为推进数字列车工程化应用，《列车转向架数字孪生建模仿真关键技术研究》以数字转向架建设为突破点，研究数字孪生建模仿真关键技术。
齿轮箱是使用范围很广的部件，而且工况复杂多变，目前大部分公开数据集是在恒定工况、单一故障下测试得到的。本期给大家推荐一个包含时变转速、时变负载、轴承齿轮复合故障的多模式齿轮箱数据集，大大提高了诊断难度。该数据集由五冶集团和清华大学合作采集并在2024年公开的，写论文的同学们赶紧用起来吧！
此图为车间新建屋顶分布式光伏发电项目，建设装机容量为1103.46kWp。组件采用单晶硅功率515Wp及550Wp组件，分布在2#厂房及办公楼屋顶，分块发电，分为3个0.4kV子系统并网。根据屋面情况布置太阳能电池板，所发直流电经过逆变器逆变成交流后，接入厂区配电房0.4kV母线。
低频时是利用路的概念和方法，各点有确切的电压、电流概念，以及明确的电阻、电感、电容等，这是集总参数电路。在集总参数电路中，基本电路参数为工、C、R。由于频率低，波长长，电路尺寸与波长相比很小，电磁场随时间变化而不随长度变化，而且电感、电阻、线间电容和电导的作用都可忽略,因
随着全球风电机组装机容量的不断提高，数字孪生技术将赋能风电行业向更高效、更可靠、智能化的方向发展，为实现“双碳”目标作出更大的贡献。
广州赛孚科技技术有限公司，专注于全行业智慧安全用 电解决方案。通过软硬件结合，解决各种用电问题，例如触 电、电气火灾、电力管理、运维等问题。将“隐形”的电变 为直观数据，实现用电数字化，保障用电场景的安全，同时 降低运维成本、管理成本以及降低设备损耗。
本标准规定了北斗卫星导航系统定时型终端(以下简称定时型终端)的技术要求、测试方法、检验规则及包装、运输和储存等要求。 本标准适用于定时型终端备的研制、生产和使用，也是制定北斗定时产品标准、检验产品质量和产品应用选型的依据
《白皮书》分析了中小数据中心建设、运维现状，并指出供配电、暖通和弱电智能化系统是影响中小数据中心可靠性的三大核心系统。基于这三大系统，《白皮书》从架构可靠、产品可靠、运行可靠和体系可靠四个维度系统阐述中小数据中心可靠性的关键要素，并给出具体的应对措施和建议，对提升中小数据中心的可靠性有很强的指导意义。
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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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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