为了在减少人力物力的同时给设计和优化曲柄伺服压力机的机电一体化系统组成提供方案及可行性 参考，采用Simulink语言开发了曲柄伺服压力机的数字化集成仿真系统，并基于该仿真系统进行了虚拟制造的应 用分析。集成仿真系统由运动控制、大功率电驱动、机械传动机构三部分组成。运动控制部分设计了恒速、变速驱 动的工作模式；电驱动部分引入基于电子飞轮的永磁交流伺服系统和电机组合，其中永磁交流伺服系统采用速度 外环、电流内环两环控制结构的矢量控制策略，引入变参数积分分离的PI调节器；机械传动机构采用曲柄连杆机 构。分析结果表明，在同一冲压速度下，伺服压力机的加工效率采用变速驱动工作模式会比恒速驱动模式高，且在 一个工作周期内采用变速驱动时驱动系统更加节能，从而为进一步提高曲柄伺服压力机的制造效率提供了依据。
基于 ＣｓＩ（Ｔｌ）探测器的 α／γ 波形甄别能力 ，采用上升时间法 ，设计了一种波形实时甄别系统 ，系统 由高速 ＡＤＣ 和高性能 ＦＰＧＡ 组成 。 介绍了实时甄别系统的方案设计和甄别算法设计 ，利用６０ Ｃｏ γ 源 、 ２４１ Ａｍ α 源对实时系统进行了甄别测试 。 研究表明 ：设计的数字化实时波形甄别系统体积小 ，能实时 甄别开 α 、γ 粒子 ，甄别品质因子为 ０. ６８７ ５ ，事件计数率可达 ２. ５ × １０５ ｓ － １ 。
经过多年的快速发展,人工智能技术呈现出了对社会与行业巨大的变革能力,已被普遍认为是第四次工业革命的关键技术和主要推力。最近三年,人工智能获得了持续快速的发展,2019年人工智能仍然保持着强势的延续,得到了蓬勃发展。无论是政策、产业,还是关键技术研究、应用场景呈现等，都在全面,快速、深人地推进。
：针对某些特殊环境中单杆控制装置与伺服系统距离远，造成电压衰减，从而影响精度等问题，设计了数字化单杆控 制系统。介绍了数字化单杆控制系统的硬件设计方案，描述了主电路板设计原理；给m了数字化单杆控制系统的软件设 计方案，描述了软件工作方式；最后分别综述了该系统可以实现的3种对外通讯方式及．它们的T作原理。该单杆控制系 统能够实现手柄两轴模拟电压值的AD采样、AD转换和数据处理，可以直接与数字接口计算机或数字伺服控制器进行 数据通讯。实验结果表明：数字化单杆控制系统的采样精度可以达到10 bit．误差仅为0．098％。而且能够远距离传输； 基本满足实现单杆控制数字化、小型化、集成化、模块化、稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。
：开展了微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻的研究。搭建了聚合物薄膜电阻按需喷射制备系统，将聚乙撑二氧 噻吩／聚苯乙烯磺酸（PEDOT／PSS）聚合物以13．4％的最佳重叠率，按需喷射到RC（Resin—Coating）相纸表面，由聚合物 液滴形成的薄膜在相纸表面毛细作用下迅速干燥形成薄膜电阻，并通过退火处理进一步降低薄膜电阻的阻值。实验研 究了系统参量对聚合物液滴直径的影响，并通过改变薄膜电阻的行数、列数和层数以及退火处理的条件，制备了阻值为 3．5～23．2 MQ的薄膜电阻。实验显示薄膜电阻阻值和行数近似线性关系，并且随着制备列数和层数的增大而减小，退 火处理可以使薄膜电阻的阻值降低lo％～40％。以相同制备参数和退火条件制备的薄膜电阻具有较好的一致性，薄膜 电阻的阻值随温度的升高而减小并趋于稳定。实验结果表明，基于微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻具有工艺简 单、成本低廉、电阻电学性能优越等优点。
实证分析得出的相关结果在理论上能够进一步丰富信息化领导力和数字化创 造力的研究成果，在实践上能够指导企业的一线管理层适时调整自身的领导行为， 通过理想化影响力、鼓舞激励、智力激发和个性化关怀等变革型的领导行为，增 强员工的创新自我效能感，促进其对数字化技术的创新使用，从而来有效提升员 工的数字化创造力。
白皮书阐述了人工智能作为“新基建”重要组成的作用与意义,界定了人工智能“新基建”的内涵与外延,剖析了人工智能作为“新型基础设施”的赋能方式,梳理了地方政府推动人工智能领域
随着我国导弹武器型号需求的增加，现行的安全机构手工装配生产线已出现供 不应求的局限性，因此为了提升生产效率，安全机构数字化装配生产线的建设已势在必行。 随着信息技术的发展，研究三维可视化装配工艺技术展示工艺流程，建立数字化装配生产 线，将安全机构装配过程由小批量研制、“作坊式”转化为大批量生产、“流水线”作业 [1]，并最终实现建立数字化装配车间的构想。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
国务院《2030年前碳达峰行动方案》明确将石化化工行业列为重点降碳行业，要求通过“碳达峰十大行动”推动炼化产业结构优化，包括控制汽油消费、开发生物燃料、加快非常规气利用等。
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