钱琨：未来医院智慧孪生和空间创新（47页 PPT）

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。

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一种基于图像增强和改进卷积神经网络的新型智能轴承故障诊断方法

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。

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西安交大：数字孪生综述-架构、使能技术、安全防护和以及未来展望

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。

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一种基于云端大数据的锂电池早期异常诊断、定位及分类策略

？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。

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36页PPT|三一集团灯塔工厂建设方案

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。