Band Edge（边带）是衡量无线通信终端性能的重要测试指标，如果边带测试超标，会对相邻信道产生干 扰，在认证中，对边带有着严格地要求。不同的分辨率带宽（Resolution Bandwidth）设置，会对边带的 测量值产生较大的影响，特别是针对 NB-IoT 这样的窄带信号，如果 RBW 设置地过高，边带值会很大。 目前而言，针对在 Band12 内操作的大多数 NB-IoT 设备在上边带边缘不符合某些法规限值要求的情况， 我们对认证机构提出的解决方案进行了研究。
以中国疾病预防控制措施为指导，贯彻执行“预防为先、分级控制、分层 管理、及时处置”的工作原则，力求务实、高效、科学、有序地预防和控制新 型冠状病毒，做好建筑施工现场防控传染病紧急情况的处置工作，最大限度地 降低损失和影响，有效、切实维护生命安全和秩序稳定。
文章针对煤矿人员定位系统，进行了多种定位技术的调查。调查发现，超宽带技术更适合煤矿人员定位，进而对超宽带技术进行了研究，并对超宽带定位的算法进行分析。结合煤矿井下实际情况，研究制定一套基于超宽带技术的煤矿人员定位系统的解决方案，包括系统的总体架构、软件方案和硬件方案。对整套解决方案进行了实测，实验结果表明所设计系统能够满足煤矿人员定位场景的需求和设计指标要求，达到了良好的性能。
数字化技术加速发展,成为引领新一轮科技革命的主导力量。在开放，服务化、生态化的企业运营模式下，数字化技术引领企业的商业发展模式。企业需要引入云架构及平台化思想,建立创新敏捷的数字化生态环境,驱动并引领业务创新发展
不断变化中企业的协同变得越来越难，商业的斗争就 是企业用户的响应斗争 。
通过汉江中下游 31 处闸站改造工程的施工实践，选择几个有代表性的项目，对其在施工过程中出现的问题进行了分析，针对不同的工程地质问题提出行之有效的解决方案，为工程的顺利实施提供了保障，得到了实践的检验，对今后同类型的工程施工具有十分重要的借鉴意义。
智慧灯杆以往80%都是用于民生的，主要收效来自于信息发布屏，WIFI、5G基站。但多数道路两侧的广告权还没开放，因此强烈建议由政府全额投资。
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）。
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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。
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。
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。
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