对于金属切削加工零件材料来说,除了能够满足制品的功能,并能够通过后续加工，满足对其装饰性、耐蚀性、导电性等性能要求外，还希望它能够有良好的切削加工特性。 工件材料的切削加工性是指在一定切削条件下，工件材料被切削的难易程度。为了对各种材料的切削加工性进行比较，用相对加工性Kr来表示。
新开发类金刚石（DLC）砂轮所用的DLC纤维是涂敷DLC膜的铝板经压延机单向压延而成的，DLC膜断裂成纤维状，而且纤维的方向保持一致，经几层叠合，由结合剂固结并烧结制成DLC纤维砂瓦，用其制作出杯形砂轮。然后，利用这种砂轮进行硅片、石英、SKD-11淬硬钢的磨削。硅片的磨削结果表明，加工表面粗糙度可达Ry=15nm（Ra=2nm）。
风能等效转化利用模型及其效益研究.pdf风能等效转化利用模型及其效益研究.pdf
本文通过正交试验的方法，确定了适宜的配方，即：金刚石18.75（vol） ，聚酰亚胺51（vol） ，铜粉10（vol） ， 冰晶石9（vol） ，其余为11.25（vol） 。用该配方制备的聚酰亚胺金刚石砂轮， 经对比磨削实验表明，砂轮的磨削性能明显改善，加工效率提高25%，具有实用价值。
超高速磨削加工是先进制造方法的重要组成部分，是各种加工材料获得精确尺寸和表面完整性的主要加工方法。论述了超高速磨削相关技术,分析了超高速外圆磨削、快速点磨削和高效深切磨削等超高速磨削加工技术的国内外现状、最新进展及在工业中的具体应用,阐述了发展超高速磨削加工的重要性。
精密加工是指加工精度为1 ~ 0. 1μm、表面粗糙度值为Ra0. 2 ~ 0. 025μm的加工技术；超精密加工是指加工精度高于0. 1μm，表面粗糙度值小于Ra0. 025μm的加工技术。目前超精密加工已进入纳米级，并称为纳米加工及相应的纳米技术。精密磨削是目前对钢铁等黑色金属和半导体等脆硬材料进行精密加工的主要方法之一，在现代化的机械和电子设备制造技术中占有十分重要的地位。
随着IC制造技术的飞速发展，为了增加IC芯片产量和降低单元制造成本，硅片趋向大直径化，原始硅片的厚度也相应增大以保证大尺寸硅片的强度；与此相反，为了满足IC封装的要求，芯片的厚度却不断减小，需要对图形硅片进行背面减薄。硅片和芯片尺寸变化所导致的硅片加工量的增加以及对硅片加工精度和表面质量更高的要求，使已有的硅片加工技术面临严峻的挑战。本文详细分析了传统硅片加工工艺的局限性，介绍了几种大直径硅片超精密磨削加工工艺的原理和特点，评述了国内外硅片超精密磨削技术与装备研究和应用的现状及发展方向，强调了我国开展大直径硅片超精密磨削技术和装备研究的必要性。
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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。
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OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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