技术方案

随着社会经济的不断发展，全国机动车保有量日益增加，随之而来的交通事故和交通违法事件也相应增多，交通管理难度不断加大，随着放管服的不断深化,交管业务的范畴也是逐步扩展，而这些直接带来的现实问题就是交通管理的海量数据量如何能够有效的实际落地应用。交通管理科技信息化工作起步较早，科技强警一直以来也是交警业务发展的重点。如何利用好海量的交通数据，通过信息化科技手段深层次挖掘数据价值并提供在交通管理上的数据服务，是当前公安及交警部门专注和头痛的问题。

2024-09-02
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智慧物流园区信息化解决方案

今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。今日分享一份“智慧物流园区信息化解决方案”可作为参考。

2024-09-02
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

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。

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结构调整，经济增速阶段性下降

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。