针对目前国内在海道测量（学）和海洋测量（学）认识上存在的分歧，对我国海道测量发展的过程及其内涵的演变进行了分析，对国际上hydrographic survey、sea survey 及marine survey的定义和演变进行了剖析，从概念上和应用上对海道测量（学）和海洋测量（学）的关系进行了研究，给出了两者的定义。
关于海底地形及海底地形测量总体上缺乏系统而清晰的认识。有关的信息平台对海底地形的解释还主要停留在对大陆架、海山、海沟等大尺度的地势级描述层面。 2014年,马航370失联后，国际权威期刊和美国NOAA 都曾发布搜寻海域“海底地形图”供可行搜索区域的预测，而这类海底地形图是通过空间对地观测技术反演的重力异常进一步反演计算而得，属于应用大地测量学手段对海底地形的探测，也反映了对海底地形在大地测量学尺度上的认知。
海洋测绘作为测绘科学与技术的一个分支，主要是以占地球表面积71%的海洋及陆地水域的江河湖泊为研究对象，其研究内容涉及海洋和陆地水域及其邻近陆地与地理空间分布有关的几何、物理、人文及随时间变化的信息的获取、处理、管理、表示和利用。海洋测量是海洋测绘的重要组成部分，主要包括海洋大地测量、海道测量、海底地形测量、海岸地形测量、海洋重力测量、海洋磁力测量、海洋工程测量等。随着卫星定位技术、遥测遥感技术、计算机技术、传感器技术的发展，海洋测量也发生了深刻的变革。其表现出的学科拓展性与交融性、信息源的融合性、数据挖掘的深刻性、应用服务的普适性等特征都得到了充分体现。在测量信息的获取和处理、测量设备的研发、新技术新方法的应用等多个方面都取得了显著的进展。
沿海经济建设、舰船通航安全、国土权益维护和海洋科学研究等各方面均需要海洋测绘提供保障或支撑，海洋测绘人才需求广泛。海洋测绘学科和专业主要培养海洋测绘地理信息获取、分析、处理、表达和应用服务各方面各层次人才，核心课程主要涉及海洋测量、海图制图、海洋地理信息工程等方向的内容。本文主要从海洋测绘需求、专业教育的意义、国内外相关专业设置及比较与分析等方面介绍了国内外海洋测绘专业教育的发展现状，并针对当前我国面临的海洋测绘研究生层次培养的人才数量偏少、民用海洋测绘工程技术人才严重缺乏的问题，提出了加快民用海洋测绘本科教育的发展的建议。
海底地形反映了海床的起伏变化，在海底板块运动、沉积物迁移变化、导弹坐底发射、水面/水下载体安全航行、水下匹配导航、水下管节安放、沉船打捞、油气勘探和环境监测等海洋科学研究、海洋军事和海洋工程中发挥着重要的作用。
在对SⅡ型海洋重力仪加速度计水平调整的时候，有时会遇到纵、横水准气泡已经居中，而纵、横加速度计的输出却比较大，一个方向的水准气泡已经居中，另一个方向的气泡来回振荡等现象，虽然长时间、多次进行加速度的水平调整，也无法达到要求。针对出现的这些问题，提出了通过修改系统配置文件达到加速度计水平的目的。经实际应用，该方法有效可行，它对加速度计水平的调整起到很好的补充作用。通过对比，为侧扫声纳系统的选用和引进提供了依据。
通过对两套德国生产的KSS31海洋重力仪十多年来的零点漂移变化观测数据的整理，分析了长期以来零点漂移特征及其影响因素。本文认为缓慢的正向漂移是海洋重力仪零点漂移之总体趋势，其中会出现一些正负的波动，而大的零点漂移波动往往对应着设备状态出现的大变化。建议在海洋重力仪的搬运？重新安装之后需加强监测，重力仪的恒温系统需长期保持工作状态，最后认为长期对海洋重力仪的零点漂移保持跟踪，对于海洋重力仪的维护？使用以及测量资料的精度保证十分必要。
A10型绝对重力仪用于测量重力加速度（g），具有高精度、便携式和易操作等优点。本文介绍了A10的基本原理，并与FG5型重力仪进行了对比分析。基于A10/35绝对重力仪的室内和野外测量数据，分析了该仪器的稳定性和影响测量精度的主要因素。测试结果表明，不同环境下该仪器测量组间离散度均小于10×10-8ms-2，仪器性能稳定可靠。
没有账户，需要注册
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。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
