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水下机动目标跟踪技术

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法,这些方法实现比较复杂,滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等,需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果,得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展,回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明,非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标,双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。

  • 2022-01-12
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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值,然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨,比如一个忘掉关闭的文件描述符,比如malloc竟然会返回错误,又或者是爆栈,我们该如何解决或者说预防这些问题呢?

  • 2022-01-12
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Linux环境变量配置的6种方法

可以自定义一个环境变量文件,比如在某个项目下定义 uusama.profile,在这个文件中使用 export 定义一系列变量,然后在 ~/.profile 文件后面加上:sourc uusama.profile,这样你每次登陆都可以在 Shell 脚本中使用自己定义的一系列变量。 也可以使用 alias 命令定义一些命令的别名,比如 alias rm="rm -i"(双引号必须),并把这个代码加入到 ~/.profile 中,这样你每次使用 rm 命令的时候,都相当于使用 rm -i 命令,非常方便。

  • 2022-01-12
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Linux常用监控指标总结

做运维,不怕出问题,怕的是出了问题,抓不到现场,两眼摸黑。所以,依靠强大的监控系统,收集尽可能多的指标,意义重大。但哪些指标才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。

  • 2022-01-12
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线程、进程、多线程、多进程和多任务一锅端

线程是CPU调度的最小单位(程序执行流的最小单元),它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单元。一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。

  • 2022-01-12
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接入型光传送网(OTN)设备DCN网络的设计与应用分析

目前国内三大运营商都有部署第三方接入型 OTN 设备(CPE设备)的需求,在接入层实现末端 OTN 设备解耦以降低客户接入成本,但大规模部署 CPE 设备时,对CPE设备的DCN网络部署的考虑较少。通过分析CPE设备DCN网络互通的原理,结合现网部署可能遇到的问题,提出不同方案进行分析比较,为CPE设备泛在工程化提供一些经验。

  • 2022-01-11
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通信网络底层知识扫盲贴

从原理上讲,并行通信拥有更多数据线,理应拥有更高的信息传输能力。但现实并非如此,因为并行传输的前提是各路信号同一时序传播且同一时序接收,时钟频率过高时各路信号难以合拍,布线稍有差异就会引起错误。另外,并行线路占用了更多空间,消耗更多成本。因此近几年串行通信技术回归主流,典型代表无疑就是USB。

  • 2022-01-11
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蓝绿激光水下通信技术综述

水下通信,主要依赖手段是低频声波,受水声信道的随机变换性制约,水声通信延迟较大,在浅水区域存在复杂的时变和空变特征,带宽很难超过50kHz,利用多载波调制技术,能达到1~20kbit/s,然而多数情况下通信速率在1kbit/s附近。难以满足包括潜水员、AUV(Autonomous Underwater V ehicle)等水下活动单位间的信息交换,以及水下监测节点、传感网络与水面及陆上中转平台的数据交换需求。

  • 2022-01-10
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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