本期推文将介绍一种可解释的向量量化引导的潜在去噪扩散概率模型（Interpretable Vector Quantization-guided Latent Denoising Diffusion Probability Model，IVQ-LDM）。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。
本期推文将介绍一种基于扩散模型的逆向引导策略（Reverse Diffusion Guide Policy，RDGP）, 用于离线强化学习。这项研究发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》期刊。 离线强化学习（Offline Reinforcement Learning, ORL）通过静态数据集学习策略，而无需与环境进行进一步交互，这在工业控制系统中具有重要的潜力，因为这些系统通常面临低效的在线交互和固有的安全问题。为了减少由分布偏移引起的外推误差，ORL必须将学习到的策略限制在行为策略的支持集内。现有方法未能正确表示行为策略，通常倾向于选择支持集中具有较高密度的动作，从而导致次优的学习策略。荐读的论文提出了一种新型的ORL方法，通过扩散模型来表示行为策略，并训练反向扩散引导策略，以指导预训练的扩散模型生成动作。扩散模型具有稳定的训练过程和强大的分布表达能力，而反向扩散引导策略则能够有效地探索整个支持集，帮助生成最优动作。在面对低质量数据集时，可以进一步加入可训练的扰动，以帮助学习到的策略突破行为策略的性能限制。通过在D4RL GymMuJoCo基准上的实验结果，验证了所提方法的有效性，超越了几种最先进的ORL方法。
脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。
云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合推动人工智能技术发展和应用快速革新。
数字贸易是继货物贸易、服务贸易之后的新兴贸易形态。积极参与数字经贸规则制定、大力发展数字贸易，已成为世界各国把握数字时代机遇的普遍选择。数字经贸规则对数字贸易发展兼具“加速器”和“稳定器”作用。
关于电信业，过去十多年，电信业在转型中发展，在发展中转型，从话音转向流量、全业务，再转向数字化，不断贯彻新发展理念，采纳新技术，突破发展瓶颈，服务能力、竞争能力、价值贡献不断增强但当前，电信业增长出现阶段性、周期性放缓，呈现出再次转型升级的“紧迫性”。
在信息技术领域，光子是与电子并驾齐驱的基础性支撑技术，具有广泛应用潜力，在未来网络、高性能计算、智能感知、新型显示等领域前景广阔，有望成为新质生产力的强劲引擎，对改造升级传统产业、培育壮大新兴产业、前瞻布局未来产业具有重要意义。同时，在微电子集成电路发展趋势放缓背景下，光子技术不追求工艺尺寸的极限缩小，有望通过光电融合等新方式开辟“后摩尔时代”新赛道。
无线经济作为数字经济的重要组成部分，是创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的领域之一，对增强发展新动能、提升发展韧性、畅通发展循环具有重要作用，是培育壮大新质生产力的重要支撑。2023年，我国5G、卫星互联网等无线技术创新持续取得突破无线经济总体规模稳步增长，支撑了新质生产力的积累壮大。
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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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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