传统制造业数字化转型是一个很大的题目。我先从保安三问开始今天的讲解：你是谁？你从哪里来？要到哪儿去？ 施耐德电气有184年的历史，本身就是从一个非常传统的制造业慢慢转型过来的。 我们最早是做钢铁的，巴黎埃菲尔铁塔上的每一块钢都是施耐德电气制造的；在当时工业产业革命最辉煌的时候，我们逐步转型到电力；70年代，逐步明确两个大方面，一个是能源管理，一个是自动化；现在所谓的第三次工业革命中，通过数字化真正赋能，将能源领域与自动化结合提升效率，产生更多的潜力。
智慧工业园区PPP模式有助于弥补县域资源匮乏带来的发展短板,为高质量县域发展提供强大可持续的新动能“完善区域发展政策,推进基本公共服务均等化,逐步缩小城乡区域差距,把各地比较优势和潜力充分发挥出来。” 这是今年政府工作报告对区域协调发展战略的最新部署。
本研究以技术创新、网络经济和后发优势等理论为指导，借助国际互联网发展的视野，从总体到局部再到总体，对互联网基础设施，互联网服务生活、服务产业、支撑政府治理，以及网络安全五个方面开展研究，梳理中国互联网三十年发展特色和脉络，总结中国式“双翼带动”互联网发展模式，提出中国下一代互联网发展的“双翼循环”模式，展望下一代互联网发展趋势，形成互联网三十年回顾与展望的研究成果。
时间序列数据在现实世界的工业场景中广泛存在。为了在实际应用中恢复和推断信息，时间序列预测问题作为数据挖掘中的一个经典研究课题得到了广泛的研究。深度学习架构已被视为下一代时间序列预测模型。然而，最近的研究表明，深度学习模型很容易受到对抗性攻击。在这项研究中，我们前瞻性地研究了时间序列预测对抗性攻击的问题，并提出了一种攻击策略，通过在原始时间序列中添加恶意扰动来降低时间序列预测模型的性能，从而生成对抗性时间序列。具体地，利用预测模型的梯度信息，提出了一种基于扰动的对抗性示例生成算法。在实践中，与图像处理领域中人类无法察觉的情况不同，时间序列数据对异常扰动更敏感，并且对扰动量有更严格的要求。为了应对这一挑战，我们基于重要性测量制作了一个对抗性时间序列，以稍微干扰原始数据。基于在真实世界时间序列数据集上进行的综合实验，我们验证了所提出的对抗性攻击方法不仅有效地欺骗了目标时间序列预测模型LSTNet，而且还攻击了最先进的基于CNN、RNN和MHANET的模型。同时，结果表明，所提出的方法具有良好的可移植性。也就是说，为特定预测模型生成的对抗性示例会显著影响其他方法的性能。此外，通过与现有的对抗性攻击方法的比较，我们可以看到，对于所提出的基于重要性测量的对抗性进攻方法来说，更小的每次扰动就足够了。本文中描述的方法对于理解对抗性攻击对时间序列预测的影响和提高此类预测技术的稳健性具有重要意义。 关键词：时间序列数据，时间序列预测，对抗性攻击
对于基于深度学习的软测量来说，缺乏可解释性以及随之而来的不可靠性已经成为最重要的问题之一。在这篇文章中，神经网络计划称为深度多注意力软传感器（DMASS），它完全由注意力机制，提出了开发一个自解释的软测量。DMASS的建立是为了确保数据选择和传感器建模的自解释性，并试图将这些原本独立的阶段整合到单一的方案中。首先将现有注意机制的核心实现步骤归纳为统一的形式，然后提出了可变注意机制和时滞注意机制。当DMASS的训练完成时，所获得的注意力权重提供可自解释的数据选择结果。然后，提出了一种自注意力激活结构（SAAS）来提取数据的非线性时空特征。所提取特征的数学表达式、SAAS的注意力矩阵、DMASS训练的信息路径图以及不确定性感知的区间预测显示了传感器建模的自解释性。最后，将DMASS应用于空气预热器转子热变形的预测，通过已知机理分析和信息瓶颈理论验证了DMASS自解释能力的有效性。同时，通过与其他新型软测量方法的比较，验证了DMASS的良好传感性能。
纯电动汽车 (BEV) 是指以车载电 源为动力，用电机驱动车轮行驶， 符合道路交通、安全法规各项要 求的车辆。
提供园区可视、可管、可控的综合管理平台，通过统一平台，实现园区的全联接，通过信息流、数据流的应用，打造安全、高效、节能的数字化园区
数据治理，这个词是近年来的大热门。企业都知道数据治理很重要，它是数字化转型的基础。数据找不到、看不懂、不准确、不及时，都会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。可是，到底怎么才能做到这些呢？各部门之间数据语言不通，形成“数据孤岛”，怎么才能打通它们？有了足够多的数据，又该如何“治理”？怎么把控数据的质量？怎么让数据能被用起来？这些问题困扰着很多企业，华为之前也都遇到过。下面我们一起来看看，华为公司面对那些数据治理难题时具体是怎么做的。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
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