在工业过程中，长短期记忆（LSTM）通常用于软传感器的时间动态建模。由于连续的物理和化学反应，过程数据在不同时间尺度下通常具有各种时间相关性。然而，LSTM模型只能提取特定时间尺度的动态特征，这影响了特征学习能力和建模精度。本文提出了一种新的分层序列生成网络（HSGN），用于使用大量未标记的软测量过程数据挖掘多尺度动态特征。为了提取多尺度动态特征进行质量预测，过程数据以不同的采样率重新采样，然后用于在不同时间尺度上预训练相应的自学习LSTM模型。随后，它们可用于计算标记样本的多尺度隐藏特征状态，这些状态进一步与原始输入信息集成，并输入到深度信任网络（DBN）中，以构建输出变量的预测模型。因此，HSGN方法可以利用大量未标记的样本来挖掘多尺度动态隐藏特征，克服工业过程中的不规则采样问题。在实际工业场景中的应用表明了所提出方法的有效性。 关键词：深度学习、分层序列生成网络（HSGN）、多尺度动力学、质量预测、软测量。
基于深度学习的数据驱动建模对于工业过程中的在线产品质量预测至关重要。从传感器变量中提取潜在的数据交互是各种数据驱动建模应用的核心。通常，由于操作条件的变化和传感器调谐问题，观察到的变量表现出非平稳特性。这些波动不可避免地影响了传统特征提取方法的可靠性，从而阻碍了它们的应用。因此，本文提出了一种名为横向感知深度注意力图卷积网络（RaDA-GCN）的新方法来探索传感器变量之间的潜在相互作用，RaDA-GPN巧妙地将注意力机制融入图卷积层中，根据其重要性提取非线性变量相关特征，然后设计了一种新的残差感知连接模块来减少数据不确定性并减轻过度平滑。通过巧妙地堆叠多个注意力图卷积层并集成残差感知连接，可以获得深层结构特征，从而有效地量化和揭示数据变量之间的潜在关系。最后，基于所提出方法的预测建模框架的应用验证了其在实际工业过程数据中的有效性。“实验结果表明，与传统的图卷积网络方法相比，所提出的RaDA-GCN方法的R平方（R'）指标提高了23%，均方根误差（RMSE）降低了13%。 关键词：深度学习、质量预测、图卷积网络、注意力机制、残差感知连接、工业过程
由于工业过程中测量技术和成本的限制，在均匀采样率下很难获得具有不同特性的变量（如流量和温度）的测量值。这导致所收集的工业过程数据普遍存在多速率采样特性，给工业过程的质量预测带来了巨大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Transformer模型的新型质量预测建模方法，称为多速率工业过程的多速率成形器。首先，通过将数据变量排列到相同的采样率来对原始数据进行分块。然后，通过多层卷积网络和变换器完成数据的分层粗粒度和细粒度互补。值得注意的是，提出了一种新的采样型编码方法来探索多速率过程数据的缺失模式。经过上述预训练后，为后续的微调过程提供了修补的完整数据集和更好的初始权重。最后，利用质量变量的多步预测误差对整个网络参数进行微调。该方法应用于工业脱丁烷塔和实际工业加氢裂化过程的多速率多步预测。实验结果表明，在处理多采样率类型的工业过程数据方面，该方法优于其他最先进的方法。关键词：多速率工业过程，多速率成形器，多步预测，采样类型编码。
3D 视觉感知对于自动驾驶和机器人等应用至关重要。虽然基于摄像头的 3D 物体检测方法因其成本效益和检测远距离物体的能力而受到关注，但它们在效率和准确性方面存在困难，尤其是在处理跨多个摄像头视图的信息时。鸟瞰图 (BEV)是自动驾驶中的一种常见表示，因为它可以提供对周围环境的清晰空间理解。但是，从 2D 图像生成强大的 BEV 特征以用于 3D 物体检测等任务具有挑战性。BEVFormer 论文介绍了一种使用时空变换器生成 BEV 特征的新方法 BEVFormer 。与以前的方法不同，BEVFormer 不依赖深度信息，可以动态聚合空间和时间信息。
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准确模拟大型锂离子电池（LLBs）的电化学过程，包括估计过程中的电化学状态分布，对于LLBs的设计和管理至关重要。基于二维物理的模型可以准确地描述LLB的电化学过程。然而，由于存在复杂的偏微分方程（PDE），求解模型成为一项具有挑战性的任务。本文开发了一个物理信息复合网络（PlCN）作为二维物理模型的替代模型。具体来说，PlCN由四个深度神经网络（DNN）组成，分别估计四个关键电化学状态的分布。由于PlCN的架构受到PDE特性的启发，它可以通过四个轻量级DNN实现高精度。此外，通过结合物理和数据，PlCN使用有限的数据实现了准确的估计。它甚至可以估计可能无法直接测量的电化学状态分布。MoreoverPICN提出了一种基于低频信息的预训练策略和两阶段损失平衡策略，以解决PlCN训练中可能出现的收敛失败和损失不平衡问题。PlCN是通过将物理与数据相结合来模拟LLBs电化学过程的新尝试。大量实验表明，它比最先进的模型要好。 关键词：数据、电化学过程、锂离子电池、物理学、替代模型。
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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”。
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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
当今世界，低空经济正以前所未有的速度重塑产业格局与城市发展模式。作为融合通用航空、无人机应用、智能网联、先进制造等多领域的新质生产力代表，低空经济不仅承载着缓解城市交通压力、提升公共服务效能、培育经济增长新动能的使命，更成为衡量国家和地区科技创新与产业竞争力的关键指标。中国低空经济市场规模有望在2032年达到2.5万亿规模，其广阔前景吸引全球目光。然而，产业爆发式增长的背后，空域资源释放不足、基础设施系统性瓶颈、技术标准体系滞后、商业模式成熟度低、公众信任度待提升等核心挑战，正深刻制约着低空经济从“试点探索”迈向“全域协同”的规模化发展进程。
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