本文提出了一种扩展的PSFA，用于处理复杂的动态和非线性工业过程数据。传统的PSFA算法只考虑动态特性，而忽略了非线性信息。为了解决这个问题，将局部加权技术引入PSFA的动态LVM中，以获得LWPSFA。在LWPSFA中，计算了两种权重来设计非线性近似的WLLF。然后，使用EM算法计算参数。最后，将提出的LWPSFA方法用于两个真实工业过程的软测量建模。实验结果表明，LWPSFA的性能远优于PSFA和OPSFA，具有更高的R'和更低的RMSE。然而，在未来的工作中可以考虑一些改进的局限性。首先，这两个重要参数（和）应该通过优化方法获得。此外，在许多过程中，实际噪声可能不服从高斯分布。因此，如何在噪声非高斯分布的情况下更新LWPSFA将是未来研究的重点。最后，如何处理LWPSFA中缺失的输入数据的问题值得研究。
【新智元导读】奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
近十年来，基于深度学习的软测量建模方法在工业过程中得到了广泛的研究和应用。然而，现有的软测量模型主要关注实时的当前步长预测，而忽略了提前的多步预测。在实际工业应用中，与当前的步骤预测相比，现场工作人员提前预测一些关键绩效指标更有用。目前，多步预测任务仍然存在两个关键问题：1）过程变量之间的复杂耦合关系和2）长期依赖学习。为了解决这两个问题，本文提出了一种基于图的时频双流网络来实现多步预测。具体而言，提出了一种多图注意层，从图的角度对过程变量之间的动态耦合关系进行建模。然后，在时频双流网络中，使用多GAT分别提取长期依赖性的时域特征和频域特征。此外，我们提出了一种基于最小冗余和最大相关学习范式的安全融合模块，将这两种特征结合起来。最后，在两个现实世界的工业数据集上进行的广泛实验表明，所提出的多步预测模型优于最先进的模型。特别是，与现有的SOTA方法相比，该方法在使用垃圾焚烧数据集的三步预测任务中，RMSE、MAE和MAPE分别提高了12.40%、22.49%和21.98%。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
P&ID（Piping and Instrumentation Diagram）是 EPCC 项目的核心工程文档，核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑，贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。
本研究提出了一种基于动态物理半经验模型的数字孪生框架，用于工业涡轮轴发动机的实时状态监控与故障诊断。该框架结合了物理模型的解释能力与数据驱动的适应性，通过时间窗口残差嵌入方法与动态自适应阈值技术，提升了故障特征的时间表征与诊断鲁棒性。研究以某两轴涡轮轴发动机为对象，建立了详细的组件级模型，并利用实验数据与性能图谱进行参数校准。通过构建包含多种故障类型的故障表，结合模式识别分类器与严重性感知融合机制，实现了对故障类型及其严重程度的准确识别与分类。仿真验证表明，该系统能够有效检测并诊断包括执行器、过程与传感器在内的多种故障，提供早期预警与故障演化时间线，为工业燃气轮机的智能维护提供了可行方案。
在现代工业体系中，旋转机械（如电机、泵、风机、齿轮箱、压缩机等）是生产流程的核心动力单元。一旦发生突发性故障，不仅会造成产线停摆、经济损失，还可能引发安全事故。因此，实现对设备故障的早期预警与精准诊断，始终是预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和设备健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）领域的核心目标。
本文咱们要分享的是：ARIMA–Prophet–LightGBM的趋势分解与残差学习混合预测模型。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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