2018年，由世界经济论坛和麦肯锡共同推出，灯塔工厂就是智能制造的领路人，当我们遭遇大风大浪、黑暗、不知道方向的时候，人们会需要灯塔。灯塔工厂具备网络化、自动化、更优化的特征，同时也具备代表性、技术性、高效性和价值性，给广大的制造业指路。灯塔工厂不是目的，而是一个阶段、一个里程碑，是一个重新塑造自己、塑造制造业的开始。
轴承故障诊断对确保设备正常运行至关重要。然而，机械设备的工作环境通常非常恶劣，在实际工业过程中，故障数据的收集受到限制，出现了故障样本不足的问题，这使得深度学习模型的特征提取能力急剧下降。
通过与其物理实体实时互动、数据同步和高效协同，数字孪生有望能够推动自主智能和安全高效的各类智慧城市服务。通过将海量物理实体及其数字孪生体通过孪生体内和孪生体间通信相互连接，数字孪生网络（Internet of Digital Twin, IoDT）可实现海量物理/虚拟实体之间的自由数据交换、动态任务合作和高效信息聚合。然而，随着IoDT不断整合各种新兴技术以孕育新生态，各类已知/未知的安全漏洞和隐私侵犯阻碍了其广泛部署。此外，诸如去中心化结构、信息中心式路由和语义式通信等IoDT的内在特点为IoDT中的安全服务提供关键挑战。本文对IoDT的系统架构、关键支撑技术以及安全和隐私问题进行了深入调研。具体地，我们首先探讨了信息物理融合交互的新型分布式IoDT架构，并讨论了其关键特性和通信模式。随后，我们调研了IoDT中安全和隐私威胁的分类，讨论了主要的研究挑战，并回顾了最先进的防御方法。最后，我们指出了与IoDT相关的新趋势和未来研究方向。
？本研究开发了基于云的分层异常检测方法。该方法包括提取电压最大偏差均值等异常特征信息，进行初始风险筛选，通过裁剪误导窗口辅助机器学习，进行整车级、单体级的异常检测，并进行类型划分，最后采用25辆实际车辆运行数据进行验证。实验结果表明，该方法具有良好的检测精度和泛化能力，能够有效评估电池异常，有望应用于云端平台实现大规模电动汽车安全监管。
三一集团是首个在制造领域获得数字化转型“全球灯塔工厂”企业。采用了物联网、云计算、大数据等多种技术手段。数字化转型使三一实现了全面的信息化管理，通过ERP、CRM、HRM等信息化系统的协同运作，实现了企业资源的高效利用和优化。三一重工的数字化转型之路不仅推动了企业自身的升级和转型，也为整个工程机械行业注入了新的活力和动力。
在风电机组齿轮箱故障诊断领域，时频分析方法是一种重要的技术手段，用于从复杂的振动信号中提取故障特征。我们可以总结出几种有效的时频分析方法，并结合机器学习算法，以提高故障诊断的准确性和效率。
在开发基于时频分析的风电机组振动监测技术的过程中，我们需要综合考虑风电机组振动信号的特点、时频分析方法的有效性以及实际应用中的挑战。以下是基于我搜索到的资料，对技术开发的详细规划和建议。
在本技术报告中，我们将探讨如何利用多源数据融合技术提高风电机组的运行效率和可靠性。通过综合分析现有的研究和实践案例，我们将提出一个详细的技术方案，包括数据融合方法、算法选择、系统设计和预期效果。
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集团版专为集团型企业打造，包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。它通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应。
在工业数字化转型的浪潮中，中服云工业物联网平台系列产品脱颖而出，为不同规模和需求的企业提供了全面、专业的物联网平台解决方案。该系列产品包含工业物联网平台基本版（SCADA）、工业物联网平台企业版、工业物联网平台集团版、数字孪生版和工业物联网平台设备版，各版本功能特色鲜明，重点突出。助力企业提升设备智能化水平和运行效率生产效率、优化管理流程、增强决策能力。？
本文深入探讨工业物联网平台，阐述其架构、核心功能以及在各工业领域的应用实例，以及该领域的主要参与者及其主要产品，这些工业物联网公司及其工业物联网技术产品的优劣对比。分析面临的挑战并展望未来发展趋势，揭示工业物联网平台如何重塑工业生态，推动产业数字化转型迈向智能化。
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1.新一代大模型的推理能力正在不断增强2.基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成本推理模型 通过智能体(AI Agent)可以基于大模型实现各种较为复杂的智能应用系统 智能体”是否会成为未“推理大模型 + 知识图谱(知识库)来AI系统开发和应用的范式?
通过 DeepSeek的自动化分析，系统能够生成详细的审计底稿，包括审计过程、分析方法、数据来源及审计结果等内容，确保审计工作的透明性和可追溯性。DeepSeek 支持审计证据的电子化存储和管理，审计证据以电子形式存储，支持文档管理、版本控制和权限管理，方便审计人员快速查阅和追。
新一轮科技革命和产业变革迅猛发展,世界正处在一个从工业时代向信息时代加速转型的大变革时代。全球物质经济发展已经从增量阶段进入存量阶段,资源、能源和环境的刚性约束日益增强,只有深人推进信息技术和实体经济深度融合,全面加速数字化转型,大力发展数字经济,才能改造提升传统动能,培育发展新动能,开辟全球更加广阔的新发展空间。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
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