航空发动机被誉为飞机的“心脏”，而高速轴承则是其关键“关节”。一旦轴承故障，轻则影响飞行性能，重则酿成重大事故。然而，传统诊断方法在复杂工况下表现乏力，如何实现精准诊断？南京航空航天大学团队提出深度子域对抗网络（DSAN），为航空安全加装“智能保险9”！DSAN具体来说，为每个子域构建一个单类诊断模型，并带有源域监督信息，以提取故障诊断规则。通过计算目标域数据到各个诊断规则的距离，采用自监督方法生成伪标注，并通过局部最大均值差异实现目标域和源域之间的子域对齐，实现诊断规则的传递。
介绍电力系统面临的新形势与挑战，提出基于云边融合的调度运行平台，分析其关键技术，分享案例经验。电力系统将向开放共享、智能互动、复杂多变的方向发展，其结构形态和系统特征将发生重大变化，对运行控制、运行管理、市场运营都提出了更高的要求
深度学习研究中的一个新兴趋势是图神经网络（GNNs）在基于网格的连续介质力学模拟中的应用。这些学习框架大多作用于图上，其中每条边连接两个节点。受有限元方法中数据连接性的启发，我们提出了一种通过元素而非边连接节点来构建超图的方法。在这种超图上定义了一种超图消息传递网络，该网络模拟了局部刚度矩阵的计算过程。我们将这种方法称为基于有限元启发的超图神经网络，简称为FEIH()-GNN。我们进一步为所提出的网络配备了旋转等变性能力，并探索其在非稳态流体流动系统建模中的潜力。网络的有效性在两个常见的基准问题上得到了验证，即圆柱和翼型的流体流动配置。在插值雷诺数范围内，使用-GNN框架可以获得稳定且准确的时间滚动预测。该网络还能够向更高雷诺数域外进行外推，这超出了训练范围。
白皮书聚焦人工智能的使能技术与应用场景两个层面，基于论文、专利、人才、行业壁垒等多个维度，创新性的构建了人工智能产业创新评估体系，客观评价了当前人工智能的技术就绪度和应用融合度。 1月12日，在2019南京院士大讲堂暨长三角人工智能产业论坛上进行了首次发布。
知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分，有 助于实现自动化和智能化获取、挖掘和应用 知识，获得了产业界和学术界的广 泛关注。知识图谱是以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系的 大型知识网络， 将信息表达成更接近人类认知的形式，提供了一种更好地组 织、管理和理解海量信息的能力。在政策部署、技术研发、标准研 制、产业化推广、前沿应用场景试点等多方面因素的共同驱动下，知识图谱逐渐实现在智慧医疗、智慧能源、 智能制造、智慧 金融等众多领域的落地应用和深度融合，同时在各行业的数字化转型过程中，跨领域、行业或产业的知识图谱也逐渐获得关注。
什么是5G专网？ 5G专网，称为local 5G network，或者private 5G network，指专用于特定行业或企业的移动通信网络。 区别于专网，今天我们使用的智能手机连接的2/3/4/5G移动通信网络称为公网。公网就是一个“公共场所”，数以亿计的移动用户共享同一个网络，同样的频段资源和网络设备。
根据中国工程建设标准化协会《关于印发《2014年第二批工程建设协会标准制订、修订计划＞的通知》（建标协字[2014]070号）的要求,规程编制组在广泛调查研究,认真总结实践经验,参考有关国内外现行标准,并在广泛征求意见的基础上.制定本规程。本规程共分7章,主要技术内容包括:总则、术语、基本规定、材料、设计、施工、质量验收。
从“中国制造2025”的内容可以看出，我国现阶段要做到的事情就是工业“2.0补课”，“3.0普及”，“4.0示范”，着力进行产业转型，结构升级，解决创新能力、产品质量和品牌、工业基础等问题，同时要紧跟工业4.0智能化和网络化的发展趋势。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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