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高炉湿法喷注料抗侵蚀性能研究

高炉内衬湿法喷注技术,已普遍应用于高炉检修过程内衬修复。湿法喷注材料的选择,在考虑强度、耐磨、抗热震等物理性能的同时,需重点突出其抗气氛侵蚀性能,即抗 CO 侵蚀。经对材料多角度试验, 综合分析,选择低铁莫来石作为喷注料骨料,既提高材料抗 CO 侵蚀性能,又兼顾材料强度及抗热震性能。本文侧重对材料侵蚀性能试验过程和结果作出分析与评价,供参考。

  • 2021-04-16
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构建SafeAI:从零实现基于同态加密的神经网络

iamtrask发表于2017年3月17日的博文,手撸一个基于同态加密的神经网络。原理讲得很透彻,且深入浅出,通俗易懂,有兴趣的同学可以手撸一个试试。学习一下复杂函数例如Sigmod的同态实现也是不错的。

  • 2023-04-03
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黄莹教授:大规模新能源柔性直流送端系统构建关键技术

浙江大学黄莹教授作了题为“大规模新能源柔性直流送端系统构建关键技术”的报告,征得黄莹教授同意,特与您分享。

  • 2024-10-11
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MIMO空时编码技术研究

无线通信系统的目标是实现无所不在的、高速、可靠的移动多媒体传输。由多发射和多接收天线组成的多输入多输出MIM0(Multiple-InputMultiple-0utput)技术正是在不牺牲发射功率和信号带宽的条件下,达到这一目标的有效技术之一。MIMO 技术在无线通信链路两端均使用多根天线,可以充分利用无线传播中的多径传输,使频谱利用率和链路可靠性得到极大的提高。与MIMO 技术紧密相关的就是空时编码,本文将介绍常见的三种空时编码技术:分层空时编码、空时网格编码和分组空时编码的性能和复杂度,最后对三种编码方案的优缺点进行总结比较。

  • 2024-07-25
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健康评估、预测和剩余使用寿命-S-MEFC算法

以下我们尝试通过引入一种新的分区算法以及一种新的系统健康状态评估方法来解决上述提到的问题(第 4.3.1.3 节)。所提出的聚类算法是减法-最大熵模糊聚类(S-MEFC)[JAV 13a, JAV 15a]。它基于(并利用)两种分区算法:

  • 2024-06-08
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YOLOv5改进之YOLOv5+GSConv+Slim Neck

3、修改配置文件,将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv ,C3模块换为VoVGSCSP。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv,C3模块换为VoVGSCSP。2、找到yolo.py文件里的parse_model函数,将类名加入进去,注意有两处需要添加的地方。3、修改配置文件,将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv。将YOLOv5s.yaml的Neck模块中的Conv换成GSConv。......

  • 2023-04-26
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设备状态监测及故障预警,你了解多少?

随着当代工业及科学技术的发展,现代设备发展的一个总体趋势是向复杂化、智能化和自动化方向发展,在役设备运行中故障导致恶性事故屡见不鲜。设备运行安全可靠性对国计民生、社会稳定以及国家资源和环境有重要影响, 保障设备安全可靠运行的迫切性日益突出,设备服役的安全性及维修保障问题愈发引起重视。

  • 2023-02-06
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ClickHouse在苏宁用户画像场景的实践

? 苏宁科技集团大数据中心架构师 ? 曾就职亍中兴通讯10+years ,从事大规模分布式系统研发 ? 10+years C++、Java、Go编程经验,熟悉大数据架构、解决方案 ? ClickHouse Contributor

  • 2021-04-16
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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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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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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智能体治理研究报告(2026年)

智能体治理是一项复杂的系统工程,需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界,推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南,引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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