传统雷达在对旋转目标的角向运动趋势感知存在检测盲区。涡旋电磁波的旋转多普勒效应的发现，有助于解决直视下的旋转目标的角向运动趋势感知问题，引起了国内外研究人员的广泛关注。合肥工业大学郭忠义教授团队对近年来涡旋电磁波旋转多普勒效应的研究进展进行了综述，包括目标在准轴和非准轴状况下的旋转多普勒效应研究，复杂运动条件下的径向多普勒、微多普勒和旋转多普勒效应的解耦合研究，以及旋转多普勒效应在雷达成像和测速中的应用研究，并对该领域亟待解决的问题进行了总结分析、对未来的研究方向及相关应用进行了展望。
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电磁波携带能量和动量，动量可分为线动量和角动量，角动量又可以分成自旋角动量和轨道角动量。自旋角动量与电磁波极化有关。无线通信系统中常用的水平极化和垂直极化是利用电磁波的旋转角动量，而轨道角动量与空间分布有关，它表现为波前围绕电磁波传播方向所在的轴旋转，有时也被称为涡旋电磁波。
众所周知，光子具有沿传播方向的线性动量。光子的线性动量在光与物质的相互作用中具有重要的作用。光子与物质的动量交换可以产生光压。2018 年获得诺贝尔物理学奖的光镊技术基于微纳米颗粒对光子动量改变产生的光场梯度力。光子也具有沿传播方向的角动量，包括与圆偏振相关的自旋角动量和与涡旋相位关联的轨道角动量。近年来，研究表明在高数值孔径聚焦光场和隐失波光场中存在垂直于光束传播方向的光子横向自旋角动量[1]。那么是否存在垂直于光束传播方向的光子横向轨道角动量呢（图1）？我们最新的研究给出了肯定的答案，成果发表于《自然—光子学》[2]。
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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”。
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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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