荷电颗粒多物理场动力学分析与高压静电净油技术研究

随着“中国制造 2025”规划的提出与实施，传统的中国制造业正加速向智能制造转型升级，润滑油的使用量逐年攀升，国内油液系统由于没有采取适当的净油措施，导致润滑油等油液使用寿命大幅缩短，产生废润滑油量也逐年增加。同时，智能制造对润滑油等油液的质量要求也越来越高，由于液压油选择不当或液压油污染所引起的液压系统故障占总故障的 75%以上。为了提高油液清洁度、降低机械系统故障率、延长油液使用寿命和减少废油对环境污染等，研究高效的高压静电净油技术及静电净油的最优工作条件显得尤为重要。为了研究高压静电净油过程影响净油效率和净油速度的关键影响因素，为在线式高压静电净油系统的设计开发提供理论依据和技术支撑，本文主要从荷电两相流颗粒的动力学模型、电场中介质变化对电场分布规律的影响和关键因素对荷电两相流油液净化系统净油效率的交叉影响规律进行了研究。

2021-07-01
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基于光场式时栅光强分布的空间调制优化方法研究

随着智能制造的不断发展，现代精密位移测量技术在工业生产中扮演越来越重要的角色，其中最为主要的测量方式为光学位移测量，常见的高精度光学测量有光栅位移测量和激光干涉测量。但是，由于高精度光栅位移传感器存在加工难度大制造成本高，以及激光干涉仪价格昂贵使用环境苛刻等问题，作者所在课题组开展了光场式时栅的研究。前期研制的光场式时栅位移传感器利用光强进行时间和空间调制实现位移测量，但是存在光强空间调制精度不高的问题，因此本文进行了光强分布的空间调制优化方法的研究，主要开展了以下研究工作

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基于耦合理论的高技术产业金融供给侧改革研究

高技术产业是国家经济和科技竞争的重要阵地，高技术产业发展对推动国家产业结构升级，提高国家核心竞争力具有非常重要的作用。近年来，我国高技术产业获得了迅速发展，2014年国内有27939家高技术产业企业，较2005年增加59％，而高技术产业主营业务收入较2005年增加275％，高达127367亿元，利润较2005年增加469％，高达8095亿元。虽然国内高技术产业发展快速，高技术产业在国民经济中的地位也越来越重要，特别是在量子通信、载人航天等个别领域处于一定领先地位，但是由于大多数高技术产业核心技术由欧美日等发达国家掌握，如人工智能、无人驾驶、虚拟现实、智能制造等，这导致国内高技术产业发展等与发达国家相比依然存在较大差距，造成这一现象的原因有很多，有高技术产业研发投入占比较低，高技术产业人才缺失，高技术产业技术积累不足等因素，但有效金融供给不能满足其日益增长的金融需求是影响高技术产业发展的重要原因。

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基于SolidWorks二次开发的机电产品模块化设计研究

随着社会经济的发展，客户对机电产品的需求逐渐呈现快速变化、多样化、定制化的发展趋势。同时，企业也在逐渐采用新的设计方法和智能制造手段，提高自身的设计研发效率，以更好的满足日益变换的市场需求。因此，研究机电产品的模块化设计方法，研究智能的计算机辅助设计和模块化设计系统开发，具有重要的意义。

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基于大数据的智慧云物流理论、方法及其应用研究

随着计算机技术和网络技术的普及与应用，以物联网、大数据和云计算为代表的新兴IT技术出现并飞速发展，因此，传统的物流服务模式己经不能满足客户的个性化需求。现代物流业急需一种全面、高效、便捷、个性化以及安全的智慧物流服务模式，N止L，基于新兴IT技术、RFID技术、GPS和其他设备的智慧物流模式应运而生。目前，云物流的理念已经在物流产业出现，但仍处于起步阶段，目前尚未形成完整的体系。

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超声检测在路侧泊车收费设备中的设计

近年来，随着互联网与智能制造、人工智能物联网 AIoT、中国制造 2025 等带来全新的技术产业平台，现代化城市智慧交通进程得到不断推进，越来越多的城市引入智慧路侧停车系统缓解城市交通压力。当前路侧停车收费设备的发展主要以视频实时检测为主，且目前主要探测方式有激光检测以及红外检测等，存在功耗过高、精度较低等缺点。而本设计在路侧泊车收费设备中加入超声波探测技术，实时探测是否有车辆驶入停车位，其功耗较低、探测精度及稳定性较高。

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正交柱面成像式动态坐标测量方法研究

推动工业由加工制造向智能制造的转型升级是未来工业的发展趋势之一，作为智能制造的典型应用，智能化装配和运动过程监控要求实现对多个目标点的同步、实时测量。现有的坐标测量方法，如：激光跟踪全站式测量、光电扫描网络式测量、立体视觉测量，在对运动物体进行测量时，分别面临着单目标、非同步测量、测量频率低的局限性。所以必须探索一种高性能动态坐标测量新方法，以满足不断发展的工业需求。

2021-07-01
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TC公司认知型制造执行系统研究

工业4．0概念的提出，为企业实现智能化制造提供了理论基础和实施技术路径，对于复杂的离散型制造企业而言，实现智能化生产需要从生产管理模式、产品制造数据的数字化、智能设备的网络化、信息管理系统的智能化以及员工整体素质的提高等多方面入手，需要漫长的探索、实施过程。

2021-07-01
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。

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Token经济100问（2026.7）

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认识“字”，只认识词元。要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立世界人工智能合作组织(WAICO)。