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关键词： 数字经济   制造业服务化   数字化转型   制造业升级  

摘要： 对数字经济能否提升我国制造业服务化水平进行考察，并深入探究不同区域，不同细分行业的影响的异质性。通过构建评价指标体系和利用投入产出表分别测算我国数字经济发展水平和制造业服务化水平，并梳理了二者间的影响机制，据此构建理论模型进行实证分析，回归结果显示，数字经济的发展能够促进制造业服务化水平的提升，这一结果在稳健性检验后依然显著。异质性分析结果显示，数字经济对制造业基础更为完备的地区的提升效果更显著。区分不同服务投入发现，制造业数字服务化相较于制造业非数字服务化所受数字经济的影响更为显著。基于此，提出要多维度发展数字经济、推动产业深度融合及完善区域数字基础建设等对策建议。

关键词： 公立医院   党建信息化   融合发展   精准管理   激励机制  

摘要： 本文聚焦信息化背景下公立医院党建工作的高质量发展,分析当前信息化助力党建工作的现状及问题,发现存在融合不深、应用不均、数据不通、动力不足等现象,其成因主要涉及认识偏差、顶层设计缺失、复合型人才匮乏及激励机制不完善。本文提出针对性研究路径:通过观念引领推动党建与业务深度融合,以顶层规划构建一体化协同平台,利用数据赋能实现精准化管理,依托机制创新完善正向激励体系,借助人才支撑打造复合型队伍,希望为公立医院通过信息化手段提升党建工作效能、促进医疗事业高质量发展提供理论与实践参考。

关键词： 金属增材制造   同步辐射   高速X射线成像   时间分辨X射线衍射  

摘要： 增材制造技术以其快速、可定制化以及复杂结构一体化等优势，在金属构件的制备中展现了巨大潜力，广泛应用于航空航天、汽车制造、个性化医疗等领域。然而，金属增材制造本质上是一个高速、不可逆且内部结构演变复杂的瞬态动力学过程，对其机理的深入理解一直是研究难点。近年来，同步辐射时间分辨的X射线成像与衍射技术的应用，为增材制造过程提供了原位、高速且高精度的动态监测手段，成为国内外研究的热点。这些技术为增材制造工艺优化、缺陷控制、宏观与微观结构演化机理的揭示，以及仿真模型的验证与优化提供了关键支撑。通过系统综述基于同步辐射时间分辨X射线成像与衍射技术的三种关键材料体系在增材制造过程中的应用研究，分别以轻量化结构用的钛/铝合金、通用工程应用的钢，以及在极端服役环境中的镍基高温合金为例，凸显了这两种技术在微观结构演变和相变织构分析中的显著优势。同时，展望了第四代同步辐射光源在增材制造领域的应用前景，特别是在高时空分辨率表征、多尺度动态过程研究以及智能化工艺优化等方面的巨大潜力，有望为增材制造机理研究和技术发展提供进一步的强有力支撑。

摘要： 随着信息技术的迅猛发展,水利工程项目的管理方式正经历深刻变革。传统的进度管理方法依赖人工记录与经验判断,存在效率低、误差大、信息滞后等问题。信息化技术的引入为水利工程进度管理提供了新的解决方案,通过数字化、智能化的手段,显著提升了管理效率与决策水平。本文以水利工程项目进度管理信息化实践为主题,探讨其技术路径、实施方法及具体应用,为相关领域提供参考。

