车路协同是实现智慧交通的必然技术途径，不同车路协同应用对网络需求差异性较大，需要5G网络提供端到端的大带宽、低时延、高可靠的灵活定制化服务，从而满足差异化服务等级SLA需求，因此网络切片技术将成为车路协同系统必不可少的关键技术。通过与车企深度合作，挖掘车企更多的应用场景，识别5G网络应用在车联网领域的痛点，探索端到端网络切片解决方案，进行现网测试和验证，为切片技术服务车联网提供技术支撑。
当前V2X正处于试点探索运营阶段，通过产业示范推动V2X发展。随着三部委政策的出台，V2X芯片、模组、终端、CA平台等均已可实现跨厂商互通，产品技术正在走向规模验证阶段。RSU位于路侧，是车路协同的核心单元，其管理运维要求自动化、批量化、远程化。通过行业调研，研究当前车路协同路侧设备RSU对运维管理的需求，分析RSU运维管理平台需要支持的功能需求，梳理不同RSU厂商需支持的基本数据能力和通信协议，通过研发实践实现可落地平台产品，支撑异厂家RSU与运维管理平台的互联互通。
龙勃透镜天线是一种基于透镜原理实现电磁波汇聚的新型天线，与传统天线相比较，它更能有效控制波束宽度和覆盖范围，目前已广泛在高速/高铁等干线场景应用，并取得了较好的应用效果。基于此，在进行大规模现场测试分析基础上，详细给出龙勃透镜天线在高铁场景下的应用建议与策略，可有效为专业人员对该天线在高铁场景下应用提供相应参考。
介绍了西南某厂KVM型外循环立磨水泥半终粉磨系统的应用情况，采用“外循环立磨+球磨机”作为主机装备，应用结果表明：半终粉磨系统运行稳定，立磨直接选出的成品比例高，节能效果明显，系统技术指标先进，水泥产品需水量低，外加剂相容性好，为降低水泥粉磨电耗，提升水泥品质提供了一种新的选择。
我公司现有一条HFCG160-120辊压机+Φ4.2m×13m球磨机组成的联合水泥粉磨系统，该水泥粉磨系统的设计能力90万t/年（P·C 32.5水泥）。自投产以来，在磨制P·O42.5以上等级的水泥时，水泥磨台时产量低，吨水泥电耗高，对公司综合水泥的可比水泥综合电耗的控制造成很大影响。尤其是新疆区域取消P·C32.5水泥的生产销售后，基本全部生产42.5以上等级的水泥。这样一来，水泥的综合电耗将明显上升，可比水泥综合电耗在限额的边缘，在国家实行阶梯电价控制水泥综合能耗的情况下，将面临着可比水泥综合电耗超限值以后提高电价的局面。提高台时产量、降低吨水泥电耗将是我公司当前面临的首要任务。
提出了水泥厂低温余热发电系统余热深度回收利用的技术路线，以解决水泥厂低温余热发电系统普遍存在的余热锅炉排烟温度过高和蒸发量不足的问题。提出的两种余热深度利用方案，分别为窑头余热锅炉排烟余热回收至给水系统技术路线（方案一）和窑头窑尾余热锅炉能量优化配置技术路线（方案二）。方案一通过加热窑头余热锅炉给水温度，将窑头余热锅炉排烟温度从115℃降低至85℃，提高了系统余热利用效率。方案二通过优化能量在窑头和窑尾余热锅炉之间的分配，将窑尾余热锅炉排烟温度从219℃降低至201.3℃，提高了系统余热利用效率。方案一低温余热发电系统的年收益为101.24万元/年，静态投资为190万元，静态投资回报期为1.88年。方案二低温余热发电系统的年收益为210.88万元/年，静态投资为165万元，静态投资回报期为0.78年。这两种方案均在节能方面具有显著的经济效益，符合国家节能减排的要求，对水泥厂低温余热发电系统的余热深度利用具有一定的指导意义。
水泥粉磨是水泥生产过程中重要的环节，水泥质量的好坏与粉磨系统的运行状况有着重大的关系，因此，对水泥粉磨系统控制问题的研究具有重要的意义。但是，由于水泥粉磨系统具有非线性、强耦合和大延迟的特性，难以建立精确的控制模型。为解决这个问题，提出了使用智能专家控制系统来控制水泥粉磨系统的生产过程。首先分析了水泥粉磨系统各个回路之间的耦合关系，并根据它们的关系将整个水泥粉磨系统的控制分解为磨机负荷控制、粒度控制等五个部分，由五个控制器相互协作来实现对系统的控制。最后我们将设计的控制系统应用于水泥生产现场，根据现场数据显示，智能专家控制系统的使用明显提高了水泥粉磨系统运行的稳定性，达到了提高产量、提升质量和降低能耗的目的。
