单板电磁兼容LAYOUT中EMC的設計

在现代电子设计中EMI是一个主要的问题。为抗干扰，设计者要么除掉干扰源，要么保护受影响的电路，最终的目的都是为了达到电磁兼容的目的。

2022-01-20
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DataMesh的原则和逻辑架构

我们渴望通过数据来增强和改善商业和生活的各个方面，这驱使我们在大规模管理数据方面进行范式转变。尽管过去十年的技术进步已解决了数据量和数据处理计算的规模问题，但它们无法解决其他方面的规模问题：数据格局的变化，数据来源的泛滥，数据用例和用户的多样性，以及对变化的响应速度。Data Mesh解决了这些问题，它由以下四个原则组成：面向领域的去中心化数据所有权和架构，数据即产品，自助服务数据基础设施即平台，联合治理。每个原则都驱动着技术架构和人员组织结构的新的逻辑视图。

2022-01-20
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流程工业数字孪生关键技术探讨

流程工业是制造业的重要组成部分, 是国民经济发展的重要基础, 主要包括化工、冶金、石化等行业, 其安全高效的生产对国家而言具有重要的战略意义。然而, 流程工业物理化学变化反应复杂、流程间能质流严重耦合、多目标冲突、在线实验风险大, 给生产流程系统建模与高效协同优化带来极大困难, 严重制约了生产质量和资源利用率的进一步提升。随着信息技术与人工智能的发展, 建立虚实结合、协同优化运行的流程工业数字孪生生产线所需技术逐渐成熟, 其在流程工业的应用价值与潜力日益凸显。

2022-01-19
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中央空调顺德工厂MES系统-基础数据下载-下线采集-配置手册

中央空调顺德工厂MES系统-基础数据下载-下线采集-配置手册，中央空调顺德工厂MES系统-基础数据下载-下线采集-配置手册

2022-01-17
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声波的“漩涡”——声学轨道角动量的产生、操控与应用

在自然界中，携带着角动量的涡旋现象十分常见，例如我们熟悉的水涡及气旋等。众所周知，波动也携带能量及动量，因此我们也可以对携带着线动量P的一束波定义其外角动量：L=r×P。显然这个角动量的大小依赖于波阵面的形态及坐标原点的选择。对于通常的具有轴对称波阵面的波束而言，假如将该坐标原点选为其轴对称中心，角动量的大小则为零。另外，人们已经证明无论是电子波、光波或声波，都可以在特定条件下形成携带角动量的涡旋场。在涡旋场中，波会在行进过程中沿着其轴扭转，形成类似螺丝锥或者意大利面的形态，典型例子如图1所示。这种扭转会造成轴线上波的彼此相消，产生一个具有零场强的中心。若涡旋声束投影在一个平坦表面上，声涡旋看起来将会像一个环，在中心处存在一个没有声压的“黑色”区域。

2022-01-16
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6G：5个趋势+13核心技术

5G已经展开了全面商用，随着5G在垂直行业的不断渗透，人们对于6G的设想也逐步提上日程。面向2030+, 6G将在5G基础上全面支持整个世界的数字化，并结合人工智能等技术的发展，实现智慧的泛在可取、全面赋能万事万物，推动社会走向虚拟与现实结合的“数字孪生”世界，实现“数字孪生，智慧泛在”的美好愿景。

2022-01-16
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专题分析-盈建科：小而美的国产建筑结构设计CAE领军-国盛证券

计算机辅助工程（computer aided engineering，cae）技术的提出就是要把工程的各个环节有机地组织起来，其关键就是将有关的信息集成，使其产生并存在于工程的整个生命周期。

2022-01-14
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量子保密通信在金融行业的应用研究

金融系统的安全稳定依赖于通信网络，并且随着金融技术的不断发展，其所面临的安全风险种类也将更多、范围更大、层次更深入；因此，迫切需要研究新的安全通信技术，通过技术创新，为构筑高安全等级的新一代金融系统通信基础设施提供新思路、新方法。

2022-01-13
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工业时序基础大模型技术发展综述

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

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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”。

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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。

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2026年中国工业具身智能行业发展研究报告

工业具身智能的兴起，源于工业需求与技术能力的共同变化。制造业正从大批量、固定流程生产，走向多品种、小批量、柔性化生产，传统工业机器人在非结构化环境、复杂任务理解和动态适应方面仍存在局限。与此同时，多模态感知、智能决策、运动控制、仿真训练与机器人本体技术持续进步，为智能系统进入真实工业现场创造了条件。因此，工业具身智能并非简单新增一种机器人品类，而是围绕真实工业任务，将感知、决策、执行、反馈与迭代组织成闭环的现场智能系统。

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2026工业网络现状报告

十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。