2022年4月上线论文“机电一体化装备数字孪生机理模型构建理论研究”，这篇文章由山东大学胡天亮教授带领的团队完成。论文在综合现有机电一体化装备模型构建方法的基础上，提出了多领域、多层次、参数化、一致性的机电一体化装备数字孪生机理模型构建准则。基于所提出的模型构建准则，给出了机电一体化装备数字孪生机理模型构建方法。最后，基于Simscape语言构建了数控机床（CNCMT）多领域、层次化的一致性数字孪生机理模型，验证了所提方法的可行性与有效性。本论文建模理论和实践方案为迫切需要快速构建一致性机电装备数字孪生机理模型的研究机构奠定坚实基础。同时，本文虚拟调试应用案例的实现为基于数字孪生模型的服务分析提供了应用指导。
数字孪生是以多维虚拟模型和融合数据双驱动，通过虚实闭环交互，实现监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求，其中数字孪生模型构建是实现数字孪生落地应用的前提。 《数字孪生模型构建理论及应用》 ①提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则，②从“建—组—融—验—校—管”6 个方面建立了一套数字孪生模型构建理论体系，并 ③结合项目以数字孪生车间为例，从车间要素实体建模、生产过程动态建模、生产系统仿真建模３个方面对数字孪生车间模型构建理论与技术开展了研究和实践。 上篇介绍了①②两部分内容，并介绍车间建模研究现状（存在问题），将在下篇继续介绍数字孪生车间模型的理论技术体系、全要素实体建模等内容。
故障预测与健康管理（ＰＨＭ）是设备运行维护管理的有效方法，在多行业得到推广和普及。 传统ＰＨＭ方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。
《基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测》提出一种基于数字孪生的滚动轴承剩余寿命实时预测方法—— （1）基于数字孪生的数字化技术手段获取滚动轴承的实时感知信息，从而建立考虑实时工况变化的滚动轴承数字孪生模型。 （2）通过非线性布朗运动建立考虑测量误差的剩余寿命预测模型。 （3）采用极大似然估计方法求解模型中的未知参数，并利用贝叶斯理论实时更新参数，从而对滚动轴承的剩余寿命进行实时预测。 （4）通过滚动轴承的全寿命周期信息分析验证了该方法的可行性和有效性。
现代化和自动化日益要求企业对控制系统进行更多投资，以提高工业生产活动的效率并降低风险。其中SCADA监控系统占据主导地位，是当今工业生产系统中最流行的应用趋势。以下文章将提供有关SCADA 系统是什么、有什么好处以及如何应用它的完整信息。
？2024年度制造业新型技术改造城市试点拟入选名单公示
一项实用新型应当只有一个独立权利要求。独立权利要求应从整体上反映实用新型的技术方案,记载解决的技术问题的必要技术特征。独立权利要求应包括前序部分和特征部分前序部分,写明要求保护的实用新型技术方案的主题名称及与其最接近的现有技术共有的必要技术特征。特征部分使用“其特征是”用语，写明实用新型区别于最接近的现有技术的技术特征，即实用新型为解决技术问题所不可缺少的技术特征。
新一轮信息技术革命蓬勃发展，推动全球加速进入数字经济时代。习近平总书记多次强调，要加快发展数字经济，推动实体经济和数字经济融合发展。今年以来，党中央、国务院对加快以5G网络、大数据中心、人工智能、工业互联网等为代表的新型基础设施建设作出了重要部署。近期，国资委印发了《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，为国企数字化转型指明了方向。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
：整合多模态医学数据，包括图像、文本、声音、 传感器数据和基因组、转录组、蛋白质组等多组学数据，完成 不同时间点、条件下的数据对齐，构建医学科研数据资源库。 利用数据融合模型与方法，提供跨模态标注算法和标注工具， 揭示跨模态数据之间的语义关联性，帮助分析其相互作用和整 合效果，提高诊断和分析的准确性。面向不同类型的数据，提 供计算机视觉、自然语言处理、图学习等多类算法，对多模态 数据进行特征提取、模型训练、统计分析等，以识别疾病标志 物和模式。提供科研合作平台，促进跨学科研究团队的协作， 支持将分析结果转化为临床辅助决策支持工具，辅助医生进行 更准确的诊断和治疗规划。
为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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