找同一片板子 相同的 無功能單獨焊盤 用烙鐵 加溫 同時 輕輕 推推看 是否也會脫落，看不出 立體情況 藍圈 位置是其它雜質 或是凹陷的基材？
1）通用的设计标准认为，开孔大小应该比PCB焊盘要相应减小。2）当使用免清洗焊膏、采用免清洗工艺时，模板的开口尺寸应缩小5%一10%。3）减小面积和修正开孔形状通常是为了提高锡膏的印刷质量、回流工艺和模板在锡膏印刷过程中更加清洁，这有利于减少锡膏印刷偏离焊盘的几率。
高压断路器是电力系统的主要设备之一，起着控制负荷和隔离系统故障的重要作用。当系统中设备发生故障，如果断路器开断失败，无法将系统的故障点快速隔离，必将导致事故扩大甚至造成大面积停电，因此，断路器必须保持良好的运行状态。断路器能否可靠动作、快速开断短路电流，与灭弧室和机构的性能有重要关系。用于频繁投切电容器组的断路器，一天就需要投切几次或者十几次；而一些主变断路器及重要负荷的断路器，一年甚至几年才操作一次。断路器操动机构中每个部件出现问题，都可能导致断路器不能正常动作。为防止断路器机构出现拒动或动作状态不满足机械特性要求，国内外开展了许多针对高压断路器在线监测与故障诊断系统的研究，并取得了一定成果[1-3]。本文通过对断路器机构中发生故障较多的核心元件——分合闸电磁脱扣器与储能电机进行建模，提出与之相应的在线诊断策略。经过仿真与实测样本波形对比，结果表明，该模型能够有效的解释和预测高压断路器中分合闸电磁脱扣器与储能电机的电流波形，为实现精准的故障分类提供了良好的数据预处理基础。
目前，变电站自动化系统和设备的运维检修，以现场作业为主。变电站具有宽地域、维护点分布广、监控系统厂家众多等特点[1]，传统的现场作业模式需要往返于变电站现场，消耗的时间过长，有效工作时间较短。随着调变一体化大运行、大检修的深入，无人值守智能变电站进入全面建设阶段[2]，变电站自动化广域运维系统得到了广泛应用。
随着我国科学技术不断发展，自动化水平不断提高，变电站无人值守模式逐渐成为变电站监控和保护的主流趋势。变电站巡检主要是对变电站内部设备包括仪器仪表等进行巡检，通过定期检查确保设备能够稳定运行。采用机器人进行自动化巡检，既能够保证安全性和高效性，又能够克服传统人工变电站巡检所存在的一些问题和缺陷，而巡检机器人的路径规划则是机器人导航的关键技术之一[1]。
POP锡膏:一般来POP制程工艺中选用锡膏时必须满足以下三个前提条件1）POP锡膏中的合金成分需与实装板中所采用的印刷锡膏成分一致或尽量接近，以保证两种锡膏的制程水平的差异不会太大。
此温区段的升温速率迪常控制在1℃-3℃秒之间,其目的是:1.挥发锡膏中的低温溶剂（锡膏调和剂,对焊接不起作用） 2.让元件缓慢升温,减少大小元器件之间的温差,特别针对大尺寸异型元件,如电源板上常用的陶瓷变压器及LCD主板上208PIN等大IC,3.防止元件的受热冲击,对PCB变形、元件内裂等有帮助4.防止锡膏飞溅,而产生锡珠
如果板上零件稠密，印上丝印时因字体偏小，导致识别困难及可能造成AOI误判时，SMT元件不加丝印及元件框. 丝印不能在焊盘上，丝印标识之间不应重叠、交叉，不应被贴装后元件遮挡，丝印离SMT元件本体的距离不小于3MM
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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