热工标定的结果在一定程度上反映了实际生产状况，便于企业认识和掌握其运行状态，为下一步的改善和提高提供了定量化的依据，是提升生产技术水平必要的措施。但是，所谓热工标定在很大程度上还是局限于“掌握现状”，但对如何改善、才能改变上述困境、具体需要什么样的技术措施和方法在常见的热工标定中却涉及甚少。所以，在许多常见的热工标定报告书中，往往会出现标定数据一大堆，计算公式不少，而具体的技术措施和可实现预期结果的技术方案却看不到的现象。这样的热工标定其实只是相当于生产线的“体检”，只有问诊的检查结果，没有治疗的处方。最终导致处在即使企业做了热工标定，也无法获得可靠的、可定量化的技术改善措施的窘境。
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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。
本周(2026/08/24-2026/08/28)化工板块整体涨跌幅表现排名第5位，涨跌幅为3.40%，走势处于市场整体上游。上证综指涨跌幅为1.20%，创业板指涨跌幅为-3.42%，申万化工板块跑赢上证综指2.19个百分点，跑赢创业板指6.81个百分点。本周化肥、农药板块涨幅居前。一方面，受干旱、洪涝、厄尔尼诺等极端天气事件频发扰动，当前全球粮食库存处于低位，粮价具备向上弹性，复盘历史，粮食价格与化肥价格呈正相关，粮价上行有望带动化肥价格联动修复。需求层面，国内秋季备肥、农化冬储陆续开启，叠加农作物抗逆保产、提质增产的现实需求释放，农用化学品行业景气度有望抬升。成本端，前期中东地缘冲突推升油价、硫磺等上游原料成本，随着地缘局势边际缓和，成本端压制或将逐步缓释;同时海内外磷肥价差维持高位，伴随磷肥出口限制解除，出口预期修复， 共同推动板块走强。
医药2026H1:创新药产业链维持高景气 26年开年以来，BD事件仍有催化叠加国内医保支付政策利好释放，板块经历小幅上行，整体仍处震荡。年涨幅来看，医药板块估值有所回调，处于相对低位。截至2026/8/28，中万医药PE(TTM)为29.09X，达到29%分位(自2010/2/5始，下同)，而沪深300 PE(TM)为13.13X;医药板块估值溢价率为121.52%，达到历史11%分位，低于历史平均溢价率187.7%，处于2010年以来的相对低位，具备性价比。2026Q1医药主题基金规模达到2105亿元，26Q2环比减少211亿元至1894亿元，环比.1.0%，整体规模仍维持高位，CRO和创新药系主要重仓，对比26Q1，CRO系主要调仓方向。我们队为，我国基本医保基金收支稳健增长，在医药支付端提供稳定支撑。创新药的海外进展将逐步进入实质性的兑现阶段;创新药产业链业绩积极，CXO半年报整体超预期，目前板块仍有估值性价比;器械板块招采Q2边际复苏明显，有望迎来确定性机会。我们看好下半年核心资产的价值回归，建议重视:
在电气场所工作时，相关人员沟通、协作、明确职责、工作任务及范围、安全措施，履行有关手续的书面依据。控制盘和低压配电盘、配电相、电源干线上的工作 二次系统、低压电动机、照明等回路上的工作，无需将高压设备停电者或做安全措施者 非运行人员用绝缘棒和电压互感器定相或用钳型电流表测量高压回路的电流 在大于设备安全距离(表2-1)的相关场所和带电设备外壳上的工作以及无可能触及带电设备导电部分的工作 高压电力电缆不需要停电的工作
完全没用过WorkBuddy，但想系统上手的人。 会用AI聊天工具，但不知道怎么把AI变成"真正干活的同事"的人。 已经用过 Codex、Cursor、Claude Code、ChatGPT,想比较 WorkBuddy 工作流的人. 职场白领、独立开发者、AI工具博主、团队负责人。 想搭建AI办公自动化工作流、知识库和多Agent协作体系的人。 有大量重复性办公任务(周报、数据处理、文件整理)想自动化的人。
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