基于多关联层网络半监督方法的行星齿轮箱故障诊断

振动信号通过进一步提取敏感特征，可以有效地代表设备故障信息，用于故障诊断。然而，传统的监督诊断需要大量的标记样本，特征提取和选择主要是人工完成的，成本高，耗时长。深度学习（Deep Learning，DL）可以自动提取故障敏感特征，有效提高故障诊断的识别率，而半监督学习（Semi-Supervised Learning，SSL）可以将标记和未标记的数据一起训练模型，提高识别准确率。

2025-02-11
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含分布式新能源高压电网的新型线路保护方案

对于含分布式新能源的高压电网，由于新能源电源种类繁多、故障特性复杂，传统线路保护存在一系列适应性问题。时域微分方程算法可以求解故障距离，在含新能源电源的系统中有良好的适用性，但存在“暂态超越”现象和“电压死区”问题。为此提出了一种新型线路保护方案：在线路非保护出口附近发生故障时进行故障点电压重构和等传变处理，再代入到时域微分方程算法中，即采用等传变快速距离保护算法；在线路保护出口附近发生故障时计算测量电压降落与计算电压降落的相关系数，利用二者变化趋势的一致性判断出口故障方向。该线路保护方案能够准确判断线路故障，不受新能源电源种类、容量及故障特性的影响。仿真分析表明了该方案的适用性。

2025-02-10
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基于限流电抗器暂态电压余弦相似度的直流配电网纵联保护方法

直流配电网发生短路或接地故障时其故障特性复杂，快速可靠的故障保护方法是确保直流配电网安全运行的关键。提出了一种基于直流限流电抗器暂态电压余弦相似度的直流配电网纵联保护方法。首先分析了直流配电网发生区内外接地故障或短路故障时直流线路两端限流电抗器电压特征的差异性，根据余弦相似度原理提出了基于限流电抗器暂态电压余弦相似度的故障判别方法，对区内外直流故障进行快速识别。然后利用限流电抗器正、负极的电压突变量比值来识别直流故障类型和故障极，并在此基础上采取对应的保护措施。最后利用 PSCAD/EMTDC 仿真软件搭建了多端辐射型直流配电网仿真模型并验证了所提保护方法的有效性，仿真结果表明该方法有较强的抗过渡电阻能力，且能较好地满足直流配电网保护的快速性和选择性需求。

2025-02-10
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虚拟电厂协同调度及市场交易的研究现状及展望

随着可再生能源的不断发展，其分散性、间歇性和波动性的问题也逐渐凸显。针对这些问题，提出了虚拟电厂这一种新的解决方案。首先介绍了虚拟电厂的基本概念，并从协调控制技术、优化调度和市场交易 3 个角度分析虚拟电厂的研究现状。此外还分析了不同优化调度模型及其求解算法的优缺点以及区块链技术在分布式交易方面的优势，并探讨了区块链技术应用于虚拟电厂交易的可行性。最后展望了虚拟电厂未来的研究方向。

2025-02-10
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清华刘知远硬核解读 DeepSeek：大模型强化学习技术原理与大模型技术发展研判

刘知远表示，OpenAI o1 相当于引爆了一颗原子弹，但没有告诉大家秘方。DeepSeek 则可能是全球首个能够通过纯粹的强化学习技术复现 OpenAI o1 能力的团队，他们通过开源并发布相对详细的介绍，为行业发展做出了重要贡献。由于开源，DeepSeek R1 让全世界意识到深度思考的能力，相当于让整个人工智能领域迎来了类似于 2023 年初的 ChatGPT 时刻。大家感受到大模型的能力又往前迈进了一大步。我们应该学习的是他们的技术理想、坚持与方法论。

2025-02-10
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工业AI视觉检测解决方案

工业制造市场广阔，但大多数工业AI视觉落地受诸多因素影响难以落地，如工业产品种类多，产线场景不一致，产品生产周期长短不同，人工或传统的机器检测无法满足规模化生产交付的需求,技术突破是拉近理想与现实距离的唯一途径。

2025-02-10
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DeepSeek-V3技术报告解读

DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家（MoE）语言模型，整体参数规模达到 671B，其中每个 token 激活的参数量为 37B

2025-02-09
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控制系统-开/关控制（起停式控制）

最简单但最原始的过程控制形式是开/关控制，当变量超过某个限制时，就会打开或关闭最终输出元件，这与家里的恒温器类似。

2025-02-08
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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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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。