本发明涉及工业互联网中基于优先级的业 务实时调度方法，该方法中首先将业务进行分 类，然后根据优先级的高低让通信双方发送带时 间戳的报文，从而根据时间戳实时计算工业互联 网中端到端延时。该方法操作简单，容易实现，且 适用范围广。
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）； 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
输电导线是电力系统中重要的组成部分，输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先，提出了一种自动扩充数据集的方法，可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集；其次，提出了一种轻量化自注意力主干网络，对YOLOv7的主干网络进行替换，并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%；同时，算法将检测速度提升了约60.49%，FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧，可以做到对输电线路的实时检测，降低了输电导线缺陷的误检漏检率，提升了检测速度，提高了巡检效率。
为解决电网负荷因明显季节特征难以灵活调峰以及新能源长时消纳等问题，以云南楚雄地区为例，提出了一种光伏发电-液化空气储能（liquid air energy storage， LAES）系统构架，旨在理清源-网-荷-储的一体化规划思路。基于云南地区典型气候条件、不同季节下的光伏出力特征及用电负荷历史数据建立了基于光伏发电-液化空气储能的短时负荷调峰和长时光伏消纳模型。在仿真分析每日用电负荷和季节性用电负荷调峰基础上进一步验证和评估了百兆瓦级光储系统进行短时调峰和长时消纳的技术可行性和经济效益指标。评估结果表明：引入光伏发电-液化空气储能系统后，通过每日负荷调峰可以减轻33.4%的电网供电压力，通过季节性长时间储能调控有望降低10.1%的光伏弃电率。在短时负荷调峰和长时光伏消纳的经济效益评估中，平均度电成本（levelized cost of energy， LCOE）约为0.47元/kWh，光储电站的静态投资回报周期（static payback period， SPP）和动态投资回报周期（dynamic payback period， DPP）分别稳定在7.5年和10.5年左右，有效验证了光伏发电-液化空气储能电站的经济可行性。
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在实际工程场景中,机械设备的运行速度错综复杂且多变。然而,现有的智能故障诊断研究大多是在恒定转速条件下进行的,针对时变转速条件下的故障诊断研究较少。此外,有标签数据的有限性为智能故障诊断方法带来了相当大的障碍。因此,本文提出了一种半监督元路径空间扩展图神经网络( ME-GNN ),用于时变转速和有限标记样本情况下的故障诊断。首先,提出了一种新颖的异构图,将振动数据、故障信息和变转速信息之间的最近邻关系转换为一个图。这种图不仅集成了多样化的物理信息,而且有利于异构数据类型之间的消息传递和聚合。为了从不同的特征空间中获取异构图的特征信息,实现了元路径空间扩展图卷积网络来聚合来自不同属性节点的信息。最后,所设计的特征融合模块有效融合了节点特征和拓扑信息,从而进一步扩展了特征空间,增强了模型的诊断能力。一系列对比实验验证了所提方法优于现有的故障诊断方法。
连续学习最近在机器剩余使用寿命（RUL）预测中受到了特别关注，它使深度预测网络能够使用增量样本来逐步提高网络性能，而无需费力的再训练。然而，目前的研究显示出几个局限性：1）在多个连续学习阶段后，缺乏一种明确的机制来防止象牙记忆的丧失。2）基于连续学习的RUL预测缺乏采样增强重放技术。为了解决上述局限性，本文提出了一种用于机器RUL预测的互补连续学习框架，该框架包含两个新特征，即长期增强和联想重放。这两个特征是互补和共同增强的。长期增强侧重于多阶段连续学习，这能够防止深度prognos.tics网络忘记以前学习到的退化知识。关联回放关注每个新的持续学习阶段，能够将典型的退化知识整合到新的网络学习中。使用滚动轴承的运行到故障数据集验证了提出的框架，并将其与一些最先进的方法进行了比较。实验结果表明，所提出的框架在持续学习过程中具有较低的遗忘率，并实现了更好的预测性能强化 关键词：关联回放、持续学习、深度学习、长期增强、剩余使用寿命预测。
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