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海洋测绘垂直基准综论

海洋测绘信息表达的基准是大地测量基准在海洋及其他水域的扩展,是大地测量基准的重要组成部分,分为空间位置信息的平面基准和垂直基准,以及地球物理测量信息的重力基准和磁力基准,上述各类基准共同构成现代海洋测绘建设的基础设施。在高精度空间技术快速发展的背景下,海洋测绘基准的建设、维持与精化日益成为重点攻关课题。

  • 2022-02-25
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面向大数据的数据处理与分析算法综述

面向大数据的数据处理与分析算法综述等问题

  • 2022-02-25
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基于统一潮流大数据的综合能源系统薄弱点辨识方法

能源互联网背景下电力市场大数据应用探讨。

  • 2022-02-25
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填海造地的现状与思考

填海造地是指把原有的海域、湖区或河岸通过人工技术手段转变为陆地,是沿海地区为缓解用地紧张而采取的一项开发举措。“围海造田”中国并非始作俑者,荷兰、日本、新加坡等国家,及香港、澳门等地区也都靠填海来解决土地矛盾。在我国沿海一些人多地少的地方,用地更为紧张,向海洋要地就成了各地不约而同的选择,几乎所有的沿海城市都采用围海造地的方法增加用地的需求,填海造地是一个为城市有限空间的发展起到重要作用的方法。

  • 2022-02-24
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基于深度学习的海洋水色参数反演模型初探

海洋水色遥感是利用卫星传感器获得的海洋表层水体光谱信息来研究海洋现象或海洋过程的新兴技术。海洋浮游植物的叶绿素、无机悬浮物和有机黄色物质是决定水色的三要素,而水色遥感技术的原理是通过卫星传感器接收的信号来反演水体中影响光学性质的组分浓度,进而探测海洋上层物质成分的组成。所以,水色遥感在海洋初级生产力估算、海洋生态环境监测、海洋动力学研究、海洋渔业开发和管理服务等方面都具有重要意义。

  • 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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关于海道测量与海洋测量的定义问题

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。

  • 2022-02-24
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云计算行业专题云计算景气度仍高-2021120713页

云计算行业专题云计算景气度仍高-2021120713页

  • 2022-02-24
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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。

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太空算力基础知识

SpaceX此前已经在星链上进行了光学星间链路(ISL)的在轨验证。当前每颗星链卫星带3-4套激光终端,单条速率可达约200Gbps。整个星链系统(9000多颗卫星),已实现约5.6Tbps的总吞吐、日均搬运约42PB数据。星地链路方面,新一代Starlink V3单星对地容量约1Tbps(约为V2mini的十倍)。SpaceXAl1算力卫星,很可能会复用这套体系。

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数据安全培训课件

是对客观世界中各种事物的运动状态和变化的反映,是客观事物之间相互联系和相互作用的表征,表现 的是客观事物运动状态和变化的实质内容。 理解1:信息泛指人类社会(物理空间+网络空间)传播的一切内容,是“意义”的载体。 理解2:(信息论)信息是用来消除随机不确定性的东西。 理解3:(控制论)信息是人们在适应外部世界,并使这种适应反作用于外部世界的过程中,同外部世 界进行互相交换的内容和名称。

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零碳园区综合AI解决方案

中服云工业物联网平台集团版做的事:边缘网关覆盖总装线1200多台套设备,实时采集物料RFID、拧紧扭矩、加注量等200多个关键参数——100毫秒刷新一次

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智能体驾驭工程

Hamness正由静态人工配置框架,演进为具备持续学习能力的自优化系统。依托任务执行中的成败样本与运行反馈持续调整调度策略,无需更换底层模型,即可提升Agent任务完成率与环境适应性。未来智能体能力提升不再单纯依靠更强 基础模型,Harness能够沉淀每次执行经验、迭代内部规则,动态调整自己的工作方式,真正实现越用越聪明。

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