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
AI 人工智能发展是长期确定性趋势，进程预计将持续加速。据 Statista 预测，全球 AI 市场规模在 2024 年将达到 2,982.5 亿美元，并预计将以 35.55%的年复合增长率持续增长，到 2030 年市场规模有望达到 18,500 亿美元。快速的 增长趋势反应出 AI 技术的发展和应用正以惊人的速度扩展到各个行业和领域。
全球汽车产业正面临着能源和智能两大方向转型，这给中国汽车产业带来了由大到强的发展机会。转型的上半场是能源转型，中国汽车产业在全球化竞争中占据了有利地位。与此同时，国内新能源汽车市场竞争也日趋激烈，价格战持续不断。面对竞争更加激烈的下半场，各整车厂虽通过以价换市、加速车型迭代等手段积极应对，但根源上需要抓紧这一轮人工智能等新技术，形成产业革新的有效破局举措。扎根基础技术，需要所有从业者平心静气、耐得住寂寞，在高质量发展的指引下，稳步推进产品技术迭代，助力国家迈进汽车强国。
1992年,美国著名作家Neal Stephenson在《Snow Crash》中提到元宇宙(Metaverse)一词，他这样描述:“戴上耳机和目镜，找到连接终端，就能够以虚拟分身的方式进入由计算机模拟、与真实世界平行的虚拟空问。”2020年，新冠疫情的出现使越来越多的人在虚拟空间进行交流、学习和工作，体会到了元宇宙的价值。
党的二十大报告明确提出，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，加快实现高水平科技自立自强，加快建设科 技强国，并对完善科技创新体系、加快实施创新驱动发展战略等作出了系列重要部署。
当前，随着新一代信息技术的迅猛发展，“软件定义万物”“未来的企业都将演变成软件企业”已经成为业界共识软件已渗透到经济社会各领域、各行业，正在不断改变世界的运转方式和商业模式，全球主要经济体纷纷加大对软件领域的投入和支持力度，以期抢占新一轮科技革命的先机。
制造业是立国之本、兴国之器、强国之基。目前我国制造业门类齐全、独立完整，在驱动经济发展、参与国际竞争中发 挥着不可替代的重要作用，为我国实现第一个百年奋斗目标、社会主义现代化建设作出了卓越贡献。2023 年我国全部工业增加值为 39.91 万亿元，占 GDP 比重达到 31.7%；其中制造业增加值占 GDP 比重为 26.2%，占全球制造业比重约 30%，制造业总体规模连续 14 年居世界首位。
用最新的案例举例，就获取 AI 训练数据合规性问题的讨论日趋白热化，全球都在抢夺 AI 训练数据的资源。10 月新鲜发生的 LinkedIn 的案例（见引言中“‘领英’（LinkedIn）案：暂停使用香港用户数据训练生成式人工智能”）充分揭示了，要想用到数据，必须面对个人数据保护、国别之间的数据资源争夺、地域之间的管辖等系列问题。最后，LinkedIn 也不得不面对香港政府举“白旗”，放弃用香港用户的个人信息进行算法训练。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
中国市场工业计算机行业供应链报告，内含研华、研祥、西门子、凌华、华北工控、控创等头部企业在大中华区的供应链分析。
储能系统在调频、调压和调峰等工况运行时，现有储能系统PCS控制主要沿用传统逆变器的控制策略，缺乏对不同工况下电池参数变化带来的系统稳定性、能量损耗、能量上限受限、并网指标和电池寿命变化规律等情况协同考虑，导致系统运行风险系数高，急需研究出适合储能系统PCS在不同工况运行下最优控制策略，保证储能系统安全稳定运行。
在未来柔性直流电网构建中，多端跨区耦合影响不容忽视，各端换流站控制设计需兼顾本地电源或负荷特性与其余端换流站控制特性、电网强度及新能源接入情况的影响。下一步，将基于本文所建通用化阻抗模型，重点分析不同断面高发振荡风险频段、主导因素以及不同断面振荡风险差异来源。
当前，DeepSeek模型已在我国多个领域实现部署，成为提升政府服务效能、优化企业经营管理增强终端产品功能的重要工具。地方政府层面，DeepSeek的部署显著提升了政务服务效率，优化了城市治理体系，助力政府服务从“数字化”向“智能化”跃迁，不断提升公共服务质量。国央企层面，我国数十家央企和国企接入DeepSeek模型，涉及能源、通信、金融、基础设施等多个领域，有利于企业实现智能化转型，推动产业的高质量发展。智能终端层面，DeepSeek模型为相关产品提供强大的智能处理能力，满足用户对智能办公、品质生活的需求。
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