冷库需求规模持续增长，主要来自经济发展、城镇化推进和政策支持，在经济和政策的双重推动下，我国冷库需求规逐年增长。
伴随着 FDA 的几项大动作，类器官与器官芯片在近两年吸引了大量的行业关注。由于该类技术与传统生物模型存在的巨大关联性，一时之间，各种讨论甚器尘上。 行业发展初期，由于大多数行外人对该行业还不甚了解，“该类新技术即将改变当下行业的发展秩序，在不久的未来就能展现一幅更为人道的世间图景--'不再倚靠动物,就能进行各项临床前的必要试验以测试各类物质的安全与有效性””的狂热憧憬已经在大多数行外人的脑中映射。
2019-2021年，A股三连阳，量化私募也迎来高光时刻，行业迈入万亿大关。截至2021年末，在协会备案且勾选量化的私募基金共 16850 只，数量同比增长 42.2%，规模达到1.08万亿元，规模同比增长 91.5%，规模和数量分别占私募证券投资基金数量、规模的 21.9%和 17.1%。
近年来，全球专利申请量几乎从未停止增长 1，而专利数量通常被视为创新和发明活动的一个重要衡量指标。获得专利权对于保护发明至关重要，但这只是知识产权生命周期的起点。
科技革命和产业变革的发展，助推经济全球化进程深入推进，各国相互依存程度不断加深。尽管近几年逆全球化思潮上升，单边主义和贸易保护主义有所抬头，但大势之所趋，非人力所能移，全球化发展终将不断累积势能，平抑逆流，迎来新的高潮。中国积极倡导人类命运共同体理念，统筹“两个大局”下的国内国际双循环，实行积极主动的开放政策，越来越多的中国企业在全球范围内加快资源布局。
我国居民财富在过去几十年实现了全球瞩目的跨越式发展,据瑞士信贷统计,截至 2019年，我国居民财富市场规模逾 60万亿美元，位列全球第二位。但与此同时，旧的财富增长引擎,包括房地产、融资类信托、传统银行理财等都面临重构,市场亟待财富新航路的出现。
随着COVID的离开，已经开始的新经济周期将加速。这项技术扩张中的投资机会将反映出新的现实，这取决于技术对我们的生活以及我们所共享的价值的众多影响。
海外品牌自1980s进入中国后，曾经历过高速发展的黄金时期，但近几年中国本土品牌在产品、渠道、营销方式上更灵敏地把握住了变化，本土品牌在很多行业纷纷崛起，超过海外品牌。
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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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