现代工业工厂很复杂，对电机故障时计划外停机的成本非常敏感。感应电机（IM）驱动器中的断条就是这种情况，它仍然占据着很大的市场份额。原则上，基于先进人工智能（AI）的技术使早期缺陷检测成为可能，但其复杂性与IM的本质相冲突。本文旨在通过使用标准驱动器中已有的电机电流特征来弥合这一差距，并提出模拟和数据增强的组合，以有效地训练神经网络（NN），而不需要许多损坏的原型，这是工业可行性的主要缺陷。
由于工业物联网产生了大量的网络数据，张量作为紧凑的多维表示被广泛用于对工业网络流量进行建模。不稳定的数据采集往往会导致流量张量中实体的部分丢失，而传统的流量张量补全算法是基于线性代数和低秩的。然而，由于域变换和变换后的稀疏性之间的密切相关性，线性域变换不能准确地近似潜在的非线性相关性，导致恢复性能不足。本文提出了一种具有非线性变换和稀疏正则化的混合结构深度模型，以自动搜索最优域变换方法和相应的稀疏约束。该模型采用张量奇异值分解框架，由两个不同结构的神经网络组成。一个神经网络具有具有完全连接网络的自动编码器结构，仅从部分观测到的数据中恢复丢失的实体，卷积神经网络构造另一个网络来约束变换域中的稀疏性。此外，我们基于变换张量的局部光滑性施加了额外的拉普拉斯约束，以克服连续的数据丢失。受块坐标下降算法的启发，交替训练相互匹配的非线性变换器和稀疏正则化子。对工业网络流量的大量实验结果表明，我们提出的模型在不同的采样率和模式下都优于最先进的方法。
基于软件定义网络（SDN）的工业物联网（IIoT）网络具有一个集中式控制器，它是未经授权用户攻击的单一有吸引力的目标。IIoT网络中的网络安全正成为最重大的挑战，尤其是来自日益复杂的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种情况需要有效的方法来缓解最近的攻击，因为现有技术更侧重于DDoS检测。大多数现有的DDoS检测功能在计算上都很复杂，并且不再具有足够的效率来抵御DDoS攻击。因此，需要一种低成本的DDoS攻击分类方法。本研究提出了一种有效的特征选择方法——极限梯度提升（XGBoost），用于确定最相关的数据特征，该方法使用卷积神经网络和长短期记忆（CNN-LSTM）进行DDoS攻击分类。所提出的模型评估了CICDDoS2019数据集，该数据集具有改进的准确性和低复杂度能力，可满足低延迟IIoT需求。性能结果表明，该模型的精度高达99.50%，时间开销为0.179ms。
本文提出了一种基于TrCNN的多尺度域自适应方法，用于数据稀缺情况下的故障诊断。源域诊断模型采用Trans-former和CNN序列结构，在全局和局部捕获原始数据的互补诊断信息，有助于域自适应，同时提高源域故障诊断的准确性。我们提出了一种多尺度分布对齐框架MTCDAN，通过学习包含更多信息的多个域不变表示来补偿单结构分布对齐方法中的信息损失。通过TE过程和TFF实例验证了该方法的有效性和优越性。然而，由于仅考虑两个域标签空间相同的情况，本文提出的方法仍然受到限制。在我们未来的工作中，我们将进一步研究目标域中发生未知故障时的分布对齐策略，其中如何识别未知故障将是我们工作的重点。
洗面奶为弱酸性或中性红色乳液,多采用软管包装，是一种专门用来洗脸或卸妆的皮肤清洁剂。洗面奶具有良好的流动性、延展性和渗透性。采用洗面奶洗脸可以彻底去除脸部的汗渍、灰尘、油
本文从皂基型洁面膏的配方结构、制作工艺两方面阐述了皂基型洁面膏中各种组分对皂基体系的作用，以及生产工艺对产品的影响，对化妆品工程师进行皂基型洁面膏产品的配方设计和生产实践具有一定的指导意义和参考价值。
皂基产品在国内出现已经很多年了，但是国内的化妆品企业对此类产品的研究仍不够深入,皂基产品做的比较好如六神及樱雪等沐浴露等。而皂基的洁面膏制造工艺复杂，尤其是冷却过程，需要专门的大型设备，小型工厂根本没有能力生产出柔滑细腻的皂基洁面乳。所以目前市面上出售的大都是欧莱雅之类的大公司产品，国内的化妆品企业对此类产品的研究似乎仍然处于起步阶段，根据目前在世面上能够见到的国内企业所生产的洁面膏产品的分析，大多数企业所生产的洁面膏产品都没有能够达到国外同类产品的性能指标。
数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告： Digitization（数码化）、 Digitalization（数字化）、 Digital Transformation（数字 化转型）。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应，此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊，也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。
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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。
贫困生挖掘:结合宿舍门禁、出入口管理、点名管理等系统，经过大数据分析学生的家庭背景、在校消费时间、消费频次、消费金额、生活学习情况等，智能评估学生的经济实力，实现对于学生的精准扶持。
DSMM和围绕DSMM的数据安全治理体系获得全国广泛认同，已有超过200家DSMM测评案例，覆盖全国11个省及8个行业，越来越多的企业和机构正在加入到这个生态中来，更多细分行业的标准和实践正在开展中;数据安全官系列(CDSO/CDSE)也广受欢迎，发展迅猛。
对外开放稳步推进，制度框架也逐步完善。中国债券市场已成为全球第二大债券市场。 债券市场的重要性日渐凸显。党的二十大报告提出，要健全资本市场功能，提高直接融资比重。2023年中央金融工作会议指出，要促进债券市场高质量发展。党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》提出，加快多层次债券市场发展。“十五五”规划建议提出，积极发展股权、债券等直接融资，稳步发展期货、衍生品和资产证券化。
2025年行业整体业绩高增，估值与业绩不匹配 2025年初至11月28日，证券I(申万)指数累计涨幅为5.6%，跑输沪深300:香港中资券商指数累计涨幅42.7%，跑赢恒生指数10.9pct.AH股行情出现分化，A股券商板块行情较弱或由24年涨幅较高仍需消化估值、券商内部业绩有分化双重因素所致，券商H股行情强势或主要由AH溢价收敛等因素所致。 2025年前三季度，42家上市券商合计营收/净利润同比大增43%/62%，年化ROE同比增加2.5pct至7.3%，行业经营业绩大幅提升，各业务条线全面增长。 2025年行业趋势演进:并购重组、国际化与科技赋能重塑券商业务生态，市值管理重要性同步提升
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