人工智能在测井地层评价中的应用现状及前景

测井是求取储层物性参数？发现与评价油气藏？预测油气储量的重要手段？测井技术更新换代？测井技术种类发展多样化？测井数据管理方式多元化等多重因素导致测井信息具有测量种类多？数据量大和多源异构等大数据特征？人工智能技术的快速发展为解决测井地层评价中的多解性？不确定性等难题提供了新的思路和方法,“测井+人工智能”也是一个亟待探索的新领域？在系统回顾人工智能在测井领域的研究现状和进展基础上,重点讨论了有监督机器学习和半监督机器学习？神经网络和深度学习等人工智能技术在测井曲线重构？岩相预测和物性参数计算等测井地层评价中的应用？受样本数量有限？处理流程不完善和自我调节能力较差等因素制约,人工智能在流体研究？储层综合评价等测井领域具有较大的发展空间和广阔的应用前景？

2022-01-08
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融合知识与数据的临床决策支持

知识驱动的临床决策支持: 知识和数据的融合: 通过知识+数据实现智能辅助问诊: 辅助诊断中的知识和数据的融合: 在诊断模型的学习中运用知识: 治疗推荐中的知识和数据融合:

2022-01-07
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高级SiP设计实现直接RF数据转换系统

随着ADC和DAC的性能规格、形状参数和新的传感器技术（Rx和Tx）的不断发展，RF数据转换系统正在发生快速变化。在这期间，一个系统级的设计问题一直存在，即如何平衡模拟和数字电路的设计，以实现最大的软件/系统灵活性（从传感器到数字处理单元的输入/输出）。这个基本问题需要系统设计师划分（或组合）数据转换电路器件，并结合模拟和数字信号的布线，实现多种服务的软件最大化。现在，随着高级的SiP（系统级封装）组装技术的发展，数据转换器系统的设计正逐步从硬件中心向软件中心转变。Teledyne e2v的SiP设计、发展和组装的专业技术革新了系统级设计，可实现最大的灵活性并支持多任务的应用。利用最先进的技术（倒装芯片、有机封装等）开发的RF混合信号数字处理应用可用于工业、医疗、航空电子、仪器、电信、军事和宇航等应用。Teledyne e2v在高级SiP设计和组装技术方面拥有超过40年的经验，可帮助系统设计师实现高级数据转换系统平台的最高性能和最大价值。

2022-01-07
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Wi-Fi双频金属中框天线

学个Antenna：手机天线入门对手机天线的类型进行了科普，学个Antenna：手机天线之宽带匹配原理也用实例让读者了解LC匹配网络的应用。本次推文则通过一个简单金属中框天线的仿真实例对电小天线模式分析-组合法和LC复杂匹配网络进行阐述。

2022-01-06
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石墨烯在高频领域的研究现状及发展趋势

石墨烯的发现者可能未曾预料到它的研发会有如此迅猛的突破。2004年，英国曼彻斯特大学物理学家安德烈·K·海姆（Andre.K.Geim）和康斯坦丁·诺沃肖洛夫（Kostya.Novoselov）通过简单的“机械剥离法”，利用“胶带”从石墨表面“撕”出单层的石墨--石墨烯。2010年诺贝尔物理学奖授予了这两位物理学家，以表彰他们对石墨烯的研究。

2022-01-06
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企业无线网络规划设计与交付流程

为了给WLAN网络使用者有很好的用户体验，需要做好WLAN网络的规划设计，目的是通过合理的网络规划来降低WLAN网络信号覆盖盲区、WLAN信号干扰等问题的出现概率，规划AP接入合理数量的终端，保证各终端的带宽需求，提供更好的WLAN体验。

2022-01-05
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阻抗匹配与史密斯（Smith）圆图：基本原理

在处理RF系统的实际应用问题时，总会遇到一些非常困难的工作，对各部分级联电路的不同阻抗进行匹配就是其中之一一般情况下，需要进行匹配的电路包括天线与低噪声放大器（LNA）之间的匹配功率放大器输出（RFOUT）与天线之间的匹配LNA/VCO输出与混频器输入之间的匹配匹配的目的是为了保证信号或能量有效地从信号源传送到负载。

2022-01-05
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车联网V2X通信技术及应用介绍

C-V2X通信是基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进形成的车用无线通信技术，包含基于4G网络的LTE-V2X系统以及未来5G资源的5G -V2X系统，借助已存在的LTE网络设施来实现V2V、V21、V2P、V2N的信息交互，适应于更复杂的安全应用场景，满足低时延高可靠性和带宽要求。

2022-01-04
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随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。

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人工智能在玩具箱中：父母如何看待针对儿童的AI玩具

智能玩具和以儿童为中心的设备迅速从新奇品转型为主流假日产品，被市场誉为富有乐趣、寓教于乐以及日益具备对话能力的儿童伴侣。近期媒体报道突出了人们对这一趋势既兴奋又不安的复杂情绪，父母们面临玩具对话、记忆过去交互以及模拟社交或情感反应的挑战（赫斯和梅辛格，2025；拉德斯基，2025；苏金德，2025）。与此同时，该领域的早期安全检测已经开始暴露出一些潜在风险。独立玩具安全研究指出，部分智能玩具收集儿童敏感数据，比如儿童的声音和对话，在测试中，这些玩具产生了不适或发展不恰当的内容（穆雷等人，2025）。这些产品带来了关于屏幕时间和学习的老问题，也引入了关于数据收集、情感依托以及人工智能在儿童社交发展中的角色等新担忧。