变压器套管在红外巡检图像中占比较小，发热缺陷特征不明显，人工检测套管发热缺陷易受主观判断影响，且难以应对巡检产生的海量红外图像。为提高套管发热缺陷检测效率，提出了一种结合目标检测算法与图像偏斜矫正的变压器套管发热缺陷检测方法。首先，采用YOLOv7目标检测模型对套管目标进行识别与定位，引入SimAM注意力机制与高效解耦头对模型进行改进，提高套管目标的识别准确率与召回率。然后，对定位裁剪的套管目标进行图像偏斜矫正，提取中心区域温度特征信息进行发热缺陷诊断。实验结果表明：改进后模型对套管目标识别准确率为95.50%，召回率为97.14%，平均精度为98.30%，检测FPS为42帧/s，所提方法能精准定位套管目标并提取对应温度曲线，有效提高了套管发热缺陷检测效率。
应用于智能电网的隧道磁电阻（tunnel magnetoresistance，TMR）电流传感器的灵敏度易受环境温度的影响发生变化，从而严重影响TMR电流传感器的测量精度。从TMR电流传感器基本测量原理出发，对传感器芯片的灵敏度进行了理论分析。在传感器下方增设了周期注入式直流自校准回路，计算注入前后传感器输出电压的差值平均值，实时追踪校准当前环境温度下灵敏度的真实值，并设计闭环运算控制电路对传感器进行实时调整。最后搭建实验测试平台进行了直流注入实验、温控实验和线性度实验，测试结果证明了旁路自校准技术可以提高开环式TMR电流传感器测量的准确性和稳定性。
基于模块化多电平换流器（modular multilevel converter，MMC）的电力电子变压器（power electronic transformer，PET）在非理想工况下易发生故障及扰动，严重影响系统电能质量。针对传统控制方法在非理想工况下存在的动稳态性能差等问题，在MMC-PET整流级提出了基于自适应自抗扰比例积分控制器的连续控制集模型预测控制策略。首先，设计了自适应自抗扰比例积分控制器用于电压外环，解决了电压外环信号跟踪及扰动抑制能力差等问题。其次，电流内环使用连续控制集模型预测控制方法以提高系统的响应速度及稳态性能，引入改进型载波移相调制策略解决桥臂电流畸变问题。最后，在网侧负载突变、网压不平衡、输出级负载投入等非理想工况下对MMC-PET系统进行对比仿真和实验，验证了所提控制策略的优越性。
由于直流微电网广泛采用传统下垂控制，因而在恒功率负荷扰动时，系统存在母线电压变化速度快、振荡、偏移大等问题，不利于电压敏感负荷的正常运行。为解决上述问题提出一种由改进的自适应虚拟电容控制（improved adaptive virtual capacitor control，IAVCC）、振荡抑制器和电压补偿器组成的直流母线电压综合控制策略。其中，IAVCC在负荷扰动时可根据母线电压变化率自适应地调节虚拟电容大小，从而增强直流微电网惯性，减缓母线电压变化速度，改善系统动态特性。在此基础上，振荡抑制器通过滤除母线电压的高频振荡分量，显著地抑制了电压振荡。此外，电压补偿器可实现母线电压无偏差调节，解决了负荷功率增加时母线电压跌落严重的问题。所提出的综合控制策略实现了直流母线电压动态特性优化、振荡抑制以及无偏差调节，改善系统动态性和稳定性。最后通过基于RT-LAB的实验验证所提策略的可行性。
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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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