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镍基与铜基碳化硅复合镀层制备技术发展现状

碳化硅 (SiC) 纳米复合镀层可以改善材料的耐磨性能, 是代硬铬电镀的理想替代技术,本文对 SiC 复合电镀广泛使用的 Ni 基及 Cu 基复合电沉积制备工艺在耐磨方面的应用进行了概述, 对 Ni、Cu 单金属及其合金为主的基质金属进行了评价和总结, 在此基础上, 重点综述了近年来 SiC 复合电沉积技术的研究进展, 包括单一 SiC颗粒及与其他复合颗粒沉积, 对其中的规律进行了总结。最后展望了 SiC 复合电沉积技术的发展方向。

  • 2022-02-06
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提高现有余热发电系统热效率的思路

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。

  • 2022-02-22
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5G双域专网解决方案浅析

为了满足教育、文旅等行业客户同时访问内网及互联网的需求,需要制定5G双域专网解决方案。首先对双域专网的业务场景进行阐述,并归纳了三类共性需求,然后围绕业务开展的四个要素进行分析,明确了相应的关键技术,并整合形成两大类双域专网解决方案。最后面向商用实施,结合UPF的部署位置和方式,阐述不同的商用部署模式。未来,将结合各省市相继落地实施的案例,进一步完善双域专网方案,助力5G进一步融入教育、文旅等行业的数智化升级。

  • 2022-03-01
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海底光缆及其未来的发展趋势

海底通讯电缆是用绝缘材料包裹的导线,铺设在海底用来实现国家之间的电信传输。首批海底通讯电缆提供电报通讯,后来开始引入电话通讯和互联网通讯,而现代的光缆还使用了光纤技术,因此被称为海底光缆。海底光缆的重要性不言而喻,网络和电话沟通世界都需要海底光缆,另外海底光缆还关系到国家机密,美国的核潜艇曾在苏联光缆上安装窃听器,但现在我们已经有了反窃听办法,就是量子通信技术。下面就来说说全球海底光缆发展及我国的发展情况。

  • 2022-02-28
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基于大数据应用生态开发智慧运营体系的构建与实施

中国电信股份有限公司武汉分公司(以下简称:武汉分公司)秉承“用户至上、用心服务”的服务理念,开放创新、合作共赢的“互联网+”思维,积极践行“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念,全力推进中国电信转型战略升级,以云计算、大数据、物联网、互联网金融、人工智能等广泛应用为主要驱动,聚焦客户信息化创新,加快推进网络智能化、业务生态化和运营智慧化,不断满足用户丰富多样、随需使用、品质体验的信息通信消费需求,引领数字生态,打造一流企业,助力网络强国,服务社会民生,共筑美好生活。2018年以来公司初步建立了 “大数据智慧化运营生态体系”管理的模式,以承接集团公司、省公司战略规划落地为目标,以大数据“四精”应用落地为着力点,助力公司外拓市场、内强管理、深化价值经营、高质量发展的实践,取得较好成效。

  • 2022-03-02
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我国海洋科技创新发展的回顾与思考

人类走向海洋的每一步都与科技进步密不可分。科技进步关系海洋事业的发展已成为共识。面向世界海洋科技前沿,5年来,我国深海探测的耀眼成绩一次次被刷新,海洋生物和海洋高端装备等一批瞄准未来海洋产业竞争制高点的重大科技项目接连取得突破。

  • 2022-03-04
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多波束声学底质分类研究进展与展望

海底作为一个具有重要意义的地质界面,一直都是海洋科学研究的热点。海底底质研究是海底研究的基础,除此之外,海底底质作为海洋环境的重要组成部分、海洋测绘调查的主要内容,在海洋地质、海洋工程、海洋环境科学、海道测量及海洋资源开发利用中发挥重要作用,得到国内外专家学者的高度重视。

  • 2022-03-07
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工业互联网引发的制造业商业模式的变革

工业互联网引发的制造业的商业模式的变革,并不是搞噱头,我对工业互联网也称的上是有深入的研究,在2021年的时候,第一成为了海尔卡奥斯的外部专家,卡奥斯也是中国做工业互联网做的最好;第二为西门子的mindsphere的生态伙伴在国内的推广做了咨询。所以有一些比较深度的了解,也用不着备课,今天讲的大部分都是在脑子里面直接表达出来的。

  • 2022-03-09
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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

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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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