物联网架构一般被分为感知层、网络层、平台层和应用层，其中网络层处于物联网生态系统的枢纽位置，在物联网设备连接方面扮演着举足轻重的作用。物联网的最终目标仍然是服务于人，因此，具有更高便携性的无线网络连接技术得到了更广泛的关注。在互联网时代已经发展出一大批无线网络技术，面向万物互联，无线网络连接技术得到了更好的发展。
数据科学平台，当前在一定程度上越来越关注与面向机器学习的关联性分析。而这个技术重点，其实就是围绕以机器学习方法，进行从数据存储、获取、处理、特征提取、方法及参数选择、训练、部署、应用挂接等这个大过程、大闭环的实现。从这个角度，数据科学平台、开始与数据分析平台、机器学习平台、人工智能平台具有了越来越多的同质性。
优化技术在科技领域应用广泛，小到航班表，大到医疗、物理、人工智能的发展，皆可看到其身影，机器学习当然也不例外，且在实践中经历了一个从凸优化到非凸优化的转变，这是因为后者能更好地捕捉问题结构。本文梳理了这种转变的过程和历史，以及从机器学习和信号处理应用中习得的经验。本文将带领读者简要了解几种广泛使用的非凸优化技术及应用，介绍该领域的丰富文献，使读者了解分析非凸问题的简单步骤所需的基础知识。更多详细内容请查看原论文。
PHM技术是指釆用传感器信息、专家知识及维修保障信息，借助各种智能算法与推理模型进行设备运行状态的监测、预测、判别以及管理，实现低虚警率的故障检测与隔离，解决传统维修过程中存在的“维修不足”及“维修过剩”等问题，有效提高设备的可用性、减少保障费用，并最终达到设备状态的智能维护及智能任务规划的目的。
深度学习是机器学习的更高级模式，其算法可以无需监督或部分监督。它们还能够评估数据以自主识别模式和相关性，并判定结果是准确还是不准确。这意味着它们具有一个优势：在将处理后的数据输入到算法进行训练之前需要较少的手动信号处理（一个特制化的过程）。总之，深度学习模型（人工智能技术的发展基石）能够完成无人监督的学习任务。
一旦您熟悉了开发步骤并掌握了机器学习项目中的要点，就能够开发有价值的机器学习应用。此外，意法半导体提供解决方案，以促进边缘机器学习得到广泛应用并发挥全部潜力。本文描述了机器学习项目的必要开发步骤，并介绍了ST MEMS传感器内嵌机器学习核心（MLC）的优势。
自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。艾伦·图灵是第一批提出智能理论的科学家之一，该理论设想有一天计算机能够达到与人类同等的智能水平。从那时起，机器学习领域发生了一系列巨大的飞跃。我们已经看到机器学习在许多情况下击败或至少匹配特定的人类认知能力，例如在ResNet（一种深度残留的网络架构）的情况下超越了人类在图像识别方面的表现，或者微软的语音转录系统几乎达到人类水平的表现。
威亚擦除 （Wire Remove）是较为常见而重要的数字影视合成技术，数字合成师需要对拍摄特技镜头过程中所使用的威亚（Wire）进行擦除以避免画面的穿帮。本文将跨界融合数字影视合成技术、计算机视觉以及人工智能技术，以数字影视合成技术中的威亚擦除作为人工智能和数字影视技术跨界融合的研究对象。围绕目前较为成熟的“影片修复” “图像补全（Image Inpainting）”、Adobe软件中的Content-Aware Fill（内容识别填充）技术以及Nuke13 中新增的CopyCat机器学习工具集等技术进行综合研究，为当下数字影视合成中的威亚擦除提供新的思路和解决方案。
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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
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”。
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。
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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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