本文对高熵合金（High-entropy alloys,HEAs）的固态焊和熔焊进行了综述。对于高熵合金的固态焊接，讨论了微观结构变化和焊接参数对焊接接头性能的影响。分析了高熵合金熔焊中激光焊、电子束焊和气体钨弧焊的应用。然后讨论了HEAs熔焊中的焊接机理、晶粒凝固行为和相形成。讨论了优化焊接接头性能和微观结构的方法，包括参数的调整、焊前热处理和焊后热处理的使用，以及金属夹层在HEAs不同焊接中的应用。数值模拟在HEAs焊接中的应用可以促进实验参数的优化。此外，还应用了HEAs作为涂层，提高了基于焊接方法的材料的性能和寿命，并实现了HEAs填料在焊接中的应用。今后，分子动力学模拟可应用于分析HEAs焊接中的原子扩散和应力分布，在HEAs焊接领域仍有许多方面有待探索。
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在生物体内部存在许多的液晶现象。通过对液晶光学性能、温度敏感性等研究, 发现生物体中液晶态结构的物理化学性质的变化与生命过程紧密相关。生物液晶状态在自然界普遍存在。通过精细的研究生命体液晶态结构的变化规律可以更好的了解生物组织结构特征、信号传导等生物过程。利用液晶的特性及其与生物体组织间的作用机制联系, 将其应用于生物检测、药物运输、构建新型仿生材料等。本文综述了液晶的发现和发展, 生物液晶的内容以及液晶在生命科学领域中的应用。
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混凝土结构损伤是老化和病变的主要反应，对混凝土结构的危害很大，严重的损伤会恶化结构的应力状态，破坏其整体性和抗渗性，加速混凝土碳化，降低混凝土抵抗各种侵蚀性介质的耐腐蚀能力，影响混凝土结构的强度和稳定性，危及建筑物的安全运行。要合理评价混凝土结构的健康状况，并为改建、加固、修复等的设计提供基本的强度参数和其它设计依据，必须对结构中既有损伤进行精确定位与测量，探明损伤的部位、大小和性质，正确估计其对混凝土结构力学性能的影响。
本文使用有限元分析技术调查研究了拉拔过程中工艺条件、材料性能和初始裂纹缺陷形态对拉拔过程中塑性变形的影响，寻求降低表面缺陷的方法。表面缺陷随模具拉拔锥度角的降低和摩擦系数的下降而减小，随着每道次面积缩减率（RA）的减小而增大。有趣的是，在相同的工艺条件下，线材的表面缺陷和应变不均匀性同时降低。表面缺陷的形状随应变硬化指数（n）的变化而有所不同，且随应变硬化系数（K）的变化基本相同，这意味着材料性能（如K和n值）的影响并非关键因素。较大的缺陷角在拉丝过程中具有消除和减小缺陷的积极作用，线材表面V形面缺陷相对容易去除；而线材表面U形缺陷则随着总RA的增加，以折叠缺陷的方式仍然存在钢中，这意味着U形表面缺陷的危害性远大于V形缺陷。为了降低或消除拉丝过程中的表面缺陷，需要沿径向均匀的塑性变形。在此基础上，提出了消除或减少拉丝过程中表面缺陷的七种策略，为拉丝工艺设计提供指导。
高分子材料也称为聚合物材料，是以高分子化合物为基体，再配有其他添加剂（助剂）所构成的材料。高分子材料的结构决定其性能，对结构的控制和改性，可获得不同特性的高分子材料。高分子材料独特的结构和易改性、易加工特点，使其具有其他材料不可比拟、不可取代的优异性能，从而广泛用于科学技术、国防建设和国民经济各个领域，并已成为现代社会生活中衣食住行用各个方面不可缺少的材料。
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
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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。
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