P&ID（Piping and Instrumentation Diagram）是 EPCC 项目的核心工程文档，核心作用是详细展示工艺系统中管道、设备、仪表、阀门及控制回路的连接关系与操作逻辑，贯穿项目设计、采购、施工、调试全流程。
Data-efficient Image Transformers (DeiT)是一种用于图像分类的新型模型，由Facebook AI在2020年底提出。这种方法基于视觉Transformer，通过训练策略的改进，使得模型能在少量数据下达到更高的性能。 在许多情况下，Transformer模型需要大量的数据才能得到好的结果。然而，这在某些场景下是不可能的，例如在只有少量标注数据的情况下。DeiT方法通过在训练过程中使用知识蒸馏，解决了这个问题。知识蒸馏是一种让小型模型学习大型模型行为的技术。 DeiT中的关键技术之一是使用学生模型预测教师模型的类别分布，而不仅仅是硬标签（原始数据集中的类别标签）。这样做的好处是，学生模型可以从教师模型的软标签（类别概率分布）中学习更多的信息。另外，DeiT还引入了一种新的训练方法，称为“硬标签蒸馏”，这种方法更进一步提高了模型的性能。通过这种方法，即使在ImageNet这样的大规模数据集上，DeiT也可以与更复杂的卷积神经网络（如ResNet和EfficientNet）相媲美或者超越，同时还使用了更少的计算资源。
由于采用智能机械制造可以对工作中的一些工作步骤进行节省，所以具有的便捷性高，由于智能化技术中的安全性也较高
“中台”概念这几年非常火，特别是阿里、腾讯、百度、京东等互联网公司最近频繁的基于中台调整组织架构，把“中台”的热度又上升到另一个高度，甚至有这样的声音， 90 年代不做 ERP 会死，现在不做中台也会定企业生死。中台的概念起源于阿里，也发展于阿里。笔者有幸参与阿里业务中台方法体系建设，也主导参与一些阿里云新零售业务中台项目，经常被问到如下问题。本文作为“阿里巴巴业务中台”专题的第一篇，和大家分享一些思考。
能源互联网可理解是综合运用先进的电力电子技术,信息技术和智能管理技术,将大量由分布式能量采集装置,分布式能量储存装置和各种类型负载构成的新型电力网络、石油网络、天然气网络等能源节点互联起来,以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络。
什么是网络性能指标？网络性能指标有哪些？这些一定要考虑的！
螺杆泵的家族虽然称不上庞大，但是按照螺杆的标准，它也可以分为不同的类型。本文着重介绍最为常用的单螺杆泵、双螺杆泵以及三螺杆泵。
新型电力系统之大规模新能源基地并网特性分析与控制
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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