（1）定点。即确定设备点检的部位、项目。 （2）明确点检方法。即完成一个点检项目的手段，例如目视、电流表测量、温度计测量等。 （3）制定点检基准。点检基准是指一个点检项目测量值的允许范围，它是判定一个点检项目是否符合要求的依据。判定基准不是很清楚时，可以咨询设备制造商或根据技术人员（专家）的经验值进行假定，以后逐渐提高管理精度。 （4）设定点检周期。即一个点检项目两次点检作业之间的时间间隔。 （5）确定点检项目由何人实施。
年初复工，如何开好局、起好步对于安全生产工作尤为关键、尤其重要。知己知彼，百战不怠，这份复工复产安全攻略：一案、两签、三试、四收、五查、六关、七重、八一、九时、十招！请您收好～
上个月 sourcegraph 放出了 conc[1] 并发库，目标是 better structured concurrency for go, 简单的评价一下。每个公司都有类似的轮子，与以往的库比起来，多了泛型，代码写起来更优雅，不需要 interface, 不需要运行时 assert, 性能肯定更好我们在写通用库和框架的时候，都有一个原则，并发控制与业务逻辑分离，背离这个原则肯定做不出通用库。
无论人们是工业自动化的新手，还是具有几十年的经验的资深员工，都有大量的信息需要筛选，这使得识别最具影响力的趋势成为一个真正的挑战。
高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 它是一种通过将均值为零且标准差 (σ) 正态分布的随机值添加到输入数据中而生成的随机噪声。 向数据中添加噪声的目的是使模型对输入中的小变化更健壮，并且能够更好地处理看不见的数据。 高斯噪声可用于广泛的应用，例如图像分类、对象检测、语音识别、生成模型和稳健优化。
对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。
随着技术的成熟和公司发现将 AI 融入智能产品和服务的创新方法，AI 正在迅速发展。没有任何组织能够幸免于 AI 的变革性影响，高管们现在就应该开始确保他们的公司为 AI 驱动的未来做好准备。
经过企业申报、地方推荐、评审、社会公示等程序，国家标准化管理委员会、工业和信息化部近日遴选公布2022年度智能制造标准应用试点项目名单，《工业控制系统大规模个性化定制标准应用试点》等59个智能制造标准应用试点项目进入名单。各地有关部门应切实加强组织监督，稳步推进试点工作，加强项目总结及评估，推动制造业企业运用标准化方式组织生产、经营、管理和服务。
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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。
收集矛盾基本信息，完成矛盾信息收集功能，提交成功后办件进入“待办理状态”红色*号为必填项，事件分类为三级联动选项，必须选择第三级选项才能提交。
我国各地区发展不平衡，在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约，原有低压配网供电线路供电半径过长，供电线路线径过小导致线路压降增加，造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村，住户较分散，随着生产生活用电负荷增长迅猛，使高峰期配电变压器不堪重负，造成台变重载甚至过载运行，同时线路电流过大会导致电压降增大，从而造成线路末端用户的电压偏低。
在全球气候贸易壁垒升级与国内“双碳”战略深化的背景下，产品碳足迹已成为量化全生命周期碳排、重构国际贸易规则的关键工具。本文系统梳理了产品碳足迹的理论基础，涵盖核算标准、数据库建设及认证体系，并重点聚焦其在金融领域的创新应用。以商业银行为切入点，探讨基于产品碳足迹的差异化信贷投放、绿色供应链金融“链主-供应商”协同模式，以及碳生态数据平台的构建路径。针对当前标准体系不一、数据基础薄弱等痛点，本文从政策激励、数据基建与市场机制三个维度提出政策建议，旨在为构建完善的产品碳足迹金融服务体系提供理论支撑与实践参考
当前，全球正经历新一轮科技革命和产业变革，数字技术、绿色技术、智能技术加速突破，世界经济格局深度调整。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，加快发展新质生产力、推进新型基础设施建设(以下简称新基建)，成为构建现代化产业体系、塑造国际竞争新优势的战略抉择。
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