在无损检测领域，目视检测是指用人眼对被检测目标表面进行直接观察，或借助内窥镜、镜子等光学设备进行间接观察。目视检测具有门槛低、易操作、成本低等优点，是结构损伤检测中应用较为广泛的技术之一，如在空客系列飞机的外场运营维护中，其目视检测程序文件的比例呈现递增的趋势，A350宽体客机的目视检测程序比例已达到17%。目视检测与技术人员的能力、经验等主观因素密切相关，且极易受到站位、光线和温度等客观条件的影响，小尺寸损伤的检出概率和检测精度存在明显不足。
进行了SiC/6061复合材料真空辅助压铸试验，研究了表皮层和不同壁厚试样内部孔洞的形成机理，并探讨了其对试样力学性能的影响。结果表明，不同壁厚试样均存在厚度约为0.5 mm的表皮层，2 mm壁厚试样以分散的气孔为主，壁厚增大为4 mm后，孔洞转变为以气缩孔为主，并形成了大尺寸缩孔，孔洞集中于试样轴线心部区域。拉伸过程中，大尺寸缩孔易诱发试样脆性断裂，而处于表皮层中的颗粒易引起表皮层脆性破坏，导致试样力学性能下降。
路面构造的测量方法一直是路面抗滑性能研究的重点话题，为了弥补传统路面构造测量技术的精度不高、效率低下，且测量范围代表性不足的缺陷，本文基于非接触式激光三角测距法原理，自主研发了一套超高速线激光测试系统。利用线性插值与空间拟合平面法对采集数据进行处理，有效重构了路面构造的三维形貌；基于传统铺砂法MTD和平均断面深度MPD测量原理，提出三维曲面构造深度计算方法，以改善人工铺砂法测量构造深度的主观性；最后通过几何学方法对比，验证了该计算方法的可靠性。试验结果表明基于面域扫描技术的线激光系统能够大幅度提高沥青路面构造的扫描效率与测量范围，测量数据三维直观，具有很高的应用价值。
表面粗糙化处理主要通过水热法、溶胶-凝胶法、化学气相沉积、层层自组装等方法在木材表面沉积无机纳米材料（如SiO2、TiO2、ZnO等），或采用等离子体刻蚀法直接在木材基底开凿粗糙结构。常用的低表面能物质主要有十六烷基三甲氧基硅烷（HSTMS）、十八烷基三氯硅烷（OTS）等长链有机硅烷和氟化硅烷等。
采用冷等静压CIP（ColdIsostatic Pressing）工艺生产的各向同性石墨具有高强度、低消耗、结构细密和理化特性均匀等特性，与天然石墨相比，其颗粒没有择优取向，强度和导电各向等性、组织均匀颗粒微细致密强度高，其应用实例见图1，应用领域包括：①可承受超过1000℃（1800℉）的高温和高腐蚀环境的DSS（定向凝固）或VGF（垂直梯度凝固）工艺多晶铸锭炉配套热场（细颗粒石墨制成加热器、底板和侧板部件）；②太阳能高纯度单晶硅、锗和III/V族化合物单晶直拉单晶制造（CZ法）装置（包括加热器、三瓣坩埚、炉底护盘等石墨材质零配件）；③硅电池片生产过程：镀抗反射涂层膜等离子气相沉积（PECVD）耐高温、高强度、导热性好载体石墨舟和模具电火花放电加工EDM（Electron Discharge Machining）电极；④航空航天、陶瓷、冶金、热处理高温炉、机械密封用玻璃及石英工业和核工业、有色及贵金属工业等领域，并逐渐由一般产业机械领域扩展到电气、电子学、尖端技术、运输机械、高新科技领域，主要用途见图1。
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对于一种原子尺度的纳米材料，研究石墨烯时不可避免要涉及其表征与分析，通过合适的测试手段我们可以得到关于石墨烯材料尺寸、形貌、原子结构等方面的信息，这些特征对分析石墨烯的性质以及指导石墨烯的研究具有重要的意义，各种表征手段可以为石墨烯的研究提供强有力的支持。由于石墨烯独特的低维属性，研究它的微观结构就必须使用一些可以观测到纳米尺度的分析手段，如各种电子显微分析技术等。
在国家的大力支持下，新能源汽车近几年迅猛发展，市场增长迅速。作为新能源汽车的核心部件，锂离子动力电池得到飞速发展。同时，市场对锂离子电池的能量密度、寿命、安全等方面不断提出新的要求，国家补贴政策调整对电池成本也提出更高的要求。因此，电池厂必须更加重视生产过程中的品质和成本，努力提高产品的质量和一致性，降低生产成本。而锂离子电池极片制造是电池生产过程中的关键过程，具体包括浆料的制备、极片涂布和干燥、极片的辊压压实，以及极片的裁切。目前，在电池极片制备过程中，越来越多的在线检测技术被采用，从而有效识别产品的制造缺陷，剔除不良品，并及时反馈给生产线，自动或者人工对生产过程做出调整，降低不良率。
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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。
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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。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
AR眼镜与AI深度融合是下一代计算终端从纯音频，摄像类无屏产品，快速演进为音摄功能延续，新增显示屏的AI智能交互眼镜。AI智能眼镜蓬勃发展，预计市场规模将保持高速增长，2026年销量超过70万台。
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