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）。
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随着国家大力推进能源供给侧结构性改革，新能源装机容量不断提升，电力市场竞争愈加激烈。另一方面，全球煤炭市场的复杂多变，导致以煤炭为能量来源的发电企业成本上涨。燃煤发热量是衡量煤质的重要评价标准之一，也是采购煤炭最重要的依据，对燃煤发热量进行准确预测能够有效地控制电厂运行采购成本。为了实现燃煤发热量的高效预测，采用Pearson系数对相关变量进行特征选取，采用基于密度的噪点空间聚类（DBSCAN）算法对某电厂自备煤厂近2年1733条化验数据进行去噪，对去噪后数据进行谱聚类分析。将分类后的子样本集采用极致梯度提升（XGBoost）算法分别建立预测模型，并与最小二乘法回归、支持向量机模型进行性能比较。结果表明，基于？XGBoost？的电站燃煤发热量预测模型相较于其他算法准确性有明显提升，泛化能力更强。对经过SC？算法分类后的燃煤分别建立预测模型能够进一步提高模型的精细化水平，为燃煤电站发热量预测提供一种可靠高效的方法。
变压器过载运行容易导致油纸绝缘系统产生气泡进而造成故障，但目前只以140 ℃作为热点温度限值，未能考虑实际运行状态对气泡起始温度的影响，难以充分发挥设备的最大利用效益。针对上述问题，综合国内外油纸绝缘气泡产生起始温度的试验提出了适用于实际工况下的变压器气泡产生起始预警温度计算方法。根据变压器的运行年限、油中水分含量和海拔等运行参数估算出变压器内部油纸绝缘系统产生气泡的起始温度。以该温度的90%作为预警温度，表征变压器能够承受的最大荷载能力。利用贝叶斯网络建立了短期负荷预测模型，结合绕组热点温度计算方法实现了变压器热点温度的短期预测。提出了一种变压器短期过载预警方法，并证实了该方法能够充分考虑变压器的运行实况，对未来的过载情况提前发出告警，指导相关运维部门开展变压器的过载停运和负荷转移工作，减少变压器停运和绝缘故障的发生。
本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中，机器设备大部分时间处于正常运行状态，故障发生的时间极为短暂，导致故障数据稀缺，数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展，复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象，给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面，系统分析当前不平衡数据分类的主要方法，并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。
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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。
通过将各个子系统智能化集成控制，建设一套互相关联、统一协调的系统集控平台，使各系统信息得到高效、合理的分配和共享，达到信息共享、系统联动的目的，并完成数据采集、存储、分析、生成报表等;为大楼管理者提供实时准确数据可视化。主要监控子项如下:新风、照明、给排水、通风与空调
通过打造省市级联系统，实现跨部门、跨层级、跨系统、跨地域的数据共享。通过数据共享，切实化解了异地提取住房公积金的堵点、难点，让长三角地区缴存职工切实感受到住房公积金服务水平的提升。
本项目实施过程中遇到的问题主要有以下几个汇报方式: M信息产业有限公司项目组每天汇总项目实施情况，讨论遇到的问题; > 信息产业有限公司项目组以工作日报的方式向业主方方项目组报告工作进展情况和问题; > 信息产业有限公司项目组每天向业主方方项目负责人口头汇报遇到的问题; 》 对于重大问题，信息产业有限公司项目组以书面的形式向业主方方项目负责人汇报;双方召开协调会进行讨论决策;对协调会进行记录并提供会议纪要。
出现陆基无线电导航系统，不靠卫星，靠地面电台。 代表:罗兰、塔康、奥米加等无线电导航。 原理:利用地面无线电台测距、测角实现定位。 特点:覆盖有限、精度一般，受地形干扰，只能服务航空、航海专业场景，无法民用普及。
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