本白皮书面向城市轨道交通智慧和绿色融合的高质量发展需要，结合智能动态调度、虚拟编组控制、运行环境智能感知、设备设施健康管理等轨道交通领域变革性技术的研究与发展情况，系统性介绍了现阶段定义和发展智能全自动运行系统（iFAO）的必要性，全面介绍了 iFAO 系统的定义、主要特征、主要功能及关键技术等，并介绍了北京轨道交通研究和实施 iFAO 的工作路线
具体各项目可以根据项目的特性以及客户要求对文档清单做一定调整，在项目启动时由项目经理与项目团队一同确认下来； 具体各项目可以根据项目的特性以及客户要求对文档清单做一定调整，在项目启动时由项目经理与项目团队一同确认下来；
IMS-MOM 盘古信息MOM智能制造系统介绍（56页），IMS-MOM 盘古信息MOM智能制造系统介绍（56页），IMS-MOM 盘古信息MOM智能制造系统介绍（56页）
在信息技术革命的推动下，云计算、大数据、物联网、AI、5G 等新兴技术不断涌现，推动人类社会、经济、文明等多方面以更快的速度发展着。当经济发展过程中借助互联网、IT 技术、软件等多种工具打破人与人之间的“物理墙”，人们随时随地都能与大洋彼岸的不同国家的人聊天、交易、合作的同时，云计算以其无处不在的、便捷的、按需的特点脱颖而出，成为不同企业发展其业务的利刃之一。
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本报告旨在深入探究中国商业地产行业的发展状况，以及影响其市场走势的各种因素。我们将从宏观经济环境、政策环境、行业环境、市场竞争状况、投资环境以及消费者行为等多个角度进行全面分析，力图为读者提供最全面、最深入的行业洞察。
SCI一区开源代码推荐 | 最大子空间可迁移性判别分析：一种用于风电机组故障迁移诊断的跨域相似性度量新方法
确保机械驱动系统的安全在很大程度上依赖于准确的变速箱故障诊断。然而，实际多工况和不均匀样本分布的存在使变速箱的故障诊断更具挑战性。尽管使用卷积神经网络（CNNs）的智能故障诊断（IFD）已经显示出有希望的结果，但它们通常需要强大的反馈学习和经验丰富的超参数调整来完成不同的任务。在本文中，从深度强化学习（DRL）的角度提出了一种新的方法，称为多尺度深度注意力Q网络（MDAQN），用于不平衡齿轮箱故障诊断。引入了一种考虑类间偏差的不平衡分类马尔可夫决策过程（ICMDP），作为数据不平衡情况下增强分类策略学习的环境模拟。此外，设计了一种新的多尺度注意力卷积网络作为深度Q网络（DQN）算法的代理结构，从而提高了在复杂运行条件下的判别特征学习能力。通过利用DRL的弱反馈交互，对诊断模型进行训练，从而有效地进行不平衡齿轮箱故障诊断。在三个齿轮箱不平衡数据集上的实验结果表明，MDAQN表现出优越的特征提取能力和泛化能力，与多种现有方法相比，准确率超过99.0%。Index Terms—注意力，深度强化学习（DRL），变速箱，不平衡故障诊断，多尺度学习
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成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文创新性地将碳流理论和多属性评判理论融入需求响应策略的优化设计过程，妥善解决了潮流和碳流计算与策略优化生成的联动缺失问题，相较于未实施需求响应策略，通过遗传算法求解的最优需求响应策略的用户用电成本下降了7.14%，新能源消纳量增加了7.21%，碳排放强度下降了8.41%，对于保障电力系统的稳定性和安全性、提高电网侧以及用户侧的新能源消纳量以及资源利用效率具有重要的战略意义。
新型电力系统形态受中国能源电力发展目标牵引，需要落实在典型场景，以满足典型场景中的功能需求为目的。为此，需要充分发挥驱动力推动作用，实现新型电力系统形态科学发展，其驱动力包括模式创新、技术创新和机制创新。
挑战 科学知识呈指数级增长，专业化程度不断提高·跨学科合作需求增加，但知识壁垒阻碍学习与交流 ●自动文献管理与分析 ●Semantic Scholar有超过2.14亿篇论文 图表理解与信息提取。 ·结合图像、表格、公式和文本，分析复杂科学文献
计算范式从指令式到意图式转变:传统计算机需要精确的指令序列，而 LLM 可以理解模糊的人类意图并将其转换为具体操作。
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