本文件规定了绿色数据中心的评价体系框架、等级划分及评价对象、评价方法、评价程序、评价报告和复核监督。 本文件适用于深圳市绿色数据中心的评价活动
为全面排查化工园区安全风险，规范化工园区建设和安全管理，系统提升化工园区本质安全水平，增强化工园区安全应急保障能力,防范危险化学品重特大安全事故,依据《安全生产法》《危险化学品安全管理条例》等有关法律法规和标准规范，制定本导则。
本标准为全文强制。 自标准实施之日起，北京市印刷业关于挥发性有机物排放控制按本标准执行，不再执行DB11/501-2007《大气污染物综合排放标准》 本标准依据GBT1.1-2009给出的规则起草 本标准由北京市环境保护局提出并归口。 本标准由北京市人民政府于2015年5月13日批准。 本标准由北京市环境保护局组织实施。本标准主要起草单位:北京市环境保护科学研究院、解放军防化研究院、北京印刷协会本标推主要起草人:聂磊、王敏燕、潘涛、栾志强、张伟、邵雷、任玉成、李国吴、高喜超、刘木兴、任培芳、袁勋、闫磊、李靖、何万清、王海林、高美平
本文详细评估了深度学习（DL）模型在旋转机械智能诊断中的应用，旨在通过深度学习技术改善旋转机械故障的诊断准确性和可靠性。作者通过分析不同数据集和超参数推荐使用的问题，并且因公开源代码的缺乏导致不公平的比较和效果提升无效，进行了综合性评价。通过使用四种模型（多层感知器MLP、自动编码器AE、卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）和七个数据集进行基准研究，旨在为旋转机械的智能诊断提供一个基准研究。
现代经济依赖于制造业、能源、石化、制造业、能源、石化、交通运输和国防装备的可靠、不间断运行。实施故障预测与健康管理(PHM)技术是保证设备安全运行的重要方向。成本低、经久耐用、功率重量比高、能量转化率优异的电机逐渐成为各行业的核心驱动设备。电机故障普遍存在，因此状态监测和故障诊断至关重要。恶劣的工作环境和频繁的负载变化是电机故障的主要原因。电机故障或突然停止服务可能会严重危及整个生产系统的安全，除电动机本身受到伤害外，还会造成重大的生产损失。因此，需要对电机进行及时的状态监测和故障诊断，防止意外事故的发生。及时评估电机还可以实现最佳维护策略的调度，例如何时更换关键部件，最大限度地提高可用性，最大限度地减少停机时间，并最大限度地降低维护成本。
针对基于图卷积网络（GCN）的故障诊断方法大多默认节点间的权重相同、导致诊断精度较低与鲁棒性较差的问题，提出了一种基于欧式距离和余弦距离的 GCN 故障诊断方法（EC-GCN）。
基于数据驱动的轴承故障诊断方法依赖大量标记数据，而在实际生产过程中很难收集到大量的数据。因此小样本的轴承故障诊断具有很高的研究价值。
为了更加有效的从多传感器原始故障数据中提取出故障特征，解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题，提出了一种基于改进 LSTM-GCNN 的深度循环卷积神经网络新算法用于机械装备大数据的故障智能诊断。
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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
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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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