轴承是汽轮机本体的重要组成部分，种类和型式很多，主要用来确定转子在汽缸中的正确位置并承受转子的全部静载荷和动载荷。轴承工作运行参数用轴承振动、轴瓦振动、轴承金属温度和回油温度等参数衡量，这些轴承的参数关系到机组的安全可靠性。如轴承温度异常升高，就会直接影响整个机组的正常运行，甚至造成停机事故。
大家对SKF应该比较熟悉，SKF执世界滚动轴承业之牛耳，经营的触角已遍及全球，很多人直接或间接地都会接触到这个品牌的轴承，轴承能无故障运转在很大程度上与安装的好坏有关。SKF在安装前和安装时都拍摄了一些教学小视频，并制作了一些实用的培训PPt，今天小编就整理了一些，咱们就借花献佛，希望大家喜欢。
15类常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡、不对中、偏心转子、弯曲轴、机械松动、转子摩擦、共振、皮带和皮带轮、流体动力激振、拍振、偏心转子、电机、齿轮故障、滚动轴承、滑动轴承。
管理水平越高的企业，越懂得运用计量化的管理方式。欧美日很多企业如此，我国成功的企业也是如此。
幸福、热闹的春节假期即将结束，很多员工将返回工作岗位。各有关企业将迎来复工复产高峰，为预防和遏制生产安全事故的发生，各生产经营单位须重视复工复产安全生产工作。
（1）定点。即确定设备点检的部位、项目。 （2）明确点检方法。即完成一个点检项目的手段，例如目视、电流表测量、温度计测量等。 （3）制定点检基准。点检基准是指一个点检项目测量值的允许范围，它是判定一个点检项目是否符合要求的依据。判定基准不是很清楚时，可以咨询设备制造商或根据技术人员（专家）的经验值进行假定，以后逐渐提高管理精度。 （4）设定点检周期。即一个点检项目两次点检作业之间的时间间隔。 （5）确定点检项目由何人实施。
年初复工，如何开好局、起好步对于安全生产工作尤为关键、尤其重要。知己知彼，百战不怠，这份复工复产安全攻略：一案、两签、三试、四收、五查、六关、七重、八一、九时、十招！请您收好～
上个月 sourcegraph 放出了 conc[1] 并发库，目标是 better structured concurrency for go, 简单的评价一下。每个公司都有类似的轮子，与以往的库比起来，多了泛型，代码写起来更优雅，不需要 interface, 不需要运行时 assert, 性能肯定更好我们在写通用库和框架的时候，都有一个原则，并发控制与业务逻辑分离，背离这个原则肯定做不出通用库。
没有账户，需要注册
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。
腾讯云面向企业客户，打造可落地、可治理的企业级智能体解决方案；前台直接交付结果，中台稳定运行，后台纳管权限、审批、审计与运营。
2026年1月9日，财政部发布《准则》，为我国第三方鉴证机构执行可持续信息鉴证业务提供技术依据与操作规范，搭建可持续信息“披露一鉴证一应用”的关键闭环。《准则》参考国际可持续信息鉴证准则，对鉴证目标、工作要求、质量管理及鉴证业务各环节作出规定，并对可持续信息及披露、鉴证等专业术语进行定义;提出“试点先行、循序渐进”策略，现阶段由鉴证机构自愿实施，为各类机构使用准则预留了准备时间。《准则》对企业可持续信息披露质量提出了进一步要求，将提升可持续信息的公信力与市场应用价值。
可再生能源发电具有随机性、波动性和间歇性的特点，高比例接入电力系统后对系统调节的负担加剧，新能源消纳存在困难。新能源平价上网并不意味着平价利用。当新能源电量渗透率达到15%后，电网消纳可再生能源成本将显著增加，亟需对应建立公平合理的价格形成及疏导机制。
训练与推理是AI芯片的两大核心计算任务。训练需在模型投入实际应用前，处理海量数据并优化参数以完成模型构建。因此，在AISoC行业发展初期，训练是行业的核心。然而，随着AI模型(尤其是大语言模型)在性能与实用性上不断提升，市场需求持续拓展，行业如今更聚焦实际落地应用，AI推理芯片的重要性也与日俱增。
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