新开发类金刚石（DLC）砂轮所用的DLC纤维是涂敷DLC膜的铝板经压延机单向压延而成的，DLC膜断裂成纤维状，而且纤维的方向保持一致，经几层叠合，由结合剂固结并烧结制成DLC纤维砂瓦，用其制作出杯形砂轮。然后，利用这种砂轮进行硅片、石英、SKD-11淬硬钢的磨削。硅片的磨削结果表明，加工表面粗糙度可达Ry=15nm（Ra=2nm）。
本文通过正交试验的方法，确定了适宜的配方，即：金刚石18.75（vol） ，聚酰亚胺51（vol） ，铜粉10（vol） ， 冰晶石9（vol） ，其余为11.25（vol） 。用该配方制备的聚酰亚胺金刚石砂轮， 经对比磨削实验表明，砂轮的磨削性能明显改善，加工效率提高25%，具有实用价值。
超高速磨削加工是先进制造方法的重要组成部分，是各种加工材料获得精确尺寸和表面完整性的主要加工方法。论述了超高速磨削相关技术,分析了超高速外圆磨削、快速点磨削和高效深切磨削等超高速磨削加工技术的国内外现状、最新进展及在工业中的具体应用,阐述了发展超高速磨削加工的重要性。
精密加工是指加工精度为1 ~ 0. 1μm、表面粗糙度值为Ra0. 2 ~ 0. 025μm的加工技术；超精密加工是指加工精度高于0. 1μm，表面粗糙度值小于Ra0. 025μm的加工技术。目前超精密加工已进入纳米级，并称为纳米加工及相应的纳米技术。精密磨削是目前对钢铁等黑色金属和半导体等脆硬材料进行精密加工的主要方法之一，在现代化的机械和电子设备制造技术中占有十分重要的地位。
随着IC制造技术的飞速发展，为了增加IC芯片产量和降低单元制造成本，硅片趋向大直径化，原始硅片的厚度也相应增大以保证大尺寸硅片的强度；与此相反，为了满足IC封装的要求，芯片的厚度却不断减小，需要对图形硅片进行背面减薄。硅片和芯片尺寸变化所导致的硅片加工量的增加以及对硅片加工精度和表面质量更高的要求，使已有的硅片加工技术面临严峻的挑战。本文详细分析了传统硅片加工工艺的局限性，介绍了几种大直径硅片超精密磨削加工工艺的原理和特点，评述了国内外硅片超精密磨削技术与装备研究和应用的现状及发展方向，强调了我国开展大直径硅片超精密磨削技术和装备研究的必要性。
电子设备及集成电路的缩小化、智能化，元器件密度和功率不断增加，使得电子设备的高效散热成为行业的发展重点。目前，针对提高电子器件及设备导热性能，可以采用导热硅脂等热界面材料，以及向基体材料中添加具有高热导率的导热填料，来提高散热效率，且其应用较为广泛。另外可以将金刚石、石墨烯、碳纳米管作为增强相来制造复合材料，虽然其热导率最高可达600W/（m·K），但其制备工艺复杂，制作成本较高，因此实际应用较为困难。
本文主要介绍了聚晶金刚石的特点及应用、烧结型聚晶金刚石的分类、烧结型聚晶金刚石的聚结机理。聚晶金刚石除了具有金刚石的一些性能外，还具有一些其它的优异性能，如：可以直接合成或加工成特定规整形状；可以设计或预测新产品的性能，赋予产品必要的特点等。PCD目前主要用于切削工具、石油钻探工具、拉丝模、矿山开采和耐磨元件等领域。根据PCD中晶粒结合情况可把PCD分为自身烧结和中介结合烧结两种。烧结型PCD可分为无添加剂和有添加剂两种。
伴随脉冲激光技术的快速发展，脉冲激光沉积（Pulsed Laser Deposition，PLD）制备高性能薄膜已成为研究热点。由于脉冲激光具有高能量密度以及短脉宽，烧蚀靶材时会溅射出大量复杂的微纳粒子并形成等离子体，等离子体在真空或环境气体中经过定向膨胀后到达基底，在基底上形成产物，因此利用PLD技术可在基底上沉积特定成分和微纳结构的薄膜。
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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。
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。
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。
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
母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行母线系统的复杂性源于其跨专业的协同属性，需以系统工程思维统筹设计、施工与运维，确保电力传输的安全高效与稳定运行
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