伴随着我国数字经济的快速发展，由现代信息网络和通信技术驱动的新型灵活就业已成为重要的新就业形态，对于稳定就业形势具有重要意义。暨南大学经济与社会研究院和智联招聘联合发布《2023 中国新型灵活就业报告》。
2023 年，AI 2000 人工智能全球最具影响力学者（以下简称 AI2000 学者）共计 2,000 人次，遍及全球 36 个国家；其中，中国学者 280 人次（总占比 14.0%）；华人学者 598 人次（总占比 29.9%）；45 岁以下的青年学者 1,036 人次（总占比 51.8%）。
电子商务与快递物流是现代服务业的重要组成部分，与民生息息相关。随着电子商务的快速发展，物流快递方面暴露出一些问题，制约我国的智能制造计划快速发展出台《意见》，就是要全面复制推广试点经验，加快推动制度创新，解决发展中的新问题，进一步提高电子商务与快递物流协同发展水平
世界百年未有之大变局加速演进，2023年国际形势的不稳定性不确定性明显增加，后疫情时代经济下行压力的影响，经济全球化遭遇逆流。在此背景下，新一轮科技革命和产业变革为各国带来新的发展机遇，数字经济重塑全球经济结构、改变全球竞争格局。各国将数字化转型作为恢复经济的重要抓手，出台战略规划，采取有效措施，深化数字技术与实体经济深度融合。
影响充电基础设施建设及使用状况的因素众多，城市充电基础设施的评价与诊断还需 持续深入研究。未来期待与更多的合作伙伴共同挖掘数据价值，提高我国城市新型基础设 施建设与治理的科学化、精细化、智能化水平，为建设人民满意的城市献策出力。
ChatGPT 是 OpenAI 于 2022 年 11 月推出的一款聊天机器人，它是基于 GPT-3.5模型的变体，可以在对话中根据上下文形成类似人类的文本响应。与其他使用预定义的响应或规则生成文本的聊天机器人不同，ChatGPT 拥有更强的语言处理能力和生成能力，会根据接收到的输入生成更自然、更多样化的响应。
清洁能源装备是装备制造业的重要组成部分，对于贯彻落实国家能源发展战略、构建新型能源体系、实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。为更好推广宣传我国清洁能源装备，在世界清洁能源装备大会组委会指导下，中国电子技术标准化研究院联合中国机械工业联合会、中国可再生能源学会共同发起“先进清洁能源装备”展示推介活动。
据不完全统计，国家密码管理局、国家网信办、教育部、工业和信息化部、公安部、财政部、交通运输部、国家能源局、国家邮政局等部门出台多项密评政策文件，明确金融、政务、教育、工信、交通、能源等行业商用密码应用安全性评估工作要求，提升商用密码应用安全性和管理水平，深化商用密码在各行业或领域的应用。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统，将为大楼提供全面无线通信信号覆盖，所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
在工业过程监测中，长期平稳特征在表示基本统计信息方面起着重要作用。然而，基于自编码器的方法通过实现原始数据的数值近似来提取深度特征，这可能会导致隐藏的平稳信息的破坏。为了解决这个问题，本文提出了一种基于平稳特征重构的协整堆叠自编码器模型，以在模型训练过程中保持长期均衡关系。推理标准。通过重构平稳特征，所提出的网络能够保留非平稳变量之间的有益关系。最后，在两种情况下验证了所提出方法的故障检测性能。
钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算
现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。
现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。
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