模态分析(modal analysis)是研究结构动态特性的一种有效方法之一，主要应用于工程振动领域。模态通常指结构的固有振动特性，每一阶模态都有特定的固有频率、阻尼比和振型。获取上述模态参数的过程称为模态分析。它可以分为数值模态分析和试验模态分析。
Duhamel积分是求解任意激励下单自由度系统时域响应的重要方法之一。从数学的角度来看，它本质上就是卷积积分(convolution integral)。因此，本文以结构动力学响应的求解为背景介绍卷积积分，以更直观的理解卷积积分。 在获取任意激励下单自由度系统的时域响应之前，让我们先回顾一下单位脉冲激励下系统响应的求解。
由于在滚动轴承的振动信号中混有很大噪声，因此使故障信号与噪声信号不易区分。为了把反映故障特征的脉冲提取出来，一种有效的方法是让信号先经过带通滤波，然后对其幅度进行非线性提升。峭度就是对幅值进行了四次方处理。下图所示的一个脉冲信号Xi，按四次方关系变化后，高的幅值就被突出出来，低的幅值则受到抑制，从而易于从频率上识别故障。
《报告》数据显示，绝大多数中小企业（占比98.8%）已经开启数字化转型，仅有极少数中小企业（1.2%）尚未开始。其中，处于数字化早期的中小企业占比62.6%，数字化水平较高、由智能驱动的中小企业占比仅为3.2%，已经成为由智能驱动的企业。
关机或断电后，内存上的数据就没有了，属于易失性(VM)存储器。 硬盘比内存的容量更大，存放了大量的数据文件。只要执行了保存(写入)操作，即便关机或断电，硬盘上的数据仍会继续存在，属于非易失性(NVM)存储器。
当前市场环境下，常规水电站与抽水蓄能电站已难以满足系统灵活性调节需求。混合式抽水蓄能电站兼具径流发电与抽水蓄能功能，是优质的大规模灵活性调节电源合理的调控手段有助于激发其调节潜能。沿用政府定价的传统市场模式或脱离市场建设实际，贸然将混合式抽水蓄能电站引会使其面临较大的价格波动风险、陷入成本回收难的困境。
南方电网公司领军级技术专家、南网科研院生产技术研究中心设备监控集成技术研究团队项目经理彭在兴教高代表南网科研院高电压技术研究所所长赵林杰博士作了题为“高压开关多物理场仿真、内特性反演与数字孪生研发与应用”的专题报告。
近年来，光伏与储能电站的安全事故时有发生，尤其随着光储设备功率越做越大，以及光伏上屋顶、储能进园区/家庭成为趋势，如何端到端地实现整个系统层面安全防护成为亟需关注的要点。
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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。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
当人人都能做漫剧真正稀缺的是什么?过去，我们拼演员、拼产能、拼制作、拼投放。现在，当产能不在稀缺，真正的痛点是什么?
人工智能正在沿离身智能和具身智能两条路径并行演进。离身智能以大模型、智能体和代理式软件系统为代表，重点提升数字空间的信息组织、内容生成和流程决策能力;具身智能进一步把模型能力延伸到物理世界，通过“AI大脑+物理载体+环境交互”形成感知、认知、决策、执行和学习闭环。离身智能决定数字生产力扩张速度，具身智能决定人工智能能否真正进入制造、物流、能源、公共服务和家庭服务等实体领域。
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