电路中A，B两点间电压的大小等于电场力由A点移动单位正电荷到B点所作的功。当正电荷顺着电场力的方向由A点移动到B点，电场力作正功，这时A点到B点的电压也称为电压降。
本文对军事领域无人系统技术的发展现状进行了综合评述，并对未来研究进行了展望。首先分析未来战争的发展趋势，指出未来战争将是智能化战争，并且无人系统是未来战争的主力军。随后通过列举美国在军用无人系统技术领域的发展现状，说明美国正在分布式、多域作战概念牵引下大力推动无人系统智能化技术的发展。最后从无人平台的智能化、武器系统的智能化及作战运筹的智能化三个方面对无人系统技术在未来智能化战争中的应用给出建议。综述表明，智能化协同的无人系统集群作战是未来战争的主要形态，人工智能、分布式是当前以及未来一段时间内无人系统技术的研究热点。
苯磺酸硬化呋喃树脂砂因其生产铸件尺寸精度高及生产效率高等优点而广泛应用于球墨铸铁件的生产，但使用苯磺酸硬化呋喃树脂砂生产球铁件表面的球化衰退一直困扰着球铁件的生产厂家，大批科研人员一直致力于球铁件表面球化衰退的研究，对球铁件表面球化衰退的原因及机理等研究较多，而对球墨铸铁件表面球化衰退的防止措施报道较少。文献认为球铁件表面微观组织球化衰退成片状石墨或蠕虫状石墨主要是由于苯磺酸受热气化进入熔融金属表面消耗表面层内残留有效Mg引起的，但均没有明确说明Mg的存在形式，有待于深入研究。本文的目的是对苯磺酸硬化呋喃树脂砂生产的球墨铸铁件表面球化衰退的微观组织特征及防止措施进行研究，并对球墨铸铁件表面球化衰退层微观组织中的第二相粒子结构进行了分析，给出切实可行的表面球化衰退的防止措施。
引线键合是半导体封装中实现芯片与封装引脚之间连接的关键技术，近年来半导体产业对更高的集成度、更高的可靠性和更低的成本等方面的迫切需求，对引线键合技术提出了更高的要求，因此引线键合的质量检测成为了保证半导体封装质量的关键技术。详细阐述了引线键合中质量检测的技术方法，对比了各种技术的目的和技术特点，总结了各种方法的使用场合，并提出了键合线质量检测尚需解决的问题和发展方向。
石墨烯（Gr）具有高导电性、高韧度、高强度、超大比表面积等特点，在电子、航天工业、新能源、新材料等领域有广泛应用。Gr的制备方法主要包括微机械剥离法、化学气相沉积法、化学还原石墨烯氧化物法及外延生长法等。对Gr层数测量方法的研究可以对其的实验制备提供理论指导，有助于获得高质量的Gr。此外，Gr的层数还会影响其力、热、光、电等性能。在锂离子电池领域，根据层数的不同，Gr的电子结构会发生显著变化从而影响其导电性及锂离子电池的性能。对Gr层数测量方法的研究有助于深入理解Gr性能与微观结构之间的关系。以下是几种常用的测量Gr层数的技术手段。
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。
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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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