针对通信电源以及近些年电动汽车的发展,市场上大量需求高效率,高密度化和高动态稳定等要求的大功率开关电源越来越多。本课题研究了PFC以及级联LLC拓扑应用在3000W输出功率段通信电源的效率优化、控制优化的理论分析和设计方法。
以AI决策为主，萨摩耶云应用矩阵已服务众多行业头部企业，积累了大量的复杂决策经验和实践，通过对业务的深度理解，以及与服务企业的合作共创，沉淀并形成可针对不同行业业务场景的产品框
一部高质量的性能优良的电子整机产品的制成，要经过多道工序，其质量好坏，取决于多种因素。包括：原材料的质量，元器件和部件的性能和质量，线路设计的优劣，结构安排的合理性，工艺的先进性，造型设计是否美观等等。
出租车需求、交通流、区域降雨等城市应用的时空（ST）数据具有内在的随机性和不可预测性。最近，提出了基于深度学习的ST预测模型来学习数据的ST特征。然后，这是非常具有挑战性的：（1）充分学习复杂和非线性的时空关系；（2）对时空数据的频繁变化建模，时空数据是动态的，随时间变化（不规律），而且被许多因素影响，如变化的天气，交通事故，交通管制，PoI等；（3）有许多复杂的外部因素能够影响预测的准确性，而且并不能将他们准确的列出来。为了解决以上问题，本文我们提出了一个新颖的基于深度对抗网络的模型（D-GAN），通过通过无监督学习时空特征表示来更准确地进行时空预测。D-GAN模型采用基础的GAN的结构，学习数据的生成和变化推理。D-GAN包含两部分：（1）一个深度时空特征学习网络通过隐形分布建模来对时空关系，语义变化，数据中变化的且不规则的潜在因素建模；（2）一个聚合模块，用于整合外部因素来更好的推断。据我们所知，以前没有任何工作通过深度隐式生成模型和无监督的方式研究时空预测问题。在两个真实数据集上进行的大量实验表明，该方法比传统的基于深度学习的预测方法获得了更准确的结果。
随着现代科学技术的飞速发展，电子、电力电子、电气设备应用越来越广泛，它们在运行中产生的高密度、宽频谱的电磁信号充满整个空间，形成复杂的电磁环境。复杂的电磁环境要求电子设备及电源具有更高 的电磁兼容性。于是抑制电磁干扰的技术也越来越受到重视。接地、屏蔽和滤波是抑制电磁干扰的三大措施，下面主要介绍在电源中使用的EMI滤波器及其基本原理和正确应用方法。
差模电容CX接在交流电进线两端，它上面除加有额定交流电压以外，还会叠加交流进线之间存在的各种EMI峰值电压。所以该电容器的耐压及耐瞬态峰值电压的性能要求较高，同时要求该电容器失效后，不能危及后面电路及人身安全。CX电容器的安全等级又分为X1和X2两类，X1类适用于一般场合，X2类适用于会出现高的噪声峰值电压的应用场合。
在过去的十年里，光频梳的应用在科学和工程的各个领域迅速发展，包括化学传感、计时、测距、寻找系外行星以及作为光子通信中波分复用的来源。虽然这些研究最初是使用桌面系统进行的，但基于芯片的非线性光子学的最新发展为实现梳器件的高度紧凑、便携、健壮和完全集成的外形提供了前景，使其在广泛的环境中普遍使用。对于光谱学、时间和频率计量学的许多应用，希望梳带宽非常宽（例如，通过f-2f干涉测量进行自参考倍频程跨越），这只能通过非线性光学相互作用来实现，这些非线性光学相互作用产生的新的光学频率范围大大超过入射到非线性介质上的初始激光场。能产生如此宽光谱的两个最显著的例子是在光波导中产生超连续谱和在微谐振器中产生克尔梳的过程。
随着互联网技术的迭代和城市数字基础设施建设的完善城市服务平台逐渐发展成两种典型模式：数字政务服务平台属于城市综合公共服务平台 通常以政府和地方国企为主导方 主要用以提升城市公共服务和城市治理能力 是数字政府建设的重要组成部分；城市垂直公共服务平台通常围绕城市某块公共资源做延伸 以满足市民某个单一公共服务场景的需求 常见的有城市公共交通平台、城市旅游出行平台、城市医疗系统平台等 。
没有账户，需要注册
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。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
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”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
