对于高可靠电子产品，不论是通孔插装还是表面组装，无论采用哪一种工艺，在再流焊、波峰焊、浸焊或者手工焊后，也无论选用哪一种助焊剂，包括采用免清洗助焊剂后，印制电路板组件都必须进行严格的、一丝不苟的、有效清洗，以除去助焊剂残留物和各种污染物。特别对于表面组装工艺和无铅焊接技术后，在高密度、高精度组装中，由于助焊剂可进入表面组装元器件和基板之间的微小间隙，从而使得清洗显得更加困难也更显重要和必要。
海洋，是生命的摇篮，资源的宝库，运输的通道，发展的空间[1]，是国际政治、经济、军事、外交博弈的舞台。海岸地形、海底地形、地貌、底质以及海水温度、盐度、密度、海冰、海流、海浪、潮汐、海面风、海雾、气温、气压、重力、磁力、水声传播、噪声、混响等要素的时空变化，构成了复杂多变的海洋环境.研究海洋环境的特点和规律，是人们认识海洋、开发海洋、利用海洋、控制海洋的基础，是维护国家海洋安全、捍卫海洋国土、保证海洋资源开发、促进经济持续发展、实现海洋强国目标、实施“一带一路”国家战略的前提，是影响部队战斗力、使武器装备保持优势的关键。美国海军海洋学家Ellis曾说过:“作战优势将不仅取决于谁拥有最昂贵和最先进的武器平台，更取决于谁占有对物理环境充分了解而获得的自然优势”[2]。因此，利用海洋环境有利条件规避各种风险，最大限度降低对军事行动和武器装备的影响，充分发挥其“倍增器”作用，是各国海军策划和指挥军事活动的首要任务。本文从海战场环境的概念与特征出发，研究了海战场环境的主要构成及其对军事活动的影响，探讨了目前海战场环境的保障需求与建设现状，并就加强海战场环境建设提出了建设性意见与发展策略，希望对海军信息化技术发展以及“数字海战场”“智慧海洋”建设提供参考。
传统的海洋观测主要是以调查船、潜浮标为主的海基观测或以卫星遥感、航空观测为基础的天基观测。由于海洋环境的复杂性和独特性，已有海洋观测数据存在的短暂、不连续等问题一直制约着海洋科学的发展。源自冷战时期美国海军水声监视系统的海底观测网是人类建立的第三种海洋科学观测平台。在现代传感器、水下机器人、海底光纤电缆、物联网、大数据等新型技术的推动下，海底观测网融合物理海洋、海洋化学、海洋地球物理、海洋生态等学科，解决深海、极端环境下高分辨率和实时获取海洋观测数据的技术难题，可以深入到海洋内部观测和认识海洋，实现从海底到海面全天候、长期、连续、综合、实时、原位观测。
熔模铸造数字化智能化大数据工业软件平台的构建及应用
大数据治理运营整体解决方案
计算机、互联网等信息技术发展带来人类交互、感知、生产方式的飞跃式变革，全新的数字经济时代正在加速到来。随着数据与产业的深度融合，数据向资源化、资产化、资本化、要素化发展，并逐步成为数字经济时代最关键的生产要素，世界主要国家和地区也因此都进一步加快对数据要素市场的培育。尽管数据要素市场受到各方重视，但市场规模仍较小，在一定程度上限制数字经济高质量发展。造成这一局面的主要原因市场集中度高、滥用市场支配地位等，数据孤岛、数据壁垒问题严重。本文分析了我国数据要素发展现状，从要素市场反垄断治理的历史、国际实践经验，探索数据要素市场反垄断治理的路径。建议确定兼顾“共享和专属、效率和公平”的反垄断目标，明确数据保护、数据权属的法律基础；建立“政府主导、商业参与”的数据流通基础设施，探索构建个人数据要素账户；构建“跨部门、跨区域”的数据要素市场协同监管体系。
大数据作为 21 世纪的“新石油”,是一项重要的战略资源。它为政府治理体系的创新和治理能力提升提供重大机遇。随着大数据技术的迅猛发展,“ 政府数据治理”成为社会关注的热点议题之一。它不仅是政府治理的重要内容,也是科学、有效利用大数据技术进行政府治理的重要条件,因此有着重要现实意义。
为了有效保证5G电力物联网中数据的安全性，提出了基于信道特性和保守混沌AES（Advanced Encryption Standard）的5G电力物联网数据动态加密算法。该算法，利用5G无线信道随机性和短时互易性生成动态密钥，并以此设计一种改进型的AES加密算法用于实现5G的电力物联网物理层数据加密。仿真结果表明：本方案在不同信噪比下，提高了密钥的随机性和安全性；并能有效提升加密系统的密钥空间，增强5G电力物联网系统的安全性。
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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。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
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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