建设新型基础设施，是我国立足当前、着眼未来的重大战略部署。2018 年 12 月中央经济工作会议提出，加快 5G 商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019 年中央政治局会议和中央经济工作会议再次指出，加快推进信息网络等新型基础设施建设，加强战略性、网络型基础设施建设。2020 年2 月，中央政治局会议强调要推动 5G 网络、工业互联网等加快发展。3 月，政治局常务委员会会议进一步强调，加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度。
1）坚持安全第一的方针，把确保电气设备安全可靠运行作为设备管理的首要任务。2）坚持设计、制造与使用相结合，维护与检修相结合，修理、改造与更新相结合，专业管理与群众管理相结合，技术管理与经济管理相结合。3）坚持可持续发展，努力保护环境和节能降耗。4）坚持依靠技术进步、科学创新作为发展动力，推广应用现代电气设备管理理念和自然科学技术成果，实现电气设备及运行管理的科学、规范、高效、经济。
目前，研究者已经提出了很多用于解决目标域和源域之间的分布对齐和知识迁移问题的领域自适应方法。然而，大多数研究方法只关注到边缘分布对齐，忽略了目标域和源域之间判别性特征的学习。因此，在某些案例中，这些方法仍然不能很好地满足故障诊断要求。为了提高分布一致性，并且对齐两个域的边缘分布和条件分布，我们提出了一种改进联合分布自适应(Improved Joint Distribution Adaptation, IJDA)机制。在该方法中，我们将最大均值差异和相关对齐(Correlation Alignment, CORAL)方法相结合，作为一个新的分布差异度量方法用于提高分布的一致性。在此基础上，提出了一种改进的条件分布对齐机制。另外，我们提出了一种新的I-SoftMax损失，该损失相比原始SoftMax损失具有更强的分类能力，可以帮助网络学习到更多可分离的特征。我们利用IJDA机制和I-SoftMax损失，构建了深度判别迁移学习网络(Deep Discriminative Transfer Learning Network, DDTLN)来实现迁移故障诊断。基于没有标签的目标域样本，我们对六个跨机器诊断任务进行实验，证明该方法与其他典型的域自适应相比，具有更高的迁移故障诊断性能。 关键词：判别特征学习，联合域自适应分布对齐，分类损失，故障迁移诊断
本期给大家推荐胡昌华教授的数字孪生智能故障诊断的最新进展综述（上）。随着工业4.0时代的到来，智能制造和数字技术迅速发展，对工业设备的稳定性、可靠性和安全性提出了更高的要求。最近，数字孪生为智能故障诊断提供了一种新的解决方案。本文将从概念、关键技术、应用场景和挑战展望等方面对数字孪生技术在智能故障诊断的发展应用进行综述。
背景:核心挑战点是什么? 1.复杂度的挑战 业务复杂度:问题域本身过于庞大而复杂。 技术复杂度:来源于各种非功能性需求，业务与技术复杂度耦合。 2.组织上的挑战 上层的目标过于概括、抽象，无法落地。 当下层发生矛盾时，没有方法和依据来做出有效的决策。
随着智慧校园建设的推进,学校组织人员的信息化领导力逐渐成为信息化建设中不可忽视的重要问题之一.本文首先提出了信息化领导力在教育信息化建设工作中的重要意义,着重阐述了信息化领导力的内涵和组成框架.在此基础上,从校长领导集体、中层管理团队和教职员工基层群体三个层面论述信息化领导力的建设,并给出相关培养路径,以期为学校信息化领导力建设提供参考.
对于行业的持久发展也有着重要的作用，在机械制造中对与资源的浪费情况、人工成本费用高和资金使用量高等情况一直是影响该行业发展的主要问题，
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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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人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能 发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家 和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划
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为抢抓人工智能发展新机遇，支持人工智能技术赋能智能终端产品，推动智能终端产业高质量跨越 式发展，加快建设国际国内领先的人工智能终端产业集聚区，按照《关于加快发展新质生产力进一步推 进战略性新兴产业集群和未来产业高质量发展的实施方案》《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方 案》等文件要求，结合我市实际，制定本行动计划
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