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新浪微博-微服务与容器技术

应用在机械制造的过程中在提升工作效率的同时也能对工作的安全和质量进行保障。在我国当前机械制造业发展中虽然对智能化的技术进行了应用,但是由于对于智能化的技术发展处在初期阶段

  • 2022-03-02
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新浪微博-实时流计算平台及应用模式

对于行业的持久发展也有着重要的作用,在机械制造中对与资源的浪费情况、人工成本费用高和资金使用量高等情况一直是影响该行业发展的主要问题,

  • 2022-03-02
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海洋能发电技术

海洋能通常是指海洋中蕴藏的可再生能源,主要包括波浪能、潮汐能、风能、海流能、温差能、盐差能等,还有人提出洋流、内波发电。据世界能源委员会统计,全世界仅沿海地带便于开发的波浪能就有20亿kW,沿岸和近海区的潮汐能17kW。海洋能具有取之不尽、用之不竭,开发利用不污染环境,不占用陆地等诸多特点。目前,海洋能的开发已受到不少海洋国家的高度重视,它们投入相当大的人力、物力、财力,研究海洋能开发利用技术,其中有些技术,如风能、潮汐能都已经有成熟的商业化装置,波浪能、温差能正处于试验阶段。下面就展开谈谈有关风能、潮汐能、波浪能及温差能等四种正在趋于成熟中的海洋能。

  • 2022-02-25
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日本氢能战略的特征、动因与国际协调

日本氢能战略的特征、动因与国际协调.pdf日本氢能战略的特征、动因与国际协调.pdf

  • 2022-02-18
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海洋测绘进展评述

海洋测绘作为测绘科学技术的一个重要分支,在国民经济建设和国防建设等方面,发挥着重要的作用。现代科学技术的发展,使海洋测绘科学经历了跨时代的转变,进入以数字式测量为主体、以计算机技术为支撑、以3S(GPS、GIS、RS)技术为代表的海洋测绘新阶段。GPS技术及北斗导航定位技术已成为海洋测量、导航定位不可或缺的手段。GIS技术已被广泛应用于海洋测绘数据库的建设和信息共享,数字海图已形成了较完善的生产、管理和发行体系,电子海图系统的应用已具备相当的规模。RS技术在军事斗争准备和保卫国家海洋权益方面发挥了重要作用,海岸带航空摄影测量已经启动。海岸地形快速测图系统、海洋重力测量实时处理系统、海洋测量信息处理系统及海道测量数据库已经投入使用。海洋测量调查设备的研制呈现了可喜的局面,中远海测量系统、智能化测深仪、验潮仪、声速剖面仪等一批高性能的设备应用于测量作业。测绘数据的采集处理技术和手段,呈现数字化和多元化局面。

  • 2022-02-24
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深拖在深水崎岖海底作业的研究

深拖是深水井场调查中的常用设备。它是将一种或几种调查仪器组合安装在拖体上,并将拖体沉放到预定深度,减少水体等对调查精度的影响。深拖调查时因拖体位于水下,距离调查船较远,不可控因素较多。海底平坦时,拖体距离海底高度一般在40-70m,高度较好控制,获得资料的精度高,清晰度好;海底崎岖不平时,拖体高度难以控制,带来设备安全、资料质量和测量精度下降等问题。本文根据海上作业中遇到的问题,研究深拖在深水崎岖海底作业的难点及解决方法。

  • 2022-02-24
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海岸带区域船载水岸一体综合测量技术概述

海岸带指以海岸线为基准向海、陆两个方向辐射扩散的广阔地带,包括沿海平原、河口三角洲以及浅海大陆架一直延伸到陆架边缘的区域。了解海岸带的地理环境,特别是海岛礁、岸线及近海岸的水上、水下地形情况,对于沿海地区经济发展、航运安全保障、自然灾害防范、海洋生态建设等具有非常重要的意义。海岸带的水岸地形测量是目前海洋测绘中最重要的部分之一,其主要内容包括浅海水深、海岸线、干出滩、近海陆地和岛礁地形等,由于潮间带受到潮汐的影响,使得海岸带的测量条件比较困难。当前,海岸带测绘技术主要包括人工实地测量、船载测量和航测遥感等方式。自然海岸线通常存在礁石、滩涂、湿地等特殊地理环境,以传统人工实地测量和船载测量方式难以高效地进行作业,甚至存在危及人身安全的作业风险。经粗略统计,运用目前常规测量方式,按照1:5 000比例尺测绘规范,至少需要10年时间才能完成我国海岸带地形测绘工作。

  • 2022-02-24
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在线实时含沙量观测系统构建及其应用

目前,由于水体含沙量监测手段还是人工和半机械化,诸如烘干过滤法等。实现水体含沙量实时自动监测,需利用现有OBS-3+浊度传感器对水体浊度参数进行测试,建立浊度与含沙量相关关系。浊度在线实时自动监测,即可转化为含沙量自动监测。其突出的优点是实现无人值守、操作易简单、动静态易观测、数据在线实时上报等优势,且基本不受天气条件的制约影响。这种方法已应用于悬移质泥沙变化观测项目的研究中。主要用来确定水体浊度的变化因素、泥沙的沉积速率等。来解决对海洋工程施工区域泥沙回淤过大的影响,以便工程施工顺利进行。

  • 2022-02-24
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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

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