为解决翻边压弯过程中的失效问题，通过对翻边压弯过程中零件翻边局部的线长变化和变形受力情况的分析，研究了翻边压弯过程中弧长变化的关联因素，指出挤料和开裂缺陷产生的原因是零件局部多料或少料。优化零件的结构和成形尺寸以及分步成形使材料均匀变形是解决零件局部多料、少料的有效方案。在产品设计、制定工艺方案和模具结构设计时，需合理选择和正确运用挤料和开裂的解决方案（或几个方案组合使用）。
目的：探讨 80 kV、30 mAs 扫描条件结合全模型迭代重建（iterative model reconstruction，IMR）算法在儿童腹 部 CT 扫描中的可行性。 方法：前瞻性地连续采集行腹部 CT 检查的 1~5 岁患儿 237 例，入组患儿 232 例，采用随机 数字法分为 A、B 2 组，A 组 120 例（正常体质量患儿 89 例，超重患儿 31 例），B 组 112 例（正常体质量患儿 83 例，超 重患儿 29 例）。A 组采用管电压 80 kV 结合 DoseRight 技术进行扫描，B 组采用管电压 80 kV 固定管电流（30 mAs）进 行扫描，扫描完成后分别采用 IMR 和 iDose4 算法重建。比较 2 组患儿的图像质量及辐射剂量。采用 SPSS 20.0 进行统 计学分析。结果：2 种重建算法下所有图像均能满足诊断需求，A 组患儿图像质量均优于 B 组（P＜0.01）；组内比较，A、 B 2 组的 IMR 算法图像评分均优于本组的 iDose4 算法图像评分（P＜0.01）；B 组正常体质量患儿 IMR 和 iDose4 算法图 像评分均高于超重患儿（P＜0.05），而 A 组正常体质量患儿和超重患儿 2 种算法图像评分差异无统计学意义。 A 组患 儿的体型特异性剂量估算值（size-specific dose estimate，SSDE）和容积 CT 剂量指数（volume CT dose index，CTDIvol）均 高于 B 组（P＜0.01）；组内比较，A 组患儿 SSDE 较 CTDIvol 高 49.1%，B 组患儿 SSDE 较 CTDIvol 高 48.0%，P 均＜0.01；A 组超重患儿 SSDE 较正常体质量患儿高 18.8%（P＜0.01），B 组超重患儿和正常体质量患儿 SSDE 差异无统计学意义 （P=0.18＞0.05）。 结论：80 kV、30 mAs 低剂量扫描在儿童腹部 CT 检查中是可行的，结合 IMR 算法能够进一步提高图 像质量。
柴油车尾气排放在线监测系统（OBOLS），通过在车辆上加装车载尾气监测设备，利用GPRS通信技术，将获取到的尾气检测结果回传至中心服务器，交通部门和环保部门等相关单位通过尾气检测系统平台对车辆尾气排放监测结果进行分析，从而进行有效监管以及对不达标车辆进行改造。
脑机接口目前发展迅猛,其应用范围十分广泛。 脑机接口虽然在技术层面发展十分迅速,但在人 才培养方面却存在很大缺口。 基于分布式架构的脑机接口教学系统通过整合理论与实践,实现了算法 提交、测评和反馈等功能,取得了帮助学生实时检测学习成果、支持教师进行针对性指导的效果。
在数字化时代的浪潮中，大模型正成为推动创新和变革的引擎。这不仅是技术的飞跃，更是对智能思维和数据处理能力的革命性突破。为了表彰那些在各个领域进行卓越探索的先驱者和创新者，沙丘社区发布《2024中国大模型先锋案例TOP30》榜单，从落地应用的视角展现对大模型技术的深刻洞察，助力行业创新变革，为企业大模型应用提供决策依据和支撑。
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“智慧水利”：应用云计 算、物联网、大数据、移 动互联网和人工智能等新 一代信息通讯技术，实现 对水利对象及活动的透彻 感知、全面互联、智能应 用与泛在服务，从而促进 水治理体系和能力现代化。
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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。
存储硬件(控制柜、硬盘柜、磁带库、光盘库等)存储软件(管理软件、备份软件、容灾软件、增值软件等) 存储网络(接口卡、交换机、线缆等)解决方案(数据共享、归档 备、)
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
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