浅谈小型观测级遥控潜水器（ROV）的应用

作为人类探索水下世界的工具，潜水器是先进机器人技术在水下的特殊应用。当前潜水器种类繁多，其中遥控潜水器（Remotely Operated Vehicle，ROV）、无人无缆潜水器（Unmanned Underwater Vehicle，UUV）和自主式潜水器（Autonomous Underwater Vehicle AUV）是最重要的三类潜水器。其中，遥控潜水器（ROV）不论是在研发制造阶段还是市场应用领域均最为成熟，也是目前对我们国家出口限制最少的一类潜水器。

2022-02-11
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数字海底地形产品生产技术研究

我国海洋地理环境的数字化保障体系经过多年的建设与发展，已取得了重大的技术进展。海洋基础地理信息保障手段实现了数字化，海底地形图、海图、卫星影像等数据库工程正在实施。海洋地理信息产品已从单一的航海图向多层次、多品种、多形式方向发展，并形成了门类齐全的海洋地理信息产品体系；海洋地理信息保障方式也从单纯的图书产品保障向航海图书产品与服务相结合的保障方式发展。

2022-02-11
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固定式水声监视网及其展望

固定式水声监视网络，是一种长期或短时间临时布放在海洋中或海底的水声监视与探测系统，这种系统的处理中心在岸上或其他平台上，水下基阵布放在需要海域的一种装备，可以通过有线手段、水声通信手段、无线电浮标或卫星通信直接与处理中心或其他节点链接，其中长期固定布放在海底的水声监视系统又常被称为岸基声纳或简称岸站。固定式水声监视网络在反潜体系中可以用于源头监视和持续跟踪，是体系反潜的重要组成。下面介绍固定式水声监视网络，分析其优缺点及对未来发展进行展望。

2022-02-10
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海底声学探测技术装备综述

海洋是人类资源的宝库，蕴含丰富的海水、能源、矿产和生物等资源。人类在对海洋进行基础研究、资源开发、工程建设和军事行动等的过程中，通常需要获取相应海域的海底信息作为基础资料，而先进的海底探测技术装备是快速和准确获取海底信息的关键。海底探测技术装备涉及范围非常广，包括声学、光学、磁力、重力、地震、热流、放射性观测、原位观测和钻探观测等以及拖网、抓斗、柱状采样器和箱式采样器等。与可见光和电磁波相比，声波在海水中的衰减更慢、传播距离更远，因此海底声学探测是目前获取海底信息最常用的方式之一。

2022-02-10
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Harbor-仓库介绍与搭建

Harbor仓库搭建及简单使用一、Harbor介绍 Docker容器应用的开发和运行离不开可靠的镜像管理,虽然Docker官方也提供了公共的镜像仓库,但是从安全和效率等方面考虑

2022-02-10
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基于安防项目的MEC视频分流研究

随着4G 网络的成熟和流量资费的不断下调，促进了如车联网、工业控制、IOT 、智能安防等各种新型无线业务的不断涌现，同时对无线网络带宽、时延等性能也提出了更高的要求，网络负荷进一步加重。为此，欧洲电信标准协会提出了移动边缘计算（MobileEdgeComputing，MEC），其作为4/5G 网络体系架构演进的关键技术，将无线接入网与互联网业务深度融合，可利用无线接入网络就近提供电信用户IT 所需服务和云端计算功能，满足系统对于吞吐量、时延、网络可伸缩性和智能化等多方面要求。将应用服务器部署于无线网络边缘，可在无线接入网络与现有应用服务器之间的回程线路（Backhaul）上节省带宽使用。从而减轻回程线路的带宽需求以及链路过长导致的时延等不稳定因素。

2022-02-09
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脑机接口技术在神经外科中的应用进展

广义上的脑机接口技术融合了神经科学、生物信息学、微电子学等多学科技术，尝试在人脑与人脑、人脑与动物脑、人脑与机器之间建立一类接口，实现人脑与人脑、动物脑、机器之间的交流通信，从而打破人脑的生物解剖结构限制，修复肢体、语言等脑或脑附属结构的损伤。本文总结了目前最新的脑机接口技术，重点就脑机接口技术中特征脑信号的获取及其在临床领域的应用展开综述。

2022-02-09
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模仿学习在机器人领域的应用进展

我们人类在学习一项新技能时，可以通过观察别人一系列的操作过程，自行模仿并掌握上手。人工智能也需要具备这样的模仿学习能力，对专家的演示进行观察及模仿，在现实复杂、非结构化的场景中也能实现快速学会新技能或新知识。模仿学习由此应运而生，将有助于推动弱人工智能迈向强人工智能发展。首先介绍了模仿学习的研究现状，列举出模仿学习在机器人领域的应用，最后分析了当前将模仿学习应用于机器人上仍面临的挑战和对未来做出展望。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026工业网络现状报告

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2026金融智能体可信互联研究报告

在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。