巡检

VLA 边缘智能新范式：Deepoc 开发板赋能巡检机器人全自主现场决策如今，工业巡检正朝着无人化、实时化、高可靠方向加速落地，但变电站、地下管廊、轨道交通、能源厂区等复杂场景，依旧面临定位失效、网络不稳、任务多变、环境复杂等现实挑战。传统巡检机器人大多依赖预设路线、云端遥控与固定检测流程，难以应对突发异常、临时任务与无图无网工况，智能化水平停留在 “自动行走” 而非 “自主作业”。Deepoc 具身模型开发板凭借VLA 视觉 - 语言 - 动作一体化边缘智能架构，从感知、理解、决策到执行实现全链路端侧闭环，让巡检机器人真正具备独立判断、动态规划、安全执行的全域智能，为工业高

Deepoc具身模型开发板：赋能电厂巡检机器人，守护能源安全电厂巡检是保障电力稳定供应的核心环节，巡检机器人作为替代人工高空、高温、高危作业的关键设备，却受限于传统智控能力不足，难以适配电厂复杂严苛的巡检场景。Deepoc具身模型开发板以“工业级防护、精准缺陷识别、自主巡检联动、免改硬件焕新”为核心特点，无需拆解改造原有巡检设备，简单加装即可实现智能升级，让传统巡检机器人从“机械巡逻”升级为“智能巡检卫士”，破解电厂巡检低效、高危、漏检难题，筑牢能源安全防线。

Deepoc具身大模型开发板：赋能电厂巡检机器人，筑牢能源安全防线电厂运维中，巡检环节是保障设备稳定运行、规避安全风险的核心屏障。传统人工巡检面临高压带电区域风险高、高温粉尘环境危害大、设备参数人工记录误差多、夜间及恶劣天气巡检受限等诸多难题，而传统巡检机器人多依赖固定路线与预设程序，难以应对设备渗漏、局部放电等突发隐患，且需专业团队定制开发，适配不同电厂设备的成本极高。Deepoc具身大模型（VLA）外拓开发板的落地，以“无创适配、语义交互、多维感知、自主决策”为核心，为电厂巡检机器人注入智能内核，打造出适配全场景、精准高效、安全可靠的“智慧巡检卫士”。

表空间、巡检、建库：DBA最熟悉的3个场景，正在被zCloud开放运维中心重新定义之前的《掌握这4点，自己动手搭建满足个性化运维需求的数据库管理平台》一文，阐述了面向复杂多元数据库环境，把运维从“人治”转向“平台化治理”的实践路径。本文给出三个典型样例，它们来自DBA群体中高度共性的运维场景，是可以在zCloud这类多元数据库管理平台上循序实施、逐步复制推广的最佳实践。

虹科数字化与AR

安宝特方案 | AR助力制造业安全巡检智能化革命！在制造业中，传统巡检常面临流程繁琐、质量波动、数据难以追溯等问题。安宝特AR工作流程标准化解决方案，通过增强现实AR技术，重塑制造业安全巡检模式，以标准化作业流程为核心，全面提升效率、质量与安全性，并收获行业头部客户的高度评价。

Oralce数据库巡检SQL脚本缓冲命中率应大于90%。数据字典命中率应大于 95%。库缓存命中率应大于 95%。如果存在大量的磁盘排序，则表明检查目前系统中消耗大量磁盘的 SQL 是否已经经过调整。

虹科数字化与AR

安宝特案例 | 某知名日系汽车制造厂，借助AR实现智慧化转型在全球制造业加速数字化的背景下，工厂的生产管理与设备维护效率愈发重要。某知名日系汽车制造厂当前面临着设备的实时监控、故障维护，以及跨地域的管理协作等挑战，由于场地分散和突发状况的不可预知性，传统方式已无法应对这些需求，如何通过数字化和智能化技术，提升生产效率、降低运维成本，成为这一汽车厂当前的重要课题。

格瑞趋势技术团队

【能力提升】SQL Server常见问题介绍及快速解决建议本文旨在帮助SQL Server数据库的使用人员了解常见的问题，及快速解决这些问题。这些问题是数据库的常规管理问题，对于很多对数据库没有深入了解的朋友提供一个大概的常见问题框架。

我是有底线的