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。
GBT 29631-2013 额定电压1.8∕3KV及以下风力发电用耐扭曲软电缆
GBT 29320-2012 光伏电站太阳跟踪系统技术要求
GBT 29196-2012 独立光伏系统 技术规范
GBT 28445-2012 个人位置导航电子地图数据质量规范
在社会信息化时代，个人信息保护已成为广大人民群众最关心最直接最现实的利益问题之一。个人信息保护立法受到广泛关注，各方利益诉求十分强烈和迫切。2020年7月3日，全国人大常委会审议了《中华人民共和国数据安全法（草案）》，规定了数据分类、安全保障义务等内容。2020年10月14日，全国人大常委会审议了《中华人民共和国个人信息保护法（草案）》，回应了监管机构、权益设置、主体义务、法律责任等个人信息保护立法的主要元素，同时也在“单独同意”、审计等方面作出了制度创新。然而，草案能否承受各方高度关注之重，仍有待进一步观察。实际上，数据、个人数据、信息、个人信息、大数据等概念的交织，使得本身极具复杂性的个人信息保护和数据安全问题，在学界、产业界和普通民众的聚光灯之下，面临更广泛、更深刻的法益协调和平衡工作。如何认识数据并形成有效的规制思路，需要框定视角并通过模型建构的方式，来分析具体存在的利益博弈和真实矛盾，以准确把握通过立法所需要真正调整的法律关系。
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本文对高熵合金（High-entropy alloys,HEAs）的固态焊和熔焊进行了综述。对于高熵合金的固态焊接，讨论了微观结构变化和焊接参数对焊接接头性能的影响。分析了高熵合金熔焊中激光焊、电子束焊和气体钨弧焊的应用。然后讨论了HEAs熔焊中的焊接机理、晶粒凝固行为和相形成。讨论了优化焊接接头性能和微观结构的方法，包括参数的调整、焊前热处理和焊后热处理的使用，以及金属夹层在HEAs不同焊接中的应用。数值模拟在HEAs焊接中的应用可以促进实验参数的优化。此外，还应用了HEAs作为涂层，提高了基于焊接方法的材料的性能和寿命，并实现了HEAs填料在焊接中的应用。今后，分子动力学模拟可应用于分析HEAs焊接中的原子扩散和应力分布，在HEAs焊接领域仍有许多方面有待探索。
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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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