针对现有安全帽佩戴检测干扰性强、检测精度低等问题，提出一种基于改进 YOLOv5的安全帽检测新算法。首先，针对安全帽尺寸不一的问题，使用K-Means++算法重新设计先验框尺寸并将其匹配到相应的特征层；其次，在特征提取网络中引入多光谱通道注意力模块，使网络能够自主学习每个通道的权重，增强特征间的信息传播，从而加强网络对前景和背景的辨别能力；最后，在训练迭代过程中随机输入不同尺寸的图像，以此增强算法的泛化能力。
随着当代工业及科学技术的发展，现代设备发展的一个总体趋势是向复杂化、智能化和自动化方向发展，在役设备运行中故障导致恶性事故屡见不鲜。设备运行安全可靠性对国计民生、社会稳定以及国家资源和环境有重要影响, 保障设备安全可靠运行的迫切性日益突出，设备服役的安全性及维修保障问题愈发引起重视。
目前我国大量引进高速、宽幅、自动化程度高的造纸机械设备，但是经过长时间的运行难免会出现设备上的各类故障，影响设备正常运行。主要探讨了造纸机械主要故障的诊断，并提出相应维修方法，提高造纸机械设备运转的效率。
目前国际上采用的风力发电机组传动形式主要分为直驱型、齿轮箱增速传动型。增速齿轮箱作为风电机组中重要零部件之一，是风电供应链的关键一环，其精密度、可靠性及工作寿命直接影响风电机组的性能
a) 企业自行实施设备状态监测，应规范下列适用的要求： 1) 以文件形式明确设备状态监测的职责及工作流程； 2) 从事设备状态监测与诊断的人员，应具备相应的能力；
油液监测包括理化分析、污染分析、磨损分析。理化分析可以判断油品变质情况，评估油品使用寿命和设备润滑状态。磨损分析有铁谱分析和光谱分析。铁谱分析侧重于对出现故障设备进行故障识别；光谱分析可以对设备的磨损趋势进行状态监测；两者结合可以综合评估设备润滑磨损状态。污染分析能定量检测油液中污染颗粒数量和等级。
在工业上被广泛使用的往复式压缩机，故障诊断比较复杂，所以国内外学者一直以来都很关注对它的研究。在国外，美国学者曾经利用气缸内侧的压力信号图像判断气阀故障及活塞环的磨损；捷克学者对千余种不同类型的压缩机建立了常规性参数数据库，确定评定参数，以判断压缩机的工作状态等。
压缩机 ，是一种将低压气体提升为高压气体的从动的流体机械，今天，小编收集了62个有关压缩机的问题，看看你能答上来几个？
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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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