现代工业工厂很复杂，对电机故障时计划外停机的成本非常敏感。感应电机（IM）驱动器中的断条就是这种情况，它仍然占据着很大的市场份额。原则上，基于先进人工智能（AI）的技术使早期缺陷检测成为可能，但其复杂性与IM的本质相冲突。本文旨在通过使用标准驱动器中已有的电机电流特征来弥合这一差距，并提出模拟和数据增强的组合，以有效地训练神经网络（NN），而不需要许多损坏的原型，这是工业可行性的主要缺陷。
由于工业物联网产生了大量的网络数据，张量作为紧凑的多维表示被广泛用于对工业网络流量进行建模。不稳定的数据采集往往会导致流量张量中实体的部分丢失，而传统的流量张量补全算法是基于线性代数和低秩的。然而，由于域变换和变换后的稀疏性之间的密切相关性，线性域变换不能准确地近似潜在的非线性相关性，导致恢复性能不足。本文提出了一种具有非线性变换和稀疏正则化的混合结构深度模型，以自动搜索最优域变换方法和相应的稀疏约束。该模型采用张量奇异值分解框架，由两个不同结构的神经网络组成。一个神经网络具有具有完全连接网络的自动编码器结构，仅从部分观测到的数据中恢复丢失的实体，卷积神经网络构造另一个网络来约束变换域中的稀疏性。此外，我们基于变换张量的局部光滑性施加了额外的拉普拉斯约束，以克服连续的数据丢失。受块坐标下降算法的启发，交替训练相互匹配的非线性变换器和稀疏正则化子。对工业网络流量的大量实验结果表明，我们提出的模型在不同的采样率和模式下都优于最先进的方法。
基于软件定义网络（SDN）的工业物联网（IIoT）网络具有一个集中式控制器，它是未经授权用户攻击的单一有吸引力的目标。IIoT网络中的网络安全正成为最重大的挑战，尤其是来自日益复杂的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种情况需要有效的方法来缓解最近的攻击，因为现有技术更侧重于DDoS检测。大多数现有的DDoS检测功能在计算上都很复杂，并且不再具有足够的效率来抵御DDoS攻击。因此，需要一种低成本的DDoS攻击分类方法。本研究提出了一种有效的特征选择方法——极限梯度提升（XGBoost），用于确定最相关的数据特征，该方法使用卷积神经网络和长短期记忆（CNN-LSTM）进行DDoS攻击分类。所提出的模型评估了CICDDoS2019数据集，该数据集具有改进的准确性和低复杂度能力，可满足低延迟IIoT需求。性能结果表明，该模型的精度高达99.50%，时间开销为0.179ms。
本文提出了一种基于TrCNN的多尺度域自适应方法，用于数据稀缺情况下的故障诊断。源域诊断模型采用Trans-former和CNN序列结构，在全局和局部捕获原始数据的互补诊断信息，有助于域自适应，同时提高源域故障诊断的准确性。我们提出了一种多尺度分布对齐框架MTCDAN，通过学习包含更多信息的多个域不变表示来补偿单结构分布对齐方法中的信息损失。通过TE过程和TFF实例验证了该方法的有效性和优越性。然而，由于仅考虑两个域标签空间相同的情况，本文提出的方法仍然受到限制。在我们未来的工作中，我们将进一步研究目标域中发生未知故障时的分布对齐策略，其中如何识别未知故障将是我们工作的重点。
本文从皂基型洁面膏的配方结构、制作工艺两方面阐述了皂基型洁面膏中各种组分对皂基体系的作用，以及生产工艺对产品的影响，对化妆品工程师进行皂基型洁面膏产品的配方设计和生产实践具有一定的指导意义和参考价值。
皂基产品在国内出现已经很多年了，但是国内的化妆品企业对此类产品的研究仍不够深入,皂基产品做的比较好如六神及樱雪等沐浴露等。而皂基的洁面膏制造工艺复杂，尤其是冷却过程，需要专门的大型设备，小型工厂根本没有能力生产出柔滑细腻的皂基洁面乳。所以目前市面上出售的大都是欧莱雅之类的大公司产品，国内的化妆品企业对此类产品的研究似乎仍然处于起步阶段，根据目前在世面上能够见到的国内企业所生产的洁面膏产品的分析，大多数企业所生产的洁面膏产品都没有能够达到国外同类产品的性能指标。
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。
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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
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0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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