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 。
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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。
收集矛盾基本信息，完成矛盾信息收集功能，提交成功后办件进入“待办理状态”红色*号为必填项，事件分类为三级联动选项，必须选择第三级选项才能提交。
我国各地区发展不平衡，在原有老旧台区电网改造方面受到资金的制约，原有低压配网供电线路供电半径过长，供电线路线径过小导致线路压降增加，造成线路末端用户电压偏低。 老旧台区线路多位于偏远山区农村，住户较分散，随着生产生活用电负荷增长迅猛，使高峰期配电变压器不堪重负，造成台变重载甚至过载运行，同时线路电流过大会导致电压降增大，从而造成线路末端用户的电压偏低。
在全球气候贸易壁垒升级与国内“双碳”战略深化的背景下，产品碳足迹已成为量化全生命周期碳排、重构国际贸易规则的关键工具。本文系统梳理了产品碳足迹的理论基础，涵盖核算标准、数据库建设及认证体系，并重点聚焦其在金融领域的创新应用。以商业银行为切入点，探讨基于产品碳足迹的差异化信贷投放、绿色供应链金融“链主-供应商”协同模式，以及碳生态数据平台的构建路径。针对当前标准体系不一、数据基础薄弱等痛点，本文从政策激励、数据基建与市场机制三个维度提出政策建议，旨在为构建完善的产品碳足迹金融服务体系提供理论支撑与实践参考
当前，全球正经历新一轮科技革命和产业变革，数字技术、绿色技术、智能技术加速突破，世界经济格局深度调整。我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，加快发展新质生产力、推进新型基础设施建设(以下简称新基建)，成为构建现代化产业体系、塑造国际竞争新优势的战略抉择。
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