嵌入式系统由硬件和软件组成．是能够独立进行运作的器件。其软件内容只包括软件运行环境及其操作系统。硬件内容包括信号处理器、存储器、通信模块等在内的多方面的内容。
近十年来，软测量深度模型在工业过程中的应用越来越广泛。然而，现有的大多数软测量模型都是为了从欧几里德空间中的规则数据中学习而开发的，忽略了过程变量之间的复杂耦合关系。另一方面，图网络在处理工业数据中的非欧几里德关系方面越来越受欢迎。然而，现有的软测量模型上的图网络仍然存在两个主要问题：1）如何从动态和强耦合的工业数据中捕捉变量间的结构关系和变量内的时间依赖关系；2）如何从对软测量任务具有独特重要性的节点中学习。为了解决这些问题，我们提出了一种用于工业软测量的自学习进化和节点感知图网络（SENGraph）。我们首先开发了一个自学习图生成（SLG）模块，将粗粒度图和细粒度图结合起来，从过程数据中捕获全局趋势和局部动态。然后，我们构建了一个自进化图模块（EGM），使用变异和交叉策略从整个图中获取多样化的节点特征。最后，我们设计了一个节点感知模块（NAM）来突出信息节点并抑制不太重要的节点，以进一步提高下游软测量的判别能力。对四个真实世界工业数据集的广泛实验结果和分析表明，我们提出的SENGraph模型优于现有的最先进（SOTA）软测量方法。
本期给大家推荐魏建安教授的设备状态监测中处理工业数据分部不平衡的重采样技术综述。在工业生产中，机器设备大部分时间处于正常运行状态，故障发生的时间极为短暂，导致故障数据稀缺，数据集普遍存在不平衡问题。随着制造业的快速发展，复杂设备的故障数据往往伴随噪声和多重不平衡现象，给故障诊断带来巨大挑战。本文将从数据预处理、特征提取和分类器改进三个方面，系统分析当前不平衡数据分类的主要方法，并探讨这些方法在工业场景中的应用及未来研究方向。
三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
前言大千世界的万物生长和生老病死都受控于生命的遗传密码——基因组。基因，记录了地球生命几十亿年的演化历史，基因资源的多样性是生命进化和物种分化的物质基础。亿万物种的多样化基因信息就是最天然的、高度压缩的，包合了时空维度的分布式数据库，海量生命数据的相互融合、变异与传承，共同造就了纷繁复杂的生物多样性。科学家们正是通过基因测序技术将物种数字化，然后进行数据分析和价值挖掘，用硅基比特记录和分析碳基生物沧海桑田的变迁，从而认 知人类自身与地球万物。
本篇论文是针对在实际工程中存在的故障数据不足而开展的研究，因为机械设备通常在正常工作条件下运行，由于只有正常数据可用，诊断模型的构建通常难以实现，这实际上是一种少样本故障诊断问题。因此提出了一种少样本旋转机械新的智能故障诊断方法。适合于深度学习、迁移学习、故障诊断、生成对抗网络研究领域者学习者。
微电网的演进及其关键技术研讨微电网的演进及其关键技术研讨，微电网的演进及其关键技术研讨，微电网的演进及其关键技术研讨
OLAP系统和OLTP系统分别叫事务系统和分析系统，业务中台一般属于OLTP，数据中台一般属于OLAP，传统业务中台和数据中台无论在组织上、系统上都是泾渭分明的，除了数据中台需要从业务中台采集数据，两者甚至可以做到老死不相往来。
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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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