铜加工是我国有色金属工业的重要组成部分。经过多年的快速发展，我国已经成为全球最大的铜材生产国和消费国，综合实力明显增强。近年来，面对复杂多变的国内外宏观经济形势和发展环境，铜加工产业积极推进转方式、调结构、促转型，保持了行业的持续快速发展。目前，铜产业加工能力不断提升，应用领域不断扩大，国产化水平不断提高，整个行业呈现了蓬勃发展的良好态势。但同时也应看到，全行业仍存在产品同质化严重、产品附加值较低等问题，转型升级和跨越发展的任务紧迫而艰巨。
本文综述了废润滑油再生循环利用现状，分析了废油再生利用的可能性，总结了它所造成的环境影响。对国内外现有的再生利用技术和研究工作及一些再生处理的新技术进行了概括，展望了废润滑油再生循环利用的前景，并在此基础上对废润滑油再生循环利用提出了一些建议。
信息资料迅速增长是当今社会的一大特点。有人统计，科技文献数量大约每 7 年增加1 倍，而一般的情报资料则以每 2年~3 年翻一番的速度增加。大量资料的存储、分析、检索和传播，迫切需要高密度、大容量的存储介质和管理系统。磁存储和光存储作为当今数据存储的两种常用方式，具有各自的特点。磁存储应用较早，适合与计算机联用，信息存取方便、可靠，技术相对成熟，得到了广泛的应用;光存储的发展及应用则是随着激光技术的发明，步入了高密度光学数据存储的新阶段，指明了未来数据存储的新方向.。
进入 21 世纪,全球经济一体化的趋势进一步加强,中国加入 WTO 也终将实现。制造业在我国经济领域中具有十分重要的地位，研究与把握世界制造业全球化的现状与趋势很有现实意义。本文探讨了制造业全球化的现状与趋势，并提出了我国制造业参与全球竞争的若干建议与对策。
微/纳米科学与技术是当今集机械工程、仪器科学与技术、光学工程、生物医学工程与微电子工程所产生的新兴、边缘、交叉前沿学科技术。微/纳米系统技术是以微机电系统为研究核心，以纳米机电系统为深入发展方向，并涉及相关微型化技术的国家战略高新技术[1]。微机电系统(Micro Electro MechanicalSystem,MEMS )和纳机电系统(Nano Electro Mechanical System,NEMS )是微米纳米技术的重要组成部分，逐渐形成一个新的技术领域。MEMS 已经在产业化道路上发展，NEMS 还处于基础研究阶段[2]。
随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状说、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。
随着新世纪的到来，信息技术和移动通信技术得到了迅猛的发展，在市场需求的同时，未来的移动通信技术的趋势是: 网络业务的数据化、移动互联性和分组化;以及网络设备的小型化和智能化等。这些趋势正是第四代移动通信技术的发展目标和方向。本文介绍了未来移动通信系统的特点和网络架构。讨论了未来移动通信物理层的关键技术以及相应的网络结构。最后对未来移动通信系统的发展进行了一定的展望.
本文从虚拟仪器的起源、发展入手，简单介绍虚拟仪器的功能，比较虚拟仪器与传统仪器的不同之后，全面的个绍了虚拟仪器设计技术,并用软件仿真的方法设计了一台虚拟仪器，实现了从数据采集到数据分析的全过程.
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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。
面向人工智能技术浪潮带来的算网融合发展新机遇和新挑战，期望产业链各环节凝心聚力、携手并进，共同推动算力网络运载力质量不断提升，以网强算支撑产业应用创新，促进培育新质生产力，助力数字经济高质量发展!
AI-OTN产业落地。遵循试点先行、分步迭代思路开展现网实践。可优先开展小规模试点，围绕高收益场景验证技术能力，在试点基础上逐步完成设备改造、能力迭代，同时兼顾网络智能化效率与业务运行安全。设备厂商需加快AI-OTN设备形态迭代，完善轻量化网络AI模型，夯实产业规模商用基础。
物联网平台、工业物联网、数字孪生、设备全生命、生产管理、IOT、三维可视化、数字化大屏、数据采集、SIS、DCS、SCADA 工业互联网平台、工业物联网、能源管理、时序数据库、实时数据库、数据中台、智慧园区、智能楼宇、生产管理系统、机加生产管理系统、MES、设备资产管理系统、设备运维管理系统、设备监控、设备健康、MDC、DNC、倾斜摄影、数字化交付、组态工具
教育机构的规模壮大，行政会议频繁，而机构的复杂性与地域的分散性常常使信息传达的周期过长，影响工作内容的执行，更耗费了不少的差旅费。本系统可以召开主会场和所有分会场参加的全网视频会议。利用视频会议系统可以随时召开日常会议，减少差旅会务成本，缩短时间消耗可 以打造一个跨区域多人共享、沟通无障碍的工作空间。
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