声波是迄今为止人类所掌握的唯一能在海洋中远距离传递信息与传播能量的载体，水声技术也因此成为水下通讯导航、水产渔业、海洋资源、海洋地质地貌、军事武器等领域的重要手段。水声换能器的使命即是在一定频带内按规定的信号形式激发产生声波和不失真地感知与接收水中声波信号，由此换能器也被人们形象地喻为声纳系统的“耳目”。随着水声技术应用领域的不断拓展与延伸，在海洋资源探测开发的技术竞争、军事对抗及全面感知地球的迫切需求背景下，水声换能器技术的飞速发展成为声纳技术发展的重要前提，新材料技术、精细加工技术、基础工艺技术以及数值计算分析技术等为换能器技术的快速发展提供了物质基础和技术条件。其中有关新材料、新机理、新结构换能器的发展情况曾在相关综述文章中分别描述过，本文就笔者所掌握的资料和有限的理解水平简要地综述几种典型结构类型换能器近些年的发展状况，主要包括：弯张换能器、圆柱面辐射型换能器、纵向换能器等等。
水下声探测是外国调查船和水下文物盗捞船进行非法调查和探测的主要技术手段，根据信号的主要声特征，对海洋水下声探测信号进行分类，分为宽带中、低频信号和窄带高频信号。在福建兴化湾海域采集了浅地层剖面仪信号、电火花声源信号、侧扫声纳信号和单频测深信号4种代表性的海洋水下声探测信号，根据声特征分析给出了对应的分类，其中：浅地层剖面仪信号为信号类型确定的中、低频信号；电火花声源信号为宽带脉冲中、低频信号；侧扫声纳信号和单频测深信号为窄带高频信号。通过对4种实测声探测数据的分析研究，给出了对应类型的海洋水下声探测信号的分析、提取方法，其中：信号类型确定的中低信号和窄带高频信号在初步的时、频分析基础上，可通过带通滤波提取；宽带脉冲中、低频信号在初步的时、频分析基础上，可尝试通过小波尺度相关滤波的方法提取。结合已知的水下声探测信号的主要声特征，实现对采集的海洋水下声探测信号的识别。
声速剖面仪是一种测量水中不同深度声波传播速度的精密测量仪器，通过内部的温度、压力传感器等器件可以快速准确的测得当前水层的声速、温度、深度等数据，其中所测得的声速数据更是声纳设备所需的一个重要参数，被广泛应用于水深测量等工作。然而随着各种声纳设备的升级，其对声速的精度要求也越来越高，因此传统的基于“环鸣法”测量声速的仪器已经无法满足高精度声速测量的要求。
声呐是利用水中声波对水下目标进行探测、定位和通信的电子设备，是水声学中应用最广泛、最重要的一种装置。声波是人类迄今为止已知可以在海水中远程传播的能量形式，声纳（sonar）一词是第一次世纪大战期间产生的，它是由声音（sound）、导航（navigation）和测距（ranging）3个英文单词的字头构成的，是声音导航测距的缩写。它利用声波在水下的传播特性，通过电声转换和信息处理，完成对水下目标进行探测、定位和通信，判断海洋中物体的存在、位置及类型，同时也用于水下信息的传输。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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基于大语言模型的教育思想实验，其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想，置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论，将其转化为可计算的社会动力学模型，观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实，通过生成可观测、可证伪的理论假设，使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前，进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。
计算机博弈是人工智能领域的重要应用，它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象，具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来，随着人工智能、大模型等技术的飞速发展，计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务，成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏，机器博弈不仅是技术进步的展示窗口，更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来，计算机博弈领域将继续快速发展，技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。
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