多元时间序列（MTS）预测在工业过程监测、控制和优化中起着重要作用。通常，工业MTS之间的分层交互行为形成了复杂的非线性因果特征，这极大地阻碍了现有预测模型的应用。研究发现，图注意力网络（GAT）为应对这一挑战提供了技术思路。然而，节点信息的未知有向图和线性转换使得传统的GAT在工业领域不太受欢迎。在这篇文章中，我们提出了一种新的预测模型，称为具有非线性范式的时间因果图注意力网络（TC-GATN），以充分捕捉工业MTS的固有依赖性。具体来说，利用关于格兰杰因果关系的图学习算法来提取多个变量之间的潜在关系，以引导层次结构的定向边连接。然后，引入位于图邻域空间中的并行门控递归单元编码器，对节点特征进行非线性交互，实现自适应变换和传输。自我注意机制进一步用于聚合所有阶段的编码器隐藏状态。最后，补充了一个时间的模块来处理来自图层的信息，实现了令人满意的预测。通过甲醇生产和氯硅烷蒸馏的两个实际数据集验证了TC-GATN的可行性和有效性
1 前言 2 轴承故障诊断数据集 3 齿轮箱故障诊断数据集 4 轴承寿命预测数据集 5 开源工业数据集
输入几个简单的关键词，AI能帮你生成一篇短篇小说甚至是专业论文。作为上知天文下知地理对话语言模型，最近大火的ChatGPT在邮件撰写、视频脚本、文本翻译、代码编写等任务上强大表现，让埃隆·马斯克都声称感受到了AI的“危险”。
正如我们所看到的，前馈控制是一种在负载变化时改善反馈控制系统稳定性的方法。与其依赖反馈在负载变化后才对过程变量进行纠正性调整，前馈系统通过监控相关负载，并利用这些信息预先对最终控制元件进行稳定性调整，从而避免过程变量受影响。这样，反馈回路的作用仅仅是对前馈系统之外的因素进行“修正”。
“新基建”打开经济增长“新窗口”。加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，是党中央作出的明确部署和要求。在疫情对经济发展产生一定影响的当下，“新基建”建设能够推动有效投资的“马车”多拉快跑，进而连锁促进消费，对于扩大内需有着“立竿见影”的功效。譬如，5G网络建设不仅能够带动相关产品的研发和生产，还同步带来在线教育、远程医疗、智能家居等多领域的迭代升级，对于促进消费、增加就业都将起到一举多得的作用。对此，各地要牢牢抓住这一难得的机遇，加大“新基建”资金和人才力量的投入，持续做大做强做优数字经济“蛋糕”，对冲疫情对经济社会的影响，进而赢得更大的发展主动。
为推进“双碳”政策的实施，消纳波动性较强的新能源并网发电，当前对火电机组的深度调峰要求越来越高。 循环流化床(CFB)锅炉机组在深度调峰低负荷运行工况有着先天优势，但实现20%以下的超低负荷运行依然面临众多的困难，如炉内流化的稳定性、氮氧化物的排放及炉内局部超温带来的安全性等问题。以某330 MW CFB锅炉的深度调峰技术应用为例，介绍了输煤筛分破碎系统、风帽节流圈、下二次风管等机组部件的改造，并配合烟气再循环等技术应用，成功实现了18%的超低负荷深度调峰运行，同时也很好地控制了NOx的排放。 最后总结了CFB机组超低负荷深度调峰技术的关键点和难点，对深度调峰运行带来的潜在问题进行了分析，并提出了相应的解决措施。研究结果具有重要的工程借鉴作用。
清华大学任一夫教授报告 | 面向电气设备智能故障诊断的故障样本迁移增强方法研究
2023最新介绍，包括功能介绍和操作讲解。 华为SecoManager产品是针对数据中心、园区、海量分支等不同场景推出的统一安全控制器,提供设备管理、策略运维、白 志管理等功能,协同网络与安全设备及华为HiSec Insight安全态势感知系统帮助企业构建全面威胁感知、分析和响应的整网主动安全防御体系。
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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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