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准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。
对于机械系统的预测和健康管理，一项核心任务是预测机器的剩余使用寿命（RUL）。目前，具有自动特征学习的深度结构，如长短期记忆（LSTM），在RUL预测方面取得了很好的性能。然而，传统的LSTM网络只使用最后一个时间步的学习特征进行回归或分类，效率不高。此外，一些具有领域知识的手工制作的特征可能会为RUL的预测提供额外的信息。因此，将这些手工制作的特征和自动学习的特征集成到RUL预测中是非常有动力的。在这篇文章中，我们提出了一种基于注意力的深度学习框架，用于机器的RUL预测。LSTM网络用于从原始数据中学习序列特征。同时，所提出的注意力机制能够学习特征和时间步长的重要性，并为更重要的特征和时间步分配更大的权重。此外，开发了一个特征融合框架，将人工生成的特征与自动学习的特征相结合，以提高RUL预测的性能。对两个真实数据集进行了广泛的实验，实验结果表明，我们提出的方法优于现有技术。 关键词：注意力机制、特征融合手工特征、长短期记忆（LSTM）、机器剩余使用寿命（RUL）预测、预后和健康管理（PHM）。
企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。
在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。
本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。
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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?
虽然本文方法实现了锂离子电池在无温度传感器条件下的温度预测，但实际应用中可能存在的复杂工况条件，如不同环境温度、充放电倍率情况下的电池温度预测问题还缺乏深入的讨论，未来的工作将致力于更为复杂情况下的研究。
电力系统灵活调节能力充裕度研究在新型电力系统建设过程中有着重要地位，为了研究这一问题，本文建立了基于形态学分解的电力系统灵活调节能力充裕度分析模型。通过使用某地区实际电力系统运行数据进行仿真验证，可以得到以下结论。
国内智能化安全运营正处在一个充满机遇和挑战的关键发展阶段。A 技术的深度赋能、自动化水平的持续提升、数据驱动理念的深化、应用场景的不断扩展、人机协同模式的探索、云化与 Saas 化的加速、量化管理的普及以及生态合作的深化，共同勾勒出IS0C未来的发展蓝图。企业应积极拥抱这些趋势，克服挑战，构建面向未来的智能化安全运营体系，以应对日益复杂的网络安全威胁，保障数字化转型的顺利进行。
英伟达（NVIDIA）自1993年创立以来，以技术前瞻性和生态构建能力重塑计算产业格局。经历1999年纳斯达克上市奠定资本基础后，公司在2006年推出革命性的CUDA并行计算架构，突破性地将GPU应用边界从图形渲染拓展至高性能计算领域，为后续人工智能革命埋下关键伏笔
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