正在开发多种技术模块，以提供实现工业物联网所需的必要解决方案。然而，这可以通过云提供的资源（例如处理、应用程序和服务）来实现。尽管如此，也存在一些负面因素，例如带宽、互联网服务变化、延迟、缺乏对传输到云的垃圾数据的过滤以及安全性。从另一个角度来看，这些情况是正在研究的挑战，以满足这个新工业时代的需求，这意味着学术界、公司和财团的重要贡献正在实现方向的转变，通过利用云的潜力，但现在是在生产工厂附近或周边。为了实现这一任务，一些物联网技术支柱被用作基础，例如雾计算平台 (FCP)、边缘计算 (EC) 的设计，并考虑 IT 和运营技术 (IT 和 OT) 之间合作的需要，旨在加速这种情况产生的范式转变。本研究的目的是对最近针对制造业IIoT实施的分层和扁平对等（P2P）架构的研究进行系统的文献综述（SLR），分析这些架构的成功之处和弱点，例如延迟、安全性、计算方法、虚拟化架构、制造执行系统（MES）中的雾计算（FC）、服务质量（QoS）和连接性，目的是激发在使用这些新技术实施IIoT时可能的研究要点。
熵是对不确定信息的度量，熵与信息量成反比，熵值越小越好。熵值越小，信息量越大，权重越大。 前文所讲的层次分析法是一种具有很强主观性的赋权方法，而熵权法则是一种客观赋权法，即可以通过数据本身计算出权重。
本文主要是介绍设备完整性管理的概念、特点，技术要求及技术方法；最后介绍宁波镇海炼化利安德化学有限公司的设备完整性管理的应用和实施，以及整套石化装置设备完整性管理体系的建设。
- AMFAR框架基于元学习范式，包含元训练和元测试两个阶段。 - 在元训练阶段，首先使用特定于模态的背骨网络提取查询样本和支持样本的动作原型的多模态表示。 - 利用查询到原型的距离计算模态特定的后验分布，并采用Active Sample Selection (ASS) 模块，根据模态的可靠性将查询样本分组。 - 设计了Active Mutual Distillation (AMD) 机制，通过双向知识引导流在模态间传输查询到原型的关系知识，从而提高不可靠模态的表示学习能力。 - 在元测试阶段，采用Adaptive Multimodal Inference (AMI) 进行小样本推理，通过自适应地融合不同模态的后验分布，更多地关注可靠的模态。
1.需求与项目识别 2.项目研究与决策 3.项目描述 4.项目组织 5.项目里程碑计划 6.项目工作分解 7.项目职责分配 8.项目网络计划 9.项目进度计划 10. 项目费用计划 11. 项目风险应对计划 12. 项目综合计划 13. 项目执行 14. 项目控制 15. 项目范围核实 16. 项目合同收尾 17. 项目行政收尾 18. 项目后评价
混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)作为一种新兴的大规模语言模型架构,通过条件计算机制显著提升了模型容量和计算效率。近期,以Mixtral-8x7B、Gemini、DeepSeek-MoE等为代表的MoE模型展现出了强大的性能。然而,MoE模型的部署和推理过程中面临着计算资源需求大、延迟高、能源效率低等挑战,这促使学术界和工业界对MoE推理优化技术进行深入研究。
在大数据驱动和深度学习赋能的今天，针对旋转机械故障诊断的研究层出不穷。但目前绝大部分研究聚焦的是故障特征提取、深度学习算法开发与改进。作为机械行业学习/从业者，我们似乎在计算机技术快速发展的今天逐渐遗忘了基础知识的研究：轴承到底有哪些损伤形式（试验台人为缺口、激光点蚀与真实损伤形式差距有多大）、各类损伤产生的原因是什么、工程实际的损伤具体表现形式是什么，在研究轴承故障诊断今生的同时，轴承故障的前世不应被我们逐渐忘记，该系列将和大家分享和交流轴承损伤形式及应对策略，由于作者水平有限，文章的介绍难免有误，欢迎交流讨论！ 分享的轴承损伤基础知识将按以下内容进行展开，损伤特征信号及诊断方法将在后续进行介绍： 第一期：轴承滚动痕迹/磨损路径、轴承的剥落、表皮剥落、刮伤、轻微擦伤、断裂 第二期：轴承的裂纹、保持架的损伤、压痕、点蚀、磨损、微动磨损 第三期：轴承的伪布氏压痕、蠕变、咬粘、电蚀、锈蚀、安装伤痕、变色
现在的开关与电线都是专线专用，电线大小决定了开关的负载大小，如果开关太大，电线太小，那么开关就会失去作用，比如说电线着火了，开关还没跳闸。另一方面，开关和电线太大，购买的成本增加，后续安装和维修成本也会增加。
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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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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当前，人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口，人工智能正以前所未有的速度重塑世界，为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植，从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断，人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样，未来，随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合，以及海量数据与前沿知识的双重加持，人工智能将彻底突破单一技术工具的局限，蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽，融入千家万户的日常起居，成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。
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