关键词： 煤和矸石   密度预测   数据融合   双能X射线   深度相机  

摘要： 在煤矸智能分选领域，宽厚度-宽密度物料的密度预测受双能X射线透射物理机制、数据融合策略及物料复杂组分的综合影响，导致预测难度大、精度低，严重阻碍了煤矸智能光电分选技术发展和煤炭分质分级利用。为降低各因素影响，提高煤和矸石密度预测精度，提出了一种基于虚拟厚度图像和改进密度公式的预测模型。该模型利用可变窗口式非线性平滑滤波降低夹矸现象的影响，以深度相机数据作为厚度基准对低能区图像灰度值进行校准，构建了可与双能X射线图像像素级对齐的虚拟厚度图像。探析了使用同一密度计算公式的影响，以各密度级煤矸计算结果的变化规律为依据对密度计算公式进行改进，建立了适用于煤和矸石的密度预测模型。此外，通过引入边界约束条件，进一步增加了模型的预测精度。通过与各种算法在不同密度级和厚度范围的煤矸数据集上进行对比测试，综合评估了所建立模型的性能。实验结果表明，该模型可以准确预测宽厚度-宽密度煤和矸石的密度。其中，对密度范围为1.3 ～ 1.8 g/cm3、平均厚度范围为5 ～ 100 mm物料预测差值的均值MAE（Mean Absolute Error）和方差E-Var（Error Variance）最低分别为0.0539和0.0009；对密度大于1.8 g/cm3、平均厚度范围为5 ～ 100 mm物料预测差值的均值MAE和方差E-Var分别为0.2106和0.0332。相较于P值法、透射公式法、阿基米德法以及质量体积比值法，所建立模型可以在实现多目标同步测量的同时保持较高的精度和稳定性。此外，获得了准确性较高的电子密度图像，为后续的组分分析、质量质心计算、物料分布状态判断等关键环节提供数据参考。

关键词： 纺纱   数字化   智能化   大数据   物联网   绿色制造   低碳发展   碳足迹  

摘要： 针对“双碳”目标背景下，纺织行业绿色低碳转型的迫切性，探讨数字技术赋能传统纺织企业实现绿色制造和低碳转型的实践路径。通过融合物联网、大数据、云计算等技术，在能效监控、产品质量追溯等方面进行了智能化改造，分析了数字化节能降耗的成效。实践表明：数字化手段有效提升了生产效率和能源利用率，降低了设备能耗和排放，实现了降本增效和绿色转型目标。认为：进一步深化数字化与绿色制造融合有利于纺织行业的可持续发展。

摘要： 建筑工程质量关乎人民生命财产安全与经济社会发展。近年我国建筑业成就显著,但工程质量问题仍频发,质量缺陷导致的事故占比高,暴露了当前质量管理体系的不足。传统模式侧重施工阶段控制,忽视设计、材料、运维等环节影响,难从根本解决问题。随着工程复杂化、大型化,质量管理面临新挑战:新材料新工艺带来新风险,公众对建筑品质要求提高。为此,建立全生命周期质量管理体系至关重要,其强调从策划到拆除的全过程控制,通过系统化方法识别各阶段风险并预防。本文基于系统工程理论,结合建筑工程特点,分析质量缺陷成因及作用机制,构建全过程、全方位质量管理框架。采用文献分析、案例研究和实地调研法,为提升质量管理水平提供理论与实践参考,成果有助于完善相关理论,为行业实践提供可操作方案。

摘要： 在“十四五”规划实施背景下,中国机械设计制造及其自动化领域正面临从规模扩张向质量提升的关键转型。目前,中国机械工业行业存在核心零部件对外依存度高、智能产线渗透率不足等问题,亟待通过技术创新与产业协同突破发展桎梏。本文聚焦三大转型方向展开论述,为构建自主可控的现代化机械产业体系提供参考。

关键词： 多区域互联电网   残差连接   自适应权重   近端策略优化  

摘要： 可再生能源的规模化接入电网具有间歇性和强随机特性，容易引起显著的频率波动。针对多区域互联电网，现有的基于神经网络的多智能体协同算法在面对强随机扰动时，常因梯度爆炸和梯度消失问题，导致控制性能并不理想。为此，本文提出了一种自适应权重残差近端策略优化自动发电控制方法。该方法将智能体策略神经网络的各层之间通过残差连接，并为残差连接添加一个可训练的自适应权重，以学到最优的残差比例，缓解神经网络梯度爆炸和梯度消失问题，从而使得深层网络的训练过程更加稳定和高效，进而更快的获得强随机扰动下的多区域协同最优解，以消除由于强随机扰动所引起的频率波动。通过在IEEE两区域和三区域负荷频率控制系统上的仿真测试，验证了所提算法的有效性。且相较于多种强化学习算法，所提算法具有更快的收敛性和更强的稳定性，更高的频率稳定性及控制性能。

摘要： 随着跨境电商的快速发展,义乌作为全球小商品贸易中心,对智能制造人才的需求日益增长。本文探索基于跨境电商需求的义乌高职智能制造人才技能培养模式,分析当前人才培养的不足,提出以产业需求为导向的实践教学体系,并构建产教融合、工学结合的培养路径,以提升人才的专业技能与跨境服务能力。