滚动轴承故障诊断在工业领域受到广泛关注，对保证机械系统的可靠性、安全性和经济性起着至关重要的作用。传统的数据驱动故障诊断方法需要提前获取完整的故障模式数据集作为训练数据。然而，在一些关键的工业场景中，这种数据集并不总是可用的，这削弱了数据驱动故障诊断方法在各种应用中的实用性。数字孪生，建立物理实体的虚拟表示来反映其运行条件，将使故障数据不足时滚动轴承的故障诊断成为可能。本文提出了一种新的数字双驱动方法来实现训练数据不足的滚动轴承故障诊断。首先，建立了基于动态的滚动轴承虚拟模型来生成仿真数据。然后，建立了一个基于Transformer的神经网络，学习模拟数据的知识进行诊断。同时，引入了一种选择性对抗策略，在测量数据健康状况未知的情况下实现了跨域特征对齐。为此，本研究提出了一种利用带标记的模拟数据和未标记的实测数据的数字双驱动故障诊断框架。实验结果表明，在真实数据未标记且健康状况未知的情况下，所提方法能获得较高的诊断性能，证明所提方法对临界滚动轴承的健康管理具有显著的效益。
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参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，装备数字孪生系统包括目标装备、数字实体以及目标装备和数字实体之间的孪生互动过程，对外提供仿真、可视化等孪生服务，其中：
数字孪生，英文名叫Digital Twin（数字双胞胎），也被称为数字映射、数字镜像。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是具有数据连接的特定目标实体的数字化表达，该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间以适当的速率和精度进行同步。由于数字孪生具备虚实融合与实时交互、迭代运行与优化、以及全要素/全流程/全业务数据驱动等特点，目前已被广泛应用到制造、城市、农业、能源、建筑等多个领域。
参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，孪生互动是指采集目标装备信息指导数字实体的构建，并反馈数字实体产生的分析数据辅助或直接控制目标装备优化。具体要求详见下图：
参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，孪生模型通常包括几何模型、机理模型、行为模型和控制模型。具体要求详见下图：
？ 参考《信息技术装备数字孪生通用要求》，几何模型是指：描述目标装备的几何特征及其属性，如尺寸形状、位置公差、表面粗糙度、材料及热处理要求等，几何模型的创建和演化通常由CAD、CAE、CAM等计算机辅助软件工具实现。
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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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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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