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。
本文提出了一种用于复杂设备关键部件RUL的T2张量辅助多尺度Transformer，以捕捉多尺度时间模式。我们新颖地提出了时间数据和T2张量的张量化表示，并开发了一种高阶Transformer来提取T2张量的多尺度时间特征。针对该模型，提出了一种具有TRdecom位置的轻量级方法。他们提出的模型在准确性和效率方面具有卓越的能力。然而，我们提出的方法只是初步尝试，未来我们需要进一步研究数据处理，并将这种方法与分布式张量计算和云边缘协作等技术相结合，以提高模型的性能。
在本研究中，提出了一种新的基于KSLD TNet的轻量级深度学习模型，该模型可以有效地简化特征提取，增强对数据集中关键样本信息的提取。通过对关键样本的定位和提取，设计了一种基于传统Transformer网络的创新预测框架，从图书搜索的角度提高了工业过程的多步预测精度。两个真实的工业数据集证明了所提出的预测框架的优越性能。与最先进的方法相比，所提出的方法在多步预测精度和模型计算效率方面具有优势。由于该方法的样本简化机制可以减少模型计算量，因此更适合于工业大数据环境。在未来的研究中，我们将考虑如何使用本地化的关键样本进行扩充，以在小样本数据的背景下提高模型性能。
针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命 (Remaining useful life,RUL) 预测方法。
离心式压缩机的性能受吸入压力、吸入温度、吸入流量，进气分子量组成和原动机的转速和控制特性的影响。一般多种原因相互影响发生故障或事故的情况最为常见，现将常见的故障可能的原因和处理措施，列于下面表中。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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现代气象观测系统所获取的气象信息是大量的，要求高速度地分析处理，采用电子计算机等现代自动化技术分析处理资料，是现代气象观测中必不可少的环节。许多现代气象观测系统，都配备了超算中心,及时分析处理观测资料和实时给出结果。
2025年，持续的地缘政治紧张局势和贸易不确定性，取代了对“统一全球市场”的信念。全球品牌不再被动观望，而是转向更深层次的“在中国”融合:采用本土科技平台、加大研发投入，并推进逆向创新。 中国品牌为应对国内过度竞争以及对本土消费的过度依赖，加速出海扩张。 面向全球的品牌传播必须针对中国的竞争环境进行精细化调整;本地化不再是可选项，而是必选项。
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