智能制造背景下，随着企业对数控机床可视化监控系统的智能化需求不断 提高，海量的监控过程数据被实时采集。它们具有数据量大、数据增长快、数 据价值大等特点，如何压缩并存储这些海量的数据成为企业信息化进程中一个 亟待解决的难题。因此，本文对数控机床监控过程数据进行了深入的研究，在 此基础上提出了监控过程数据的压缩策略，并将它们应用于数控机床可视化监 控系统的开发中。本文的主要研究内容如下
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。
从260年前的第一次工业革命，到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命，人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代，并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步，都是由技术变革带来生产力的大幅提升，并催生出全新的行业，全新的生态，推动着时代不断向前。
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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。
1、 最大限度节省教育城域网的带宽，采用“二级一中心”分布式多级云架构，实现教育资源本地缓存、就近访问； 2、完整支持图书馆联动检索、课件智能云搜索、互动课堂、协作备课、在线考试、远程巡考等关键教育应用，让教学协作、校务管理应用等更易于垂直、横向融合； 2、高稳定性，支持分布式部署，多课堂级联，杜绝单点故障
康巴什新区是鄂尔多斯为解决“大工业、小城镇”发展矛盾，顺应城市形态由 “单一中心”向“组团式”演变的发展趋势，把康巴什新区与东胜城区、伊旗阿镇的 建设改造统筹考虑，拉开城市发展框架，实现工业化与城市化互动互促，规划建 设的新城区。新区位于鄂尔多斯市中南部，于2004年启动建设，前身为青春山 经济技术开发区（自治区级，2000年获批成立），2004年，自治区人民政府正式 批准更名为康巴什新区，2006年市府迁址新区，成为全市新的行政中心。新区总 面积372.55平方公里，建成区面积38.42平方公里。新区总人口15.3万人。
低空经济：正式写入政府工作报告，万亿市场可期。2024 年 3 月，低空经 济正式写入 2024 年政府工作报告。2024 年我们统计有 18 个省/直辖市/自治区将低空经济写入政府工作报告，预计 2024 年各地有望陆续出台支持低空经济发展配套政策，行业发展有望提速。根据赛迪顾问发布的《中国低空经济发展研究报告（2024）》，2023 年中国低空经济规模达到 5059.5 亿元，乐观预计，到 2026 年低空经济规模有望达到 10644.6 亿元。其中 eVTOL赛道市场规模 2026 年有望达到 95 亿元，有望拓展低空经济应用场景。关注上市公司在低空经济领域的业务布局，重点看好低空基础设施、eVTOL/无人机产业链、低空经济应用场景等细分方向。
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