关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测，在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而，提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明，变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而，缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本，这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略，并提高变压器网络对有效多步预测的适用性，本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络（KSLD-TNet）。具体来说，它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后，在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样，每层的输入样本数量可以呈指数级下降，显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是，本文还设计了一种信息存储结构，以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验，以证明所提出方法的有效性。关键词：深度学习、工业过程、关键样本定位（KSL）和蒸馏变压器、多步预测
软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用，这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而，现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此，本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）来缓解这些问题。在MSACNN中，不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计，可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时，在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制，以获得它们的注意力权重，代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估，验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词：卷积神经网络（CNN）、基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）、质量预测、软传感器。
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1）本文系统地总结了“双碳”背景下“双高”电力系统电网阻抗实时变化时光伏并网逆变器最新谐振抑制方法，从并网逆变器单元和集群两方面综述了谐振抑制热点控制方法，总结了相关方法的优缺点。2）本文总结了“双碳”背景下光伏并网逆变器更高性能要求的研究方向，有利于提升智能算法在本领域的交叉应用、并网逆变器的功能性以及工程实用性。
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9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页
8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页
7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南（试行）》解读-33页,7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南（试行）》解读-33页
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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