工业智能的一项重要任务是准确预测工业设备的剩余使用寿命（RUl），基于数据驱动方法的RUl预测取得了巨大进展。然而，这些方法在很大程度上依赖于模型的数据表示能力和数据分布的一致性假设。在实际的工业环境中，由于不同的工作条件，工业时间序列数据表现出高维、动态和噪声的特征，这往往导致训练模型从一个环境到类似但未标记的新环境的无效转移。为了解决上述问题，本文首先设计了一个双并行时频特征提取网络，用于提取具有不同维度和重要性水平的有效时间序列特征。然后，提出了一种增强的预训练框架，该框架采用相似性对比学习来挖掘工业时间序列数据中的潜在表示信息。最后，提出了基于矩对比对抗学习的领域自适应方法，该方法在对抗学习领域不变特征的过程中保留了目标领域特有的结构信息，减轻了负迁移效应。在两个广泛认可的工业基准数据集上进行了一系列严格的实验，重点关注跨领域场景。结果表明，我们的方法在工业跨领域预测场景中取得了最先进的性能。
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电缆的规模化使用造成电力系统中容性无功功率平衡需求增加，此外高比例新能源接入也会带来无功功率波动问题。现有无功功率补偿及无功功率发生装置占地面积较大、成本较高。通过磁控电抗器与变压器一体化结合提出了一种紧凑型多功能单级磁阀式立体磁控变压器，同时具备传统电力变压器升降压基础功能与灵活调节无功功率的能力，尤其适用于空间有限的城市变电站。对所述磁控变压器进行了有限元仿真，验证了其运行有效性。结果表明该磁控变压器的无功功率调节容量可以达到94.5 kvar，最大变比偏移量为0.439%，谐波含量仅有3.8%，节约占地面积20%，总体性能优异，可以很好地满足城市配电网无功功率补偿的需求。
环保型电工绝缘材料研发是电力行业科技攻关的基础问题和发展趋势，其中电力变压器用环保绝缘油研究是重要方向之一。综述了电力变压器环保绝缘油的研究历程、最新进展和未来发展趋势，首先回顾了矿物油、天然酯及合成酯等三类主要的变压器油研发历史，分析了绝缘油的常规性能指标及其理论评价方法。接着分析了变压器油的绝缘、老化、散热等关键特性的研究现状以及目前绝缘油常见的改性技术。最后分析了量子化学计算应用于绝缘油分子设计研究的现状，提出通过量子化学计算建立绝缘油的宏观性能与微观参数之间的构效关系，从而提升环保绝缘油的研发效率。
电场信息是新型电力系统状态智能感知、信息深度融合的基础。电场测量需兼顾无失真、微型宽频、强稳定性、易集成等众多性能需求。针对新型电力系统数字化发展需求，对地线侵入造成的电场测量误差来源进行分析，提出了微型宽频交流电场传感器设计方案和电场无失真测量方法，开展了无失真电场传感器设计，并与微机电系统（microelectro mechanical systems，MEMS）和光学电场传感器进行了无失真测量效果对比。结果表明MEMS电场传感器向上偏移间隙中心2 cm时电场测量误差为13.2%，光学电场传感器的电场测量误差在3%左右。无失真电场传感器的测量误差均在2%左右，且不随传感器的偏移距离而增大或减小，实现了地线干扰的隔离效果，且电场无失真程度优于光学电场传感器。
南方电网公司领军级技术专家、南网科研院生产技术研究中心设备监控集成技术研究团队项目经理彭在兴教高代表南网科研院高电压技术研究所所长赵林杰博士作了题为“高压开关多物理场仿真、内特性反演与数字孪生研发与应用”的专题报告。
当前市场环境下，常规水电站与抽水蓄能电站已难以满足系统灵活性调节需求。混合式抽水蓄能电站兼具径流发电与抽水蓄能功能，是优质的大规模灵活性调节电源合理的调控手段有助于激发其调节潜能。沿用政府定价的传统市场模式或脱离市场建设实际，贸然将混合式抽水蓄能电站引会使其面临较大的价格波动风险、陷入成本回收难的困境。
全球制造业企业的整体发展战略已经从上世纪60年代“如何做的更多”、70年代“如何做的更便宜”、80年代“如何做的更好”发展到90年代的“如何做的更快”。
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
近年来，AI？快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输，模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。综合算力是指以算力为核心、存力为基础、运力为纽带、模力为赋能、环境为发展保障的多维度协同能力体系，是衡量数字经济发展的核心生产力指标。如何更科学评估我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动数字经济高质量发展的重要命题。
2022年5月，全球首款全自动生成的32位RISC-VCPU"启蒙1号"由中国科学院计算技术研究所利用AI技术成功设计。AI的利用，将生产周期从数月降至5小时生成400万逻辑门，效率提升至1/1000，标志着芯片设计进入智能化时代
在新一轮科技革命和产业变革深入推进的背景下，高质量数据集已成为支撑人工智能发展和行业智能化转型的关键基础。近年来，国务院国资委围绕实施央企"人工智能+"行动和产业焕新行动，将高质量数据集建设作为提升中央企业智能化能力和核心竞争力的重要抓手，通过专题部署、示范发布和平台建设等方式，持续推动数据资源向可用、可管、可共享的数据资产转化。与
近年来，国家高度重视数据产业发展，将数据列为生产要素，并持续强化数据标准化工作。自2021年起，《国家标准化发展纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等多项政策文件陆续出台，大力推动了公共数据、企业数据、个人数据的标准体系建设。2024年，国家发展改革委、国家数据
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