数据驱动的软传感器技术已被广泛开发用于估计与质量相关的变量，但以下困难仍然限制了其在批处理过程中的应用，如不同的初始条件、不均匀的批长度以及批内多相特征的提取。为了解决这些问题，提出了一个质量预测和监测框架。首先选择与质量相关的变量，并提出了一种数据堆叠策略，将三维批处理数据转换为可输入软传感器模型的时滞序列。为了提取多相特征，将差分运算嵌入长短期记忆神经网络，建立了一种新的差分递归神经网络。此外，为了确保盈利能力，采用预测残差进行质量监测。通过模拟数据集和工业规模青霉素发酵过程的案例研究，证明了所提出方法的有效性及其在专业研究和工业操作中对间歇过程监测和控制的适用性。
现代工业工厂很复杂，对电机故障时计划外停机的成本非常敏感。感应电机（IM）驱动器中的断条就是这种情况，它仍然占据着很大的市场份额。原则上，基于先进人工智能（AI）的技术使早期缺陷检测成为可能，但其复杂性与IM的本质相冲突。本文旨在通过使用标准驱动器中已有的电机电流特征来弥合这一差距，并提出模拟和数据增强的组合，以有效地训练神经网络（NN），而不需要许多损坏的原型，这是工业可行性的主要缺陷。
由于工业物联网产生了大量的网络数据，张量作为紧凑的多维表示被广泛用于对工业网络流量进行建模。不稳定的数据采集往往会导致流量张量中实体的部分丢失，而传统的流量张量补全算法是基于线性代数和低秩的。然而，由于域变换和变换后的稀疏性之间的密切相关性，线性域变换不能准确地近似潜在的非线性相关性，导致恢复性能不足。本文提出了一种具有非线性变换和稀疏正则化的混合结构深度模型，以自动搜索最优域变换方法和相应的稀疏约束。该模型采用张量奇异值分解框架，由两个不同结构的神经网络组成。一个神经网络具有具有完全连接网络的自动编码器结构，仅从部分观测到的数据中恢复丢失的实体，卷积神经网络构造另一个网络来约束变换域中的稀疏性。此外，我们基于变换张量的局部光滑性施加了额外的拉普拉斯约束，以克服连续的数据丢失。受块坐标下降算法的启发，交替训练相互匹配的非线性变换器和稀疏正则化子。对工业网络流量的大量实验结果表明，我们提出的模型在不同的采样率和模式下都优于最先进的方法。
基于软件定义网络（SDN）的工业物联网（IIoT）网络具有一个集中式控制器，它是未经授权用户攻击的单一有吸引力的目标。IIoT网络中的网络安全正成为最重大的挑战，尤其是来自日益复杂的分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种情况需要有效的方法来缓解最近的攻击，因为现有技术更侧重于DDoS检测。大多数现有的DDoS检测功能在计算上都很复杂，并且不再具有足够的效率来抵御DDoS攻击。因此，需要一种低成本的DDoS攻击分类方法。本研究提出了一种有效的特征选择方法——极限梯度提升（XGBoost），用于确定最相关的数据特征，该方法使用卷积神经网络和长短期记忆（CNN-LSTM）进行DDoS攻击分类。所提出的模型评估了CICDDoS2019数据集，该数据集具有改进的准确性和低复杂度能力，可满足低延迟IIoT需求。性能结果表明，该模型的精度高达99.50%，时间开销为0.179ms。
本文提出了一种基于TrCNN的多尺度域自适应方法，用于数据稀缺情况下的故障诊断。源域诊断模型采用Trans-former和CNN序列结构，在全局和局部捕获原始数据的互补诊断信息，有助于域自适应，同时提高源域故障诊断的准确性。我们提出了一种多尺度分布对齐框架MTCDAN，通过学习包含更多信息的多个域不变表示来补偿单结构分布对齐方法中的信息损失。通过TE过程和TFF实例验证了该方法的有效性和优越性。然而，由于仅考虑两个域标签空间相同的情况，本文提出的方法仍然受到限制。在我们未来的工作中，我们将进一步研究目标域中发生未知故障时的分布对齐策略，其中如何识别未知故障将是我们工作的重点。
本文从皂基型洁面膏的配方结构、制作工艺两方面阐述了皂基型洁面膏中各种组分对皂基体系的作用，以及生产工艺对产品的影响，对化妆品工程师进行皂基型洁面膏产品的配方设计和生产实践具有一定的指导意义和参考价值。
皂基产品在国内出现已经很多年了，但是国内的化妆品企业对此类产品的研究仍不够深入,皂基产品做的比较好如六神及樱雪等沐浴露等。而皂基的洁面膏制造工艺复杂，尤其是冷却过程，需要专门的大型设备，小型工厂根本没有能力生产出柔滑细腻的皂基洁面乳。所以目前市面上出售的大都是欧莱雅之类的大公司产品，国内的化妆品企业对此类产品的研究似乎仍然处于起步阶段，根据目前在世面上能够见到的国内企业所生产的洁面膏产品的分析，大多数企业所生产的洁面膏产品都没有能够达到国外同类产品的性能指标。
本文提出了一种用于复杂设备关键部件RUL的T2张量辅助多尺度Transformer，以捕捉多尺度时间模式。我们新颖地提出了时间数据和T2张量的张量化表示，并开发了一种高阶Transformer来提取T2张量的多尺度时间特征。针对该模型，提出了一种具有TRdecom位置的轻量级方法。他们提出的模型在准确性和效率方面具有卓越的能力。然而，我们提出的方法只是初步尝试，未来我们需要进一步研究数据处理，并将这种方法与分布式张量计算和云边缘协作等技术相结合，以提高模型的性能。
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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。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
出现陆基无线电导航系统，不靠卫星，靠地面电台。 代表:罗兰、塔康、奥米加等无线电导航。 原理:利用地面无线电台测距、测角实现定位。 特点:覆盖有限、精度一般，受地形干扰，只能服务航空、航海专业场景，无法民用普及。
通过物联赋能，提升园区办公体验，实现园区管理降本增效，并兼顾实用和展示需求，在满足园区日常管理的同时，为企业提供对外形象展示的窗口
移动办公模块提供良好的办公环境、办公家具及办公自动化设备。移动办公区每个工位设置最新一体式电脑、超级秘书、云桌面技术。在智慧办公楼内都能及时的调出所需文件资料，不必担心发生出门在外文件遗漏的窘境。
动环监控是指针对各类机房中的动力设备及环境变量进行集中监控，即:动力环境监控[1。一套完善的综合动力环境监控系统可以对分布的各个独立的动力设备和机房环境、机房安保监控对象进行遥测、遥信等采集，实时监视系统和设备、安保的运行状态，记录和处理相关数据，及时侦测故障，并作必要的遥控、遥调操作，适时通知人员处理;实现机房的少人、无人值守，以及电源、空调的集中监控维护管理，提高供电系统的可靠性和通信设备的安全性，为机房的管理自动化、运行智能化和决策科学化提供有力的技术支持。
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