预测机械轴承的剩余使用寿命（RUL）在工业中至关重要。估算RUL可以评估健康状况、维护计划和显著降低成本，从而促进工业发展。现有模型依赖于具有特征变化的传统特征工程，因为操作条件对RUL预测模型的泛化构成了重大挑战。本研究侧重于基于神经网络的特征工程和RUL的下游预测，消除了对特定先验知识的需求，简化了模型的开发和维护。最初，卷积神经网络（CNN）模型用于特征工程。随后，使用双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）模型来捕捉工程特征的时间序列退化特征，并通过回归预测RUL。最后，该研究考察了模型中操作条件的影响，并整合了域自适应以最小化特征分布的差异，从而提高了模型对RUL预测的泛化能力。
？成式？？智能触发了新？轮？？智能浪潮，？？智能（AI）正在以前所未有的速度和规模，重塑着我们的？活和和？作？式，在推动经济转型和社会进步中展现出巨？的潜？。
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但是目前很多企业正处于这样的一种境况，经济放缓使其能力受损，无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测，领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程，同时保护增长潜力。
新型电网是以光伏发电、风力发电等新能源和火力发电等传统能源结合的形式，由于新能源具备随机性、波动性和间隙性，导致了新型电力系统呈现出“一低、两高、双峰、双随机”的特点，即低系统转动惯量、高比例新能源和高比例电力电子装备、夏冬负荷双高峰、发电出力和用电负荷双侧随机波动，给电力系统稳定运行带来了挑战。
12 月 20 日，河北省发改委公示《河北省 2021 年度电力源网荷储一体化和多能互补试点项目》，试点项目共 11 个，其中源网荷储一体化项目 6 个、多能互补项目 5 个。本周我们介绍电力源网荷储一体化和多能互补在构建新型电力系统的作用。
面对气候变化，行业正在探寻可持续的应对之道，这一过程既事关紧迫，又错综复杂。有人希望寻找灵丹妙药，也不难理解。同样，氢能效用的相关研究使其成为绿色转型中争议最大的话题之一。
企业如何定义“信息化”、“数字化”其实没有明确定论，部分头部企业直到 2022 年末甚至 2023 年才能够清晰定义本企业的“信息化”、“数字化”的内涵;
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
中服云作为国内著名的专业工业物联网平台系列产品提供商，历经十余年深耕发展，已构建起成熟的全系列多层次产品体系，精准适配不同行业、不同规模用户的差异化需求。凭借在工业数据采集、边缘计算、人工智能、数字孪生等领域的深厚技术积累与持续创新，中服云已为海量工业企业提供了稳定可靠的数字化转型解决方案。平台支持云端SaaS在线部署与用户现场私有化部署两种模式，既满足中小企业轻量化、低成本的在线使用需求，也保障大型企业对数据安全、定制化服务的高标准要求。
中服云数字孪生平台以物联网平台+数据中台为坚实基础，以2D/3D/GIS为核心展示形式，致力于打造一个从设备原始数据到孪生应用落地的一站式数智化平台。
区别于传统消防联网模式，在符合GB50440要求的同时，将互联网思维融入消防信息化管理，将离散在园区各个消防设施实时状态信息有效整合在统一系统上。
2025 年，人工智能正式迈入 “智能体元年”，AI Agent？成为驱动产业变革的核心力量，硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。
机器学习与深度学习有着明显的异同点 在数据准备和预处理方面，两者是很相似的。他们都可能对数据进行一些操作:数据清洗、数据标签、归一化、去噪、降维。核心区别:传统机器学习的特征提取主要依赖人工，针对特定简单任务的时候人工提取特征会简单有效，但是并不能通用;深度学习的特征提取并不依靠人工，而是机器自动提取的。这也是为什么都说深度学习的可解释性很差，因为有时候深度学习虽然能有好的表现，但是我们并不知道他的原理是什么。
2025年是中国人工智能规划中期规划的关键节点，AI场景解决方案从“能用”到“有用”到“好用”在垂2025年中国AI产品在用户规模与产品数量上已具备全球竞争力
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