2025年H1商用3D打印设备买家指南

将TCO(综合运营成本)放到您的考虑范围中，您可能正在比较和评估打印的各项指标--包括各种类型的打印技术、供应商，或者是斟酌是否考虑打印服务外包。在选择之前可以把下面几项列出。

2025-10-12
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无线通信测试设备行业分析报告

全球无线通信测试设备市场格局较为集中，重要技术由少数国外巨头厂商掌握，在国内5G建设进程加快和国家政策支持的背景下，国产化替代成为自主创新发展重要途径，未来我国无线通信测试仪器、屏蔽箱等行业发展将迎头赶上。

2025-10-12
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2025年3D打印行业发展现状、市场空间及产业链拆解分析报告

3D 打印(增材制造)是基于三维模型数据，采用与传统减材制造技术(对原材料去除、切削、组装的加工模式)完全相反的逐层叠加材料的方式，直接制造与相应数字模型完全一致的三维物理实体模型的制造方法。

2025-10-12
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智慧物流园区综合解决方案(54页 PPT)

地磁方式记录园区内所有装卸车位总数物流车辆进入时进行园区车位引导，方便指挥调度对单个车位进行车位抓拍相机抓拍，并按一定周期巡检，记录卸货车辆停留时间并录入系统多个场区、或者异地运输时，通过系统内记录的发货时间，计算运输过程是否顺利，监管司机运输行为’

2024-10-09
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智慧园区3D物流园区规划系统解决方案（24页 PPT）

20世纪下半叶，由于科学技术的不断进步和经济的不断发展，人类开发和利用自然资源的规模在迅速扩大，货物运输量急剧增加，运输业得以迅速发展，企业面临着缩短交货周期、提高产品质量、降低成本和改进服务的压力，市场竞争日益激烈。为了适应不同层次的消费需求，零售业中连锁经营、专卖店、无店铺销售等各局特色的业态应运而生，为商品流通提供了多样化的渠道，促进生产、销售结构发生了变化，同时也推动了流通环节的高效化和重新组合。作为物流结点的仓库从原来单一保管功能迅速向收货、分货、装卸、加工、配送等多种功能方向发展，港口、码头、汽车和火车货站、机场货站、城市仓库等物流结点都在扩展自己的功能，逐渐演变为现代的物流配送中心、物流园区。政府、社会、零售业、批发业以及生产厂商都积极投身于物流园区的建设。

2024-10-09
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IEEESENSORSJOURNAL基于深空时网络和典型变量分析的工业过程质量相关故障检测方法

现代制造过程通常包含多个子过程，过程变量的时空特征难以提取，这给传统的质量相关故障诊断带来了重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种由图注意力网络驱动的故障检测模型——集成门控递归单元规范变量分析（GATRU-CVA）。首先，利用领域专家的知识和历史数据构建子块知识图。接下来，为全局变量构建了图注意力网络（GAT）的空间特征提取器。此外，使用子块知识图将全局空间特征划分为子块，并构建相应的时间特征提取器。然后，考虑到过程动态特性，使用CVA基于时空特征对过程进行建模，并计算相应的统计数据。阈值由核密度估计器（KDE）方法确定。最后，使用热轧带钢机过程（HSMP）的实际生产数据来验证所提出的模型。结果表明，该方法对HSMP的正确监测率（CMR）为97%与其他比较故障检测方法相比。关键词：规范变量分析、故障检测、门控递归单元（GRU）、图注意力网络（GAT）知识图。

2025-01-11
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IEEETASE基于质量相关时空信息分析的全厂工业过程多单元协同监测

现代工业装置普遍表现出规模大、过程长、多单元协同作业的特点，这使得时空分布具有内在性，质量稳定性通常难以保证。本文提出了一种基于质量相关时空信息分析的多单元协同监控框架。在该框架中，分别从单元级和过程级分析时空属性。首先，对于每个操作单元，采用当前特征提取策略构建质量监督时空支持区域。在该策略中，时间动态特征由具有注意力机制的长短期记忆（LSTM）网络提取。同时，利用互信息核主成分分析方法提取空间特征。其次，对于全厂过程，构建了一个三阶多单元时空特征张量进行特征融合。通过张量分解位置，探索了单元之间的相互关联和过程中的质量继承，并将原始特征空间分解为几个子空间。最后，在子空间上开发了一个多单元协同监测模型，并通过贝叶斯融合给出了综合监测结果，可以对监测结果进行合理的解释。所提出的框架在实际的热轧带钢生产过程中得到了验证。

2025-01-11
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IJMMMLF精炼过程钢水温度预测的可解释机器学习模型

钢包炉气精炼、钢水温度、极梯度升压；光梯度增强机；灰狼优化：SHapley加法运算

2025-01-11
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告（2026年）

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整，经济增速阶段性下降

2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。