工业预测建模在过程控制和优化中发挥着重要作用。实际应用中出现的工业过程数据往往涉及非线性和时间特征，这是准确工业预测建模的两个主要挑战。虽然以前基于Transformer的工业预测模型只考虑了工业时间序列数据的时间信息，但通常忽略了过程变量的不同重要性。在本文中，我们提出了一种新的基于双重交叉注意力的Transformer网络（DCAFormer），以并行捕获跨时间依赖关系和跨变量依赖关系，从而获得更好的可预测性。具体而言，所提出的DCAFormer由跨时间自注意层和跨变量自注意层组成。跨变量自注意是通过将输入时间序列反转为变量标记来捕捉多变量相关性的。采用去定态跨时间自注意从时间序列数据中提取出内在的非平稳信息作为时间依赖关系。在真实的铝电解过程中进行了对比实验和烧蚀实验。实验结果表明，DCAFormer比其他Transformer模型具有更好的预测性能。
随着中国经济的持续快速发展，国内中等收人群体迅速崛起，中高净值客户群体呈现出稳步扩大、持续增长的趋势。由于中高净值客户人群持有较多的可投资资产，拥有较多的财富，具有较强的购买力，日益成为银行、保险公司和各类金融机构的重点客群。在此背景下，如何深化对中高净值客户人群的研究并提供有针对性的服务成为各金融机构的重要课题。
“高分北斗智慧农业”应用领域高职生的创业路径研究.
遵循“国际接轨、国内一流、南京标杆”理念，规划有汽车展贸、汽车服务、汽车娱乐三大板块。集汽车博览、销售、置换、后市场服务、文化旅游、休闲娱乐等多功能于一体，中国最具汽车享受、旅游休闲气质、娱乐精神的国际汽车流通中心和文化聚集地。
联合国经济社会理事会将电子政务定义为，政府通过信息通信技术手段的密集性和战略性应用组织公共管理的方式，旨在提高效率、增强政府的透明度、改善财政约束、改进公共政策的质量和决策的科学性，建立良好的政府之间、政府与社会、社区以及政府与公民之间的关系，提高公共服务的质量，赢得广泛的社会参与度。 世界银行则认为电子政府主要关注的是政府机构使用信息技术（比如万维网、互联网和移动计算），赋予政府部门以独特的能力，转变其与公民、企业、政府部门之间的关系。这些技术可以服务于不同的目的：向公民提供更加有效的政府服务、改进政府与企业和产业界的关系、通过利用信息更好地履行公民权，以及增加政府管理效能。因此而产生的收益可以减少腐败、提供透明度、促进政府服务更加便利化、增加政府收益或减少政府运行成本。
人工智能市场迎来“深度学习后浪”。信息技术的不断发展为 AI 应用提供了良好的基础条件，以统计+深度学习为代表的算法以先在工业、互联网领域得到广泛应用，图像识别，智能语音等技术与自然语言处理已大规模商业化落地。美国政府 2019 年启动“美国人工智能计划”，将 AI 作为未来 20 年最重要的战略。在过去 20 年中，互联网使全球股票市场市值增加 13 万亿美元。截至2020 年，深度学习已创造2 万亿美元的市值。
公共数据来自于不同的业务部门，而不同业务部门提供的数据可能来自不同的途径，其数据内容、数据格式和数据质量千差万别，会给数据共享带来了很大困难，有时甚至会遇到数据格式不能转换或数据转换后丢失信息棘手问题，严重地阻碍了数据在各业务部门和各业务应用系统中的流动与共享。为了避免上述情况的发生，必须建立相应的共享数据维护和使用管理办法。
汉柏是中国使用最新深度学习的神经网络高识别度算法，目前已经推出全系列人脸及生物识别产品，国内人脸识别行业领军品牌。 汉柏不是做的人脸识别产品，而是打造一套人脸生态体系！国内首家国资背景的人脸厂商！国内首个院士带队的人脸研发团队！国内首家企业级应用数学研究中心！国内首次双活人脸验证技术！国内首次两双融合人脸识别技术！国内首款完全自主人脸识别产品！国内首个云+端的人脸应用模式！ 国内首家人脸商业化产品厂商！……其实还有很多只是你没想到……
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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