连铸中遇到的主要操作故障之一是“漏钢”。当铸流坯壳破裂时，坯壳内静止的熔融钢水溢出，堵塞机器，需要付出昂贵的停机代价。为拉出漏钢坯壳，就要再延长漏钢引起的停机时间，因为它可能会堵塞导辊或足辊，需要用气割清理堵塞，拉出坯壳。当漏钢坯壳温度降低时，需要把它切成小块，用矫直机从机器中取出，而矫直机设计成能在稳定阶段逐步地矫直曲冷坯壳，上轧辊可提供足够的提升重力，弄出不太长的弯曲铸流。因此，漏钢对铸机的有效性有重大影响——影响生产率和生产成本。
降低成本说起来容易，做起来难，但企业要走出困境，逆势发展，降低成本却不失为一条路。炼钢成本主要由三部分构成：可变成本、固定成本和综合回收利用。其中可变成本是指随产量的变化总耗量也跟着升降的项目，包括：钢铁料消耗、合金料、辅料、耐火材料、动力等。依据炼钢成本三要素，公司精心拟定了多项成本考核指标，依托管理和技术创新，并通过将各环节、各工序的成本要素细化分解到各个岗位，全方位推进降本增效工作
以河钢集团唐钢公司第二钢轧厂炼钢转炉的干法除尘系统为研究对象，对其除尘机理、流程、应用难点等进行了分析，针对性地提出了千法除尘工艺优化方案，极大地提升了炼钢转炉的除尘效果，降低了工作时的能源消耗,具有极大的应用推广价值。
铁矿粉的烧结特性与其密度、颗粒大小、形状及结构、黏结性、湿容量、烧损、软化和熔化温度等因素有关。 介绍磁铁精矿粉的物理特性和烧结性能。 详细阐述赤铁矿粉烧结优于磁铁精矿粉烧结的主要原因： 1）烧结矿矿物结构决定烧结矿质量 2）烧结过程料层透气性是影响烧结矿质量的主要因素
分析风口小套烧损的类型及损坏机理，总结出唐钢炼铁厂北区 3号高炉小套破损频繁的原因，采取加强原燃料的筛分、 适当提高炉温、 发展中心气流与控制边缘气流等措施后，风口小套烧损数量明显减少。
转炉顶底复吹技术和溅渣护炉技术的应用,使转炉冶炼品种扩大,质量和生产效率大幅提升,而作为转炉炼钢过程的最后一道工序———出钢,成为影响冶炼质量、产量和品种的重要因素。出钢口的使用寿命、更换时效及修补寿命则直接影响着炼钢生产效率和转炉冶炼周期。转炉出钢口修补料的烧结时间和使用寿命直接影响着炼钢生产
本文针对多元总体最小二乘中系数矩阵存在常数项和重复元素的问题,提出了一种多元部分变量误差模型（multivariate partial EIV model）。根据总体最小二乘平差准则,采用非线性最小二乘平差理论和经典间接平差方法推导了三种多元部分变量误差模型的解算算法。通过一个实测算例和一个模拟算例进行了参数解算,结果分析表明本文算法能得到与文献算法一致的参数估值,验证了本文算法的有效性和可行性。
针对水文过程模拟模型的复杂性及校准参数的准确性问题,提出一种相对较新的全局优化算法——多目标粒子群优化（MOPSO）算法定义多个目标函数,并引入Pareto前沿解概念,扩大了采样空间,提高了算法的运算速度和鲁棒性,进而对垂向混合产流模型进行模拟。实例应用结果表明,与单目标算法相比,多目标算法能较准确地模拟水文过程的多方面因素,提高了优化结果的精度。
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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。
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。
基于国产化软硬件技术栈，打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案，为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务，满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。
全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进
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