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。
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。
分布式大型水泵监测与健康智能维护系统PUMPAgent融合了目前各种先进的信息智能分析与建模方法，采用了一种开发的、模块化的结构实现振动温度信号等各种分析处理，采用Python编程语言，满足不同平台需求(包括Windows、Linux)。PUMPAgent对各种大型水泵运作过程的振动与温度信息实施监控与故障诊断系统，对分布式水泵工作状态下关键部件的振动数据进行实时采集，结合信号处理技术与深度学习技术对冗余的数据进行清洗、降维与多层特征提取，建立实时异常振动检测模型、缺陷识别与故障诊断模型，实现缺陷早期预示，能够及时发现异常值，并对其进行诊断与维修。
智慧工厂作为工业领域的新兴模式，在全球范围内正呈现出迅猛的发展态势。近年来，德国、美国等制造业强国在构建智慧工厂的理论和实践方面进行了大量探索。德国政府推出《高技术战略 2020》，将工业 4.0 作为重点项目，其中“智慧工厂”和“智能生产”成为两大主题。许多德国知名企业积极推动“工业 4.0”，如宝马集团的虚拟手势识别系统、大众用机器人制造汽车、博世力推用于工厂智能化的射频码系统等。
设备管理体系的推进与评价对于组织来说意义重大，它就如同生产运营的坚固基石一般。在企业等各类组织的生产经营过程中，设备是不可或缺的重要部分，而设备管理体系能够全方位覆盖设备资产从设计、制造、采购、安装，到使用、维护、维修、改造乃至报废等全生命周期的各个环节。通过细致地管理这些环节，比如借助设备档案对设备的详细记录，管理人员可以更高效地开展设备维护和维修工作，有力保障生产线稳定运行。同时，随着企业发展需求的变化，还能及时对现有机器设备进行合理的改造升级与更替，确保企业生产线跟上时代步伐，快速更新技术。这一系列举措能让生产经营活动更加有序、稳定地开展，为组织的持续发展筑牢根基，避免因设备方面出现问题而导致生产停滞等不良情况的发生，是保障组织生产运营顺畅进行的关键所在。
设备体系管理模块是对设备进行综合管理的重要工具，它涵盖了多个方面的内容，能够帮助企业实现设备的高效管理和优化利用。
水库的安全问题一直是防汛管理部门关心的重要问题。为加强水库安全监管，丽水铁塔建立了智慧水库解决方案，方案主要由水库综合监控系统、水库标准化管理系统以及水库洪水预报调度系统等组成。实现对水库水雨情、水质、大坝安全的自动监测、水闸的自动控制等，对水库基础数据信息、水库标准化统一管理，并为用户提供集可实时水库洪水预报和调度于一身的工作平台
铁塔站址遍及全国人迹所至之处，涵盖各种地物场景，具有灵活的设备挂载高度和充裕的安装空间，尤其适合有规模化建网布点需求的客户。
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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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