在实际工程场景中，机械设备的运行速度是复杂多变的。然而，现有的智能故障诊断研究大多是在恒速条件下进行的，有限的研究集中在时变速度下的故障诊断上。此外，标记数据的限制给智能故障诊断方法带来了相当大的障碍。因此，在速度时变和标记样本有限的情况下，提出了一种半监督元路径空间扩展图神经网络（ME-GNN）用于故障诊断。首先，提出了一种新的异构图，它将振动数据、故障信息和变量快速信息之间的最近邻关系转换为图。这种图不仅集成了各种物理信息，而且便于异构数据类型之间的消息传递和聚合。为了从不同的特征空间获得异质图的特征信息，实现了元路径空间扩展图卷积网络，以聚合来自不同属性节点的信息。最后，设计的特征融合模块有效地整合了节点特征和拓扑信息，从而进一步扩展了特征空间，增强了模型的诊断能力。一系列对比实验验证了所提出的方法优于现有的故障诊断方法。 关键词：故障诊断、图卷积网络、半监督学习、特征融合，时变速度
在现代城市化进程中，交通拥堵已成为全球性问题。传统的交通信号控制方法往往依赖于预先设定的规则和大量的历史数据，但随着城市道路网络的复杂化和动态变化，传统方法在面对未见过的道路结构或场景时显得力不从心。因此，如何实现一种无需依赖先验数据、能够直接适配任意复杂道路结构的“零样本”交通信号控制，成为智能交通领域的重要研究方向。
村上隆与其NFT（图源：网络）采访 | 刘笠采编 | 南书排版 | 忘尘提起NFT艺术品，首先闯进人们脑海的，往往是虚拟、高价、明星等词汇。但不可否认的是，自从NFT出现后，艺术圈似乎打开了另一扇通往新世界的大门，以不走寻常路的方式让人大开眼界。NFT碰上艺术，更甚干柴烈火NFT，Non-Fungible Token，非同质化通证，是今年最火爆的新事物之一，其“非同质化”特性意味着每一个NFT都是独一无二、不可分割的。从某种意义来说，NFT是作品版权保护的绝佳载体。..
自然界中的流体方程十分复杂，它们都起源于欧拉方程。为了找到这个方程在特定情况下失效的情况，数学家不得不用上了计算机。有人却觉得他们的证明不够“优雅”。
在制造的过程中通过网络技术也能将智能系统中发出的生产信息有效的向工作平台进行传达，这样不但能够实现工作效率的提升也能对工作过程中出现的问题进行及时的发现
在现代工业体系中，旋转机械（如电机、泵、风机、齿轮箱、压缩机等）是生产流程的核心动力单元。一旦发生突发性故障，不仅会造成产线停摆、经济损失，还可能引发安全事故。因此，实现对设备故障的早期预警与精准诊断，始终是预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）和设备健康管理（Prognostics and Health Management, PHM）领域的核心目标。
随着工业的发展，越来越多的关键机械设备产生了对有效故障诊断的迫切需求，以确保安全运行。在过去的几十年里，研究人员探索并开发了各种方法。近年来，基于深度学习的故障诊断技术发展迅速，在机械设备故障诊断领域取得了令人满意的结果。然而，很少有综述系统地总结和整理这些特殊的图像深度学习方法。为了填补这一空白，本文重点全面回顾了过去5年来机械设备故障诊断专用图像深度学习的发展。一般来说，基于故障图像深度学习的典型图像故障诊断通常包括数据采集、信号处理、模型构建、特征学习和决策。首先，介绍了信号预处理的方法，并简要比较和分析了几种常见的将信号转换为图像的方法。然后，阐述了深度学习模型的原理和变体。此外，总结了现阶段遇到的困难和挑战。最后但同样重要的是，总结了这项工作的未来发展和潜在趋势，希望这项工作能够促进和激励该领域研究人员的进一步探索。机械设备 图像形成·小样本·深度学习·故障诊断
PLC编程是一种数字运算操作的电子系统，专为在工业环境下应用而设计。它采用可编程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令，并通过数字式、模拟式的输入和输出，控制各种类型的机械或生产过程。
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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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