水下无人机是一种可在水下移动、具有视觉和感知系统、通过遥控或自主操作方式、使用机械手或其他工具代替或辅助人去完成水下作业任务的装置。 水下无人机（UUV）可分为三大类：一类是有缆水下无人机，习惯称拖曳式水下无人机（简称TUV），一类是遥控潜器（简称ROV）；另一类是无缆水下无人机，习惯称为自治式水下潜器（简称AUV）。从第一代上世纪60年代的有人深潜器开始，迄今已经过了ROV（70年代）、AUV（80年代）和混合类型的第四代的演进。
本文针对水下目标图像的几何特性，提出了一种基于弦中点的改进Hough变换椭圆检测方法，实现了水下多目标的特征提取。单波束机械扫描前视声纳的图像数据为二维极坐标形式，采用波束内插方法和坐标变换方法生成图像，并对其进行图像预处理和轮廓跟踪，据此再进行多目标特征提取。通过水池实验结果表明，该方法对于水下多目标的特征描述更简明准确，为多目标识别与定位提供了有用信息。
随着我国海洋经济向深海、远海推进，精密海洋测量及数据处理技术得到迅速发展。本文简要地介绍了武汉大学测绘学院在海洋大地测量、海底地形地貌信息获取、水下导航定位、潮汐潮流数据处理及应用、海底底质探测和分类等方面的最新研究进展，对我国的海洋测绘发展具有一定的借鉴和促进作用。
本文基于对多波束水深数据的分析，对海底地形格网的数据生产技术路线进行了初步研究，总结归纳了海底地形格网的数据生产的基本方法和产品组织形式。最后以西沙群岛海区进行了实验海区，对该技术路线进行了实验生产，实验结果证实该方法可行有效。
多波束水体影像近年来得到了广泛的应用，但由于缺少格式标准，各多波束厂商所支持的格式各不相同，给进一步的数据处理带来了一定的困难。基于Matlab平台，通过对ALL格式多波束测深数据文件与WCD格式多波束水体影像文件进行了详细的解析，并且研究了最近邻插值、改进最近邻插值、二维线性插值与三次多项式插值等多种算法，实现了多波束水体影像的回放显示与水体异常提取，并且实现了回放速度的控制，极大地提高了资料处理效率。
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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。
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OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
宜部署AIDC基础设施的智能运营管理系统，宜具备数据采集能力，通过网管系统、动力环境监控系统与群控系统对IT设备、制冷系统设备(CDU、板式换热器、冷却塔等)进行数据采集:
知识实体扩展与泛化效果显著:实体数量从500个扩展到动态无限;识别准确率从75%提升至95%，提升20个百分点;维护成本降低80%。
传统消防与安防系统孤立，缺乏数据共享和联动机制·设备运行状态缺少预警机制，出现火警，才发现设备故障无法使用，错过最佳处理时机离线巡查数据无法实时同步，无法实现现场数据回传·设备巡检手工纸字抄录，维护记录无法有效追溯
预计在未来更高传输速率的时代，“光铜并存、优势互补”将成为长期且稳定的产业格局。一个务实且高效的智算中心互连架构，应该是铜负责短距、光负责长距的混合模式:铜互连凭借其在成本、功耗及散热上的综合优势，承接机柜内及柜间近端的短距互连;光互连则依托其高带宽与低损耗传输特性，承担起跨机柜及远距离通信的重任。二者并非简单的替代关系，而是基于应用场景的深度协 同与互补。
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