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高熵合金焊接方法和焊接机理的研究与综述

本文对高熵合金(High-entropy alloys,HEAs)的固态焊和熔焊进行了综述。对于高熵合金的固态焊接,讨论了微观结构变化和焊接参数对焊接接头性能的影响。分析了高熵合金熔焊中激光焊、电子束焊和气体钨弧焊的应用。然后讨论了HEAs熔焊中的焊接机理、晶粒凝固行为和相形成。讨论了优化焊接接头性能和微观结构的方法,包括参数的调整、焊前热处理和焊后热处理的使用,以及金属夹层在HEAs不同焊接中的应用。数值模拟在HEAs焊接中的应用可以促进实验参数的优化。此外,还应用了HEAs作为涂层,提高了基于焊接方法的材料的性能和寿命,并实现了HEAs填料在焊接中的应用。今后,分子动力学模拟可应用于分析HEAs焊接中的原子扩散和应力分布,在HEAs焊接领域仍有许多方面有待探索。

  • 2022-01-19
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绿盟黑洞云清洗服务(自营)技术白皮书

绿盟科技集团股份有限公司 ( 以下简称绿盟科技 ), 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。

  • 2022-01-19
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无线政务专网演进与建设研究

随着我国经济的高速发展,电气化铁道的发展已经进入了一个崭新的历史发展阶段,客运专线,高速铁路不断地投入运行,铁路变电站的管理及运营的自动化、智能化应运而生。随着通信技术、电子技术的发展,铁路变电站自动化监控巡检系统慢慢成为了铁路管理及运营的基础。

  • 2022-01-17
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智能驾驶进化史

中国第一辆自动驾驶汽车是 90 年代初的 ATB-1(Autonomous Test Bed-1),由北京理工大学、南京理工大学、国防科技大学、清华大学和浙江大学五家单位联合研究,而后的 ATB-2 速度较之第一代提升了 3 - 4 倍,这些院校多数成为了后来中国无人驾驶人才的摇篮。

  • 2022-01-17
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中国5G产业链市场方面重点分析及未来发展

5G,即第五代移动电话行动通信标准,也称第五代移动通信技术。目前5G技术正在落地中,下载速度预计可达1.25GB/S。与2G、3G、4G不同的是,5G是对现有无线接入技术(包括2G、3G、4G和WiFi)的演进,以及一些新增的补充性无线接入技术集成后解决方案的总称。5G三大应用场景有eMBB、uRLLC、mMTC。

  • 2022-01-15
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华为物联网安全技术白皮书2018

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来,国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变,对于提高国民经济和社会生活信息化水平,提升社会管理和公共服务水平,带动相关学科发展和技术创新能力增强,推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

  • 2022-01-13
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数字化车间新国标要素解读

针对离散工业的数字化车间的体系架构、基本功能、信息交互、基础数字化、工艺数字化、制造运营数字化等功能模块给出通用性要求。本标准为GB\T推荐性标准,以定性为主。

  • 2022-01-12
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基于全栈式实时风控引擎的流量反作弊平台建设

恶意刷量、虚假流量充斥着多个行业,给客户造成上百亿的营销费用损失。流量黑产的设备、手机号、IP等资源和手段不断进化演变,作弊成本增加,识别难度加大。

  • 2022-01-11
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储能是指能量的存储,即通过一种介质和设备,把当前剩余的能量以其本身的形式,或者换成另一种能量形式存储起来,根据末来使用的需求,以特定能量形式释放出来的过程。广义上来看,储能包括储电、储热、储气/氢以及化石燃料。本报告核心讨论储电。 储能技术是通过特定的装置或物理介质将不同形式的能量通过不同方式存储起来,以便以后需要时再次利用的技术。按照存储介质分类,电能存储目前主流的划分方式包括机械储能、化学储能以及电磁储能。

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2026智能体管理学-从模型能力到组织操作系统报告

结论一:未来竞争力取决于管理密度不是谁先接入模型,而是谁先把模型变成制度化生产系统结论二:智能体管理的目标不是“全自动”而是“高可信的人机协同”。

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麦肯锡思考46种框架

46种麦肯锡经典思维框架,这些框架被分为以下几大类: 1. 逻辑思考类 金字塔原理:通过结构化思考和表达,让观点清晰有力。 MECE原则:确保分析的完整性和独立性,避免重复和遗漏。 逻辑树:将复杂问题分解为可管理的小问题,逐步找到解决方案。 归纳与演绎法:通过总结趋势或应用通用规则,快速得出结论。

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2026基于大模型的金融数据库智能运维场景建设研究报告

随着大数据时代的来临,超大规模数据库成为各行各业数据管理的核心。传统数据库运维方式在应对海量数据与复杂需求时,面临着人力不足、技术复杂、响应滞后等挑战。大模型技术凭借强大的语义理解与上下文关联能力,为超大规模数据库运维带来了新的机遇。

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