C3D是Benthos公司近年来推出的基于CAATI技术的一种新型测深侧扫声纳系统。从工作原理、技术参数、数据采集与后处理平台以及实测数据等方面将C3D和传统侧扫声纳进行了对比。对比表明两者的工作原理不同，C3D的采集数据密度更高，对采集和处理软件要求比传统声纳高，最后对两者采集的数据进行了分析。通过对比，为侧扫声纳系统的选用和引进提供了依据。
针对多波束测深系统换能器安装过程中存在角度偏差问题，给出了换能器安装偏差的相关定义，建立了换能器横向、纵向及艏向安装偏差影响模型，阐述了各项安装偏差对海底地形测量的影响机理，结合算例，研究了各波束点水深误差与位置误差随波束指向角的变化规律及影响量级，进一步给出了部分代表性波束点水深偏差及位置偏差随安装偏差角的变化规律及影响量级，最后分析了各安装偏差间的相关性，以期为换能器安装偏差校正及测深数据质量控制提供一定的参考。
2011年3月29日，美国奥巴马政府在白宫网站发布了《大数据研究和发展倡议》，旨在提升利用大量复杂数据集合获取知识和洞见的能力，并将为此投入两亿美元以上资金。美国政府的这一惊人举动透露了“大数据”背后潜在的重要价值。大数据时代，数据被视为科学的度量、知识的来源，用数据说话、用数据决策、用数据评价成为越来越普遍的要求。大数据正引发各领域、各行业生产模式、商业模式、管理模式的变革和创新，将对经济社会发展及人们的生产生活方式产生深刻影响。
本文基于对多波束水深数据的分析，对海底地形格网的数据生产技术路线进行了初步研究，总结归纳了海底地形格网的数据生产的基本方法和产品组织形式。最后以西沙群岛海区进行了实验海区，对该技术路线进行了实验生产，实验结果证实该方法可行有效。
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。
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。
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。
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
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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，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。拥抱AI的同时，建立与之相适应的AI使用规范是AI赋能可持续发展的基础，学术委员会等机构需抓紧制定规范。
多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景多无人机跨视角协同追踪成功率比单机最先进方法提高15.6%成功实现30架无人机精准跟踪围捕3辆车的多目标协同感知场景
2025 年，全球人形机器人技术与产业发展进入从“机电集成”向“深度智能”跨越的关键阶段。这一年，人形机器人在具身智能理论、场景作业任务与产业化形态上持续演进，端到端学习框架、软硬件解耦架构与全球供应链格局亦出现一系列深刻变革。与此同时，硬件参数的单一竞赛逐渐转向软硬协同的效能比，泛化感知能力、复杂环境下的运动鲁棒性与工程化量产可行性成为决定人形机器人能否走出实验室的核心变量。
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