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。
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。
风力提水在南疆灌溉农业发展中的潜力评估.pdf
从光伏拉锯到风能之争——中美新能源合作的博弈解读.pdf
利用卫星遥感影像进行大比例尺海岛（礁）测绘过程中，为解决独立无控岛屿立体测图和海岸线内业测量精度低以及海岸带不接边等技术问题，对在实际生产中应用的稀少控制区域网平差、海岸线潮位推算法和要素接边原则等关键技术进行了论述，并通过数据分析得出了技术应用的正确性，为今后利用高分辨率卫星遥感影像进行海洋测绘提供借鉴。
本文主要介绍三维激光移动测量系统的发展现状及应用方向，初步阐述了其工作原理，并把该技术成功应用到长山水道海岛礁岸线地形测量，将测量系统设备安装在船上，在快速移动航行过程中采集岸边激光点云和全景影像，内业通过数字化测图提取海岛礁地形数据，并对设备采集的数据进行了精度分析，表明该技术在岸线地形以及实景采集等测量工作中的可行性。在100米范围内，测量精度可达10cm，本次测量精度验证结果是：东方向均方差为0.11m，北方向均方差为0.122m，高程方向均方差为0.138m，全景影像分辨率8192×4096。
近年来，无人机遥感监测技术发展迅速，成为国内外研究的热点。基于航空摄影获取的影像数据及其机载辅助定位数据可用于制作海岛礁区域的3D产品:数字线划图（DLG）、数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）。海岸带、岛礁区域特殊的地理环境及海岛地形测量作业的精度要求，使得航空摄影技术用于海岸带及岛礁作业对传感器有特殊要求:采用大像幅的数码相机传感器；具有较高的基高比；搭载高精度的定位定姿系统（POS系统）。目前，海岛区域航空摄影作业的主要方式是常规航空摄影。然而，常规航空摄影作业成本高、周期长，受天气及飞机场地等因素制约，难以满足实时获取目标区域地理信息数据的要求。无人机作为一种新型遥感监测平台，飞行操作智能化程度高，可按预定航线自主飞行、摄影，实时提供遥感监测数据和低空视频监控，具有机动性强、便捷、成本低等特点。将无人机航测技术应用于海岸带及海岛礁的测图生产或海图更新是其在海洋测绘领域中应用的拓展。如何选择适应海岸带、海岛区域作业的低空遥感系统及影像数据的后处理方法是当前需要研究的问题。
本文从河口海域地形变化与人类开发利用活动关系，以及复测周期与航行安全保障关系出发，提出了河口海域地形检测研究的技术体系构成、历史资料的收集与分析方法、地形变化检测与反演的重要性。这对建立多学科交叉联合开展地形变化监测研究具有重要的意义。论文发表在《海洋测绘》2013年第4期上，河口区域是海岸带地形变化最大的区域，在于泥沙冲淤变化的急剧，也在于海洋开发活动的频繁，因此非常有必要进行专项研究。对海域管理部门来说，尤其需要加强对河口区域地形变化速率的科学研究，以便确定测绘周期。
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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。
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。
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