针对非稳态谐波参数难以准确检测的问题，通过模态分量的能量贡献率改进变分模态分解，自适应分解谐波信号提取模态分量，以Kaiser窗与最大旁瓣衰减窗（maximum side-lobe decay window）构建新型K-M互卷积窗，推导基于K-M互卷积窗的双谱线非稳态谐波参数校正公式，据此提出基于自适应变分模态分解（variational modal decomposition， VMD）与新型K-M互卷积窗的非稳态谐波参数检测方法，开发基于数字信号处理器（digital signal processer， DSP）的非稳态谐波参数分析实验平台。仿真分析与实测结果表明，所提方法能有效在噪声、基频波动干扰下准确检测非稳态谐波参数，跟传统谐波分析方法对比，所提方法可适用于非稳态谐波分析、谐波检测精度高。
多腔室灭弧间隙在配网防雷中受瞩目，其工作时电弧喷出与空气对流换热成气体射流，射流与周围流体速度差形成剪切层，进而可能演变为涡环结构，促进弧后气体冷却与绝缘恢复。涡环形成受腔室结构影响，优化结构可提高涡环形成概率，增强灭弧效果。因此，通过搭建纹影观测平台观测弧后气体的逸散过程，研究了不同腔室结构参数对弧后气体涡环形成以及气体密度恢复的影响，分析了涡环对于促进弧后气体冷却的效果。基于纹影观测结果，采用有限元仿真分析软件，仿真分析了弧后气体涡环的形成过程。仿真结果证明了合理设置腔室出口直径可增大弧后气体涡环的形成概率，涡环夹带环境冷空气进入弧后气体热核，促进弧后气体的冷却与绝缘强度恢复。
智能制造是先进制造技术和新一代信息技术的深度融合，代表我国制造业高质量发展的主要方向； 总书记指出：？要以智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态根本性转变，以‘鼎新’带动‘革故’，以增量带动存量，促进我国产业迈向全球价值链中高端。？
智能制造是实现我国制造业由大变强的关键技术路径，是制造强国建设的主攻方向之一，是推进新型工业化的重要任务。大力发展智能制造，实现新一代信息技术和先进制造技术的融合，关键数字技术人才是必备的成功因素。为此，工业和信息化部工业文化发展中心牵头联合业界共同成立的AI应用工作组，联合猎聘大数据研究院就智能制造关键数字技术人才供需现状和趋势进行研究，对智能制造关键数字技术人才的招引工作提出针对性建议，为各级政府和企业建设一支高素质关键数字技术人才队伍提供决策参考。
CMES”做为工业4.0与中国制造2025的坚定追随者，融合多项自主研发的前沿智能专利技术，获得全球20多个国家地区的客户认可,是一套特别的闭环式制造执行系统;在制造产业中通过优化过程,以智能制造为核心理念，提供了一系列的独特的管理解决办法。
清洁能源是我国大力发展的国策之一，其中作为代表的光伏产业经历了重重考验，已经摆脱了过去技术、市场两头在外的状况，全面赶超发达国家，具备了完善的产业链，拥有领先的设计、生产、制造技术，光伏已经成为我国又一领先世界的优势产业。
本研究以技术创新、网络经济和后发优势等理论为指导，借助国际互联网发展的视野，从总体到局部再到总体，对互联网基础设施，互联网服务生活、服务产业、支撑政府治理，以及网络安全五个方面开展研究，梳理中国互联网三十年发展特色和脉络，总结中国式“双翼带动”互联网发展模式，提出中国下一代互联网发展的“双翼循环”模式，展望下一代互联网发展趋势，形成互联网三十年回顾与展望的研究成果。
得益于全球节能减排趋势及新能源汽车的快速发展，全球锂电池市场需求增长迅猛，预测在2025年达到1,223亿瓦时的总需求，其发展主要由动力锂电池需求的增长拉动，而其中据统计2020年中国市场对动力电池的需求位居于世界首位。随着中国新能源汽车的消费驱动及整体生态环境的提升，即使补贴退坡，中国动力电池终端需求仍持续乐观，预计未来五年会以40%的CAGR增长。
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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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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