SoC系统设计是从系统需求分析开始，确定硬件系统中的模块。为了使系统能够正确工作，SoC中各物理模块在芯片上的位置是相对固定的。一旦在物理设计完毕后，要进行修改，实际上就有可能是一次重新设计的过程。另一方面，基于总线架构的SoC，由于总线架构固有的仲裁通信机制，即同一时刻只能有一对处理器核心进行通信，限制了可以在其上扩展的处理器核心的数量。
由于微电子技术、有源和无源光器件技术的发展，光收发一体模块近年来已经成为普通光模块的主流产品。虽然光模块的封装，速率，传输距离有所不同，但是其内部组成基本是一致的。我们今天就来了解并探索光模块的工作原理。
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随着移动办公、网上购物、即时通讯、互联网金融、互联网教育等业务蓬勃发展，网络承载的业务越来越多，越来越重要。所以如何保证网络的不间断传输成为网络发展过程中急需解决的一个问题。 如左下图所示，防火墙部署在企业网络出口处，内外网之间的业务都会通过防火墙转发。如果防火墙出现故障，便会导致内外网之间的业务全部中断。由此可见，在这种网络关键位置上如果只使用一台设备的话，无论其可靠性多高，我们都必然要承受因设备单点故障而导致网络中断的风险。于是，我们在网络架构设计时，通常会在网络的关键位置部署两台（双机）或多台设备，以提升网络的可靠性。如右下图所示，当一台防火墙出现故障时，流量会通过另外一台防火墙所在的链路转发，保证内外网之间业务正常运行。
随着越来越多的企业采用 Kubernetes，围绕多云、安全、可见性和可扩展性等新要求，可编程数据平面的需求用例范围越来越广。此外，服务网格和无服务器等新技术对 Kubernetes 底层提出了更多的定制化要求。这些新需求都有一些共同点：它们需要一个更可编程的数据平面，能够在不牺牲性能的情况下执行 Kubernetes 感知的网络数据操作。
随着产业互联网和行业数字化转型成为科技和产业界的热点，边缘计算由于其计算本地化的特点，以及与云端的协同，满足行业应用对算力的下沉部署和按需提供要求，成为产业互联网创新的热门方向，尤其随着5G与MEC的结合带来巨大想象空间，得到了广泛的关注。而能源互联网随着新能源的健康发展和国内的大量试点，也成为明确可见的发展方向，本文从能源互联网的内涵和特征分析出发，探讨边缘计算在能源互联网中得到应用的驱动力和案例
不同焊接方法的BR1500HS高强钢接头淬火前后的组织和力学性能研究.pdf
LNG接收站新型三级冷能发电循环优化方案.pdf
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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。
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。
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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