成像技术和光谱技术是传统的光学技术的两个重要方向，成像技术能够获得物体的影像，得到其空间信息；光谱技术能够得到物体的光学信息，进而研究其物质属性。20世纪70年代以前，成像技术和光谱技术是相互独立的学科，随着遥感技术的发展，成像光谱技术迅速发展起来，它是一种快速、无损的检测技术，具有光谱分辨率高、多波段和图谱合一的特点，能在大尺度范围内识别地表并深入研究其地表物质的成分及结构。目前成像光谱技术已经成为遥感技术的发展趋势之一，并在军事侦察、海洋遥感、地质勘探、植被分析等领域得到越来越广泛的应用。
阿里云开发者工具赋能开发者用好云：智能开发高效运维；阿里云开发者大会,阿里云上云采购季,开年上云优惠享不停,百款云产品0.24折起,7*24小时技术在线服务,阿里云10年深厚技术积淀,性能优异,助力企业和开发者稳定上云
北极航道，通常指四条北冰洋航道：东北航道，西北航道，中央航道，洋桥航道。东北航道（Northeast Passage）即北方海航道（Northern Sea Route，NSR），是指欧洲经北冰洋到亚洲的航道。东北航道从大西洋沿岸港口出发，经挪威海北上，东进穿越俄罗斯与北冰洋毗邻的海域，最后由白令海峡进入太平洋。西北航道（Northwest Passage，NWP）是美洲经北冰洋到亚洲的航道，即连接东亚和北美东海岸的经过加拿大北极群岛的航道。中央航道（Transpolar Sea Route,TSR）又称穿极航道，是指欧洲或美洲从北冰洋经北极点到亚洲的航道。洋桥航道（Arctic Bridge Route,ABR）指欧洲与美洲之间经北冰洋的航道。
围绕国家海洋战略发展需求，为全面提升我国海洋经济开发、权益维护、安全管控、防灾减灾等能力，需要依托先进的电子信息、网络通信等技术和手段，提升海上信息传输保障能力。作为海洋通信的重要手段，卫星通信以其灵活方便、传输带宽较高、可提供跨越地域的通信覆盖等特点，成为海洋通信应用的重要手段，也将在未来发挥越来越重要的作用。
海岸带作为连接海洋和陆地系统的特殊地理地带，与人类的生存与发展密切相关，但其自然和生态环境极其脆弱和敏感。气候变化和人类活动给海岸带环境带来了巨大压力，导致其生态环境不断恶化。近年来遥感技术已成为海岸带地理环境监测的重要手段之一，在海岸带规划、管理和保护中扮演着举足轻重的角色。
蓝绿（532nm）激光雷达已应用于从水面和机载空中平台来探测水下目标。在该应用中，光波长比声波的波长短，具有更高的空间分辨率，并且可实现高搜索速率及多次重复使用的特点。在利用激光雷达实现海洋探测中存在的最大问题是，光通过海水信道时会被高度散射，尤其是海水的后向散射尤为严重。在光学信号接收端，由于后向散射光形成了强烈的背景噪声电平，致使探测目标的分辨率降低，对比度变差。在激光雷达实现对海洋环境参量的监测和水下目标探测中，抑制海水的后向散射是核心问题。
运用多时相多光谱遥感影像提取序列水边线，配合潮位信息进行潮滩地形反演，是目前获取大范围淤泥质潮滩数字高程模型的有效途径。而水边线提取的位置精度和效率，会直接影响后续潮滩地形建模的精度和效率。如何从多光谱潮滩影像上快速准确地提取水边线，一直是国内外学者的研究热点。遥感水边线提取方法可以总结为两类，一类是边缘检测方法，另一类可以归为分类分割法。研究表明，无论是传统的边缘检测法、阈值分割法、还是基于分类的方法均无法在任何情况下得到准确的水边线提取结果，而且，这些方法都需要后续的大量修正算法而无法快速得到连续的水边线。为此，根据影像来源、水边线的模糊程度、水边线的潮位位置，针对不同潮滩类型，尝试提出关联各种影响因素的多源多算法水边线提取适配模型，并采用多光谱影像对适配模型的有效性进行验证。
地球磁场不是孤立存在的，是一种偶极型的存在，类似于将一个磁铁棒放到地球中心，让地球磁场的北极能够在大概上对着南极，进而产生磁场形状，但这里的南北极并不能与通常地理上的南北极做到位置重合，在位置上存在着磁偏角。磁场向外太空绵延伸展数万公里，就形成了地球的磁圈。
没有账户，需要注册
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。
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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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
