本标准规定了在汽车零部件上标示永久性标识的分类，塑料件、橡胶件及热塑性弹性体、复合材料部件和金属、电器件永久性标识的范围、要求、位置及出口车型海外认证零部件标识的特殊要求。本标准适用于四川汽车工业有限公司新开发的汽车零部件，在产车型和已开发车型零部件按照原规定执行。
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。
是常见的故障类型，以磨损和剥落为代表的局部故障占有较大比重。滚动轴承工作过程中滚动体与滚道不可避免地存在接触碰撞, 长期工作产生的接触疲劳会导致内滚道、外滚道和滚动体 出现裂纹继而引发剥落, 形成局部故障. 此外, 当滚动轴承出现轻载打滑或者过载时也会造成轴承磨损, 磨 损加剧后就会演变成局部故障.
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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“5G+工业互联网”是加速我国工业数字化、网络化、智能化转型的重要基础。2022 年 9 月工信部印发《5G 全连接工厂建设指南》，明确了 5G 全连接工厂的总体建设要求和规划路径，充分发挥我国 5G 技术产业优势，与工业企业实际生产需求紧密结合，打造工厂级、车间级、产线级分级建设改造的整体方案，加快工业企业的智能化、数字化转型步伐。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
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