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【IEEETIM】Effinformer:一种基于深度学习的DC-DC双向变换器数据驱动建模

本文提出了一种基于深度学习(DL)的数据驱动建模方法,以精确建模和识别广泛用于可再生能源系统(RES)的直流-直流双向转换器。与需要处理大量电路参数并导致模型往往复杂且昂贵的基于电路理论的方法相比,基于DL的方法产生了更简约的模型。然而,典型的DL方案在准确性、稳定性和计算复杂性方面仍然存在局限性。为此,我们提出了一种名为efficient Informer(Effinformer)的端到端DL框架,该框架利用稀疏自注意、一种新颖的基于扩张因果卷积的提取操作和一种增强的解码器来最小化计算复杂性,同时提高建模精度和速度。通过实验结果和分析,与现有的建模技术和当前最先进的DL技术相比,所提出的Effinformer表现出优越的性能。然后,我们将所提出的网络进一步扩展到长期预测场景,以展示其出色的泛化能力和优雅的鲁棒性。大量实验表明,从处理纹波干扰和异常值的角度来看,Effinformer更有利于提高预测的准确性和可靠性。这一特性使其在实际工程应用中非常有利。

  • 2024-05-11
  • 阅读499

【IEEEKDE】任意步长时间序列预测的可解释张量神经常微分方程

在本文中,我们提出了一种可解释的连续帧工作(ETN-ODE),用于多变量时间序列的任意步长预测。所提出的ETN-ODE利用ODE网络输出任意预测值。我们设计了一个TGRU来处理多变量时间序列,该时间序列表示网络中学习的参数较少的单个输入特征的不同动态。串联注意力被设计为向ODE网络生成更自适应的输入,通过可视化时间和变量贡献来提供可解释性。在四个真实世界数据集上进行的任意步骤预测和标准多步骤预测的各种实验证明了我们模型的有效性。

  • 2024-05-11
  • 阅读444

寿命预测|基于PCA和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测

《基于 PCA 和多变量极限学习机的轴承剩余寿命预测 》提出了一种基于主成分分析(PCA) 和多变量极限学习机(MELM) 的轴承剩余寿命预测方法。

  • 2024-05-11
  • 阅读426

《数智化转型-钻石模型白皮书》完整版

纵观过去数十年的商业历史,我们看到商业世界的诸多跌宕起伏和更新迭代。深入研究,这些沉浮可以分为三类:企业对企业的洗牌,行业对行业的洗牌,时代对时代的洗牌。当下,我们身处数智化时代,正面临着时代对时代的洗牌,这意味着企业需要全面数化转型,从而突破重围,实现进化,再续增长。

  • 2024-05-11
  • 阅读580
  • 下载1
  • 37页
  • pdf

数字技术赋能智慧医院建设白皮书

科学进步和技术创新是推动行业发展的核心驱动力。自近代以来,人类经历了四次由科学技术创新引领的工业革命。第一次工业革命开始于 18 世纪中叶,以蒸汽机为动力的机械设备被广泛推广和应用,人类社会从手工艺时代进入到机械生产时代;第二次工业革命发生在 19 世纪,以电的发明和在生产生活中的广泛应用为标志,人类进入规模化工业生产时代;第三次工业革命发生在 20世纪中期,随着电子计算机、通信工程和互联网技术的诞生,人类进入了信息化时代;第四次工业革命从 21 世纪开始至今,随着云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的出现,人类社会正逐步迈入智能化时代。

  • 2024-05-11
  • 阅读725

中国电信八大行业应用基地及产品介绍.

为打造行业信息化应用核心竞争力,提升中国电信行业应用比较优势,中国电信集团公司提出行业信息化应用基地建设新思路,聚焦教育、政务、交通、物流金融、制造、医疗、旅游八个行业,设立了-批中国电信行业信息化应用基地。

  • 2024-05-10
  • 阅读1122

手机电路原理(原理篇)

ETACS、GSM 蜂窝手机是一个工作在双工状态下的收发信机。一部移动电话包括无线接收机(Rccciver)、发射机(Transmittcr)、控制模块(Controllcr)及人机界面部分(Intcrface)和电源(Power Supply)。

  • 2024-05-10
  • 阅读963

邬贺铨院士:大模型赋能企业数字化转型

随着人工智能(AI)技术的兴起,大模型成为从信息化走向数智化的重要驱动力。虽然基于大算力支持和超大规模语言数据作为训练样本的大模型技术能够支持自动文摘、机器翻译等基础通用任务,但在医疗、金融等专业领域中,由于缺乏行业知识,无法满足定制化、精细化和行业化的需求。因此,需要基础大模型提供方与垂直行业的企业合作,共同开发行业大模型。例如,百度的“文心一言”大模型就与汽车、能源、医疗、金融等11个行业的企业合作.创造了国内首个全面开放的大型语言模型。这样的合作主要发生存大型企业之问.对于中小型企业来说,直接应用这种基础大型模型仍然存在一定难度。

  • 2024-05-09
  • 阅读4724
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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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。

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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。

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智能体治理研究报告(2026年)

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。

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信创云国产政务云解决方案

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。

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2026综合算力全景分析

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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