偏最小二乘（PLS）模型是软测量等质量相关工业任务中最典型的数据驱动方法。然而，在PLS中，输入和输出数据之间只捕获了线性关系。在残差子空间中很难获得剩余的非线性信息，这可能会降低复杂工业过程中的预测性能。为了充分利用PLS残差子空间中的数据信息，本文提出了一种用于质量预测的深度残差PLS（DRPLS）框架。受深度学习的启发，DRPLS是通过连续堆叠多个PLS来设计的，其中前一个PLS的输入残差被用作层连接。为了增强表示，在使用它们堆叠高级PLS之前，对输入残差应用非线性函数。对于每个PLS，输出部分只是其先前PLS的输出残差。最后，通过将每个PLS的结果相加得到输出预测。在工业加氢裂化过程中验证了所提出的DRPLS的有效性。 关键词：深度残差偏最小二乘（DRPLS）、非线性函数、质量预测、软测量。
关键质量指标的多步提前预测是优化和控制工业过程的基石。在长期预测范围内进行精确的多步预测，在提高工业过程的生产性能方面具有巨大的潜力。然而，提取历史特征对于实现这一目标具有重要意义。最近的进展表明，变压器网络为这一挑战提供了一种有前景的技术解决方案。然而，缺乏样本简化机制使得深度特征提取变得困难。它需要大量的计算成本，这使得传统的变压器网络在工业过程中不太适用。为了探索克服这些障碍的策略，并提高变压器网络对有效多步预测的适用性，本文提出了一种新的关键样本定位和分解变压器网络（KSLD-TNet）。具体来说，它首先使用注意力得分矩阵定位具有强交互作用的关键样本。然后，在KSLD TNet编解码器结构中逐层过滤非关键样本。这样，每层的输入样本数量可以呈指数级下降，显著降低了深度特征提取的难度和计算量。值得注意的是，本文还设计了一种信息存储结构，以避免样本分离过程中的信息丢失。利用两个工业过程数据集构建了广泛的实验，以证明所提出方法的有效性。关键词：深度学习、工业过程、关键样本定位（KSL）和蒸馏变压器、多步预测
软传感器在复杂工业过程的质量预测中得到了越来越多的应用，这些过程通常具有不同的拓扑规模和高度耦合的时空特征。然而，现有的软测量模型在提取多耦合复杂过程数据中的多尺度局部时空特征并充分利用它们来提高预测性能方面通常面临困难。因此，本文提出了一种基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）来缓解这些问题。在MSACNN中，不同大小的卷积核首先在卷积层中并行设计，可以生成包含不同尺度局部时空特征的特征图。同时，在特征图上并行设计了一种通道式注意力机制，以获得它们的注意力权重，代表不同尺度下局部时空特征的重要性。通过两个实际工业过程的性能评估，验证了所提出的MSACNNover方法相对于其他最先进方法的优越性。关键词：卷积神经网络（CNN）、基于多尺度注意力的CNN（MSACNN）、质量预测、软传感器。
1）本文系统地总结了“双碳”背景下“双高”电力系统电网阻抗实时变化时光伏并网逆变器最新谐振抑制方法，从并网逆变器单元和集群两方面综述了谐振抑制热点控制方法，总结了相关方法的优缺点。2）本文总结了“双碳”背景下光伏并网逆变器更高性能要求的研究方向，有利于提升智能算法在本领域的交叉应用、并网逆变器的功能性以及工程实用性。
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9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页,9、中国新环境管理下的CCUS发展-22页
8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页,8、《指南》实施评估、问题和改进-32页
7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南（试行）》解读-33页,7、《二氧化碳捕集、利用与封存环境风险评估技术指南（试行）》解读-33页
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
当人工智能从虚拟算法的数字世界，迈向拥有物理躯体、可与现实环境深度交互的具身时代，人形机器人作为具身智能最具代表性、最具产业想象空间的核心载体，正成为驱动新质生产力跃升、重塑全球高端制造格局、开启智能社会新纪元的关键力量。
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