地球物理调查的一个重要内容是地震勘探。地震勘探需要用到人工震源，人工震源的基本原理是利用各种能量压缩（如图1所示）的方法产生一个脉冲声波，同时利用声波在不同阻抗地层内传播规律来勘探地下的地质情况。TNT等烈性炸药是早期最为常见的人工震源，是以化学储能在短时间释放得到脉冲声波。这种方法的优点是储能密度高，但存在不安全性和不稳定性。随着技术进步，上个世纪50年代末期开始，炸药逐步被其它储能方法替代，如压缩空气、电储能等，产生了诸如电火花、气枪、水枪、套筒枪和Boomer等稳定可靠的人工震源。
随着当今世界经济的迅速发展和世界人口数量的急剧增加，全球已经进入资源补给匮乏的瓶颈时期，许多国家和地区都面临着人口数量增多，资源匮乏，环境破环严重，陆地空间紧张等一系列发展问题。如今，伴随经济发展与科技的飞快前进，我们能够利用的海洋资源的数目越来越多。利用海洋，发展海洋就成为了各国解决一系列问题强效的举措。进入本世纪，现代海洋的科技让我们由近海迈入深海，大洋，同时海洋各国都把发展海洋经济作为了国家战略的重要目标而实施，海洋经济因此得益从而发展迅速，毋庸置疑海洋经济早已变为了全球各国综合实力竞争的重点。
对于电子海图可视化系统，内存有限是移动端相对PC端的一个弱点，对于精度较高的庞大的离线海图数据的显示，均采用TPK栅格瓦片的方式加载显示显然是不切实际的，矢量绘制是最有效也是最实际的手段。论文依托ArcGIS for Android SDK，通过继承DynamicLayer类自定义TeleSeaMapServiceLayer图层，使用JNI交互技术，实现了矢量电子海图在移动设备的可视化，可视化速度和效果显著，满足了移动设备离线海上作业的需求。
目前，无人水面舰船代表了海洋测量装备自动化、智能化的发展趋势，是海洋测量技术研究的热点。针对浅水区域水下地形复杂、暗礁众多、涌浪较大的特点，对无人水面测量艇水深测量技术进行研究，涉及的关键技术包括船型及推进方式设计、测量设备加装测试、无线数据传输功能、测量艇吊放回收技术等，本文主要围绕船型及推进方式展开研究，提出三体喷水推进无人水面测量艇设计方案，基于该方案实现的测量模式具有很强的机动性和高效性，必将极大地提高测量部门在浅水区域水深数据的快速获取能力。
通过在无人水面测量艇加载测深、侧扫等测量设备，结合无线数据传输技术即可实现在岸边或母船上对无人测量艇的操控，达到水深测量全过程的自动化、智能化。论文综合考虑测量艇各舱室的配重情况，提出了具体的测量设备加装设计方案，针对测量设备众多、接口复杂、集成难度大的难题，采用了基于串口转换软件的远程控制技术结合无线数据传输的方案，实现了通过岸台基站即可直接对船台测量设备进行实时监控及参数设置调整。
水面无人艇（Unmanned Surface Vessel）简称USV，近年来受到国内外越来越多的关注。虽然当前船舶自动化水平较高，但船舶的正常运行始终离不开人的参与。即使是无人值班机舱，当有紧急情况发生时仍需要船员来处理。船舶驾驶虽有卫星导航、电子罗盘、电子航道图和自动舵的辅助，但驾驶台还未实现无人化。船舶无人化不仅能提高船舶的自动化和智能化水平，也能减少船舶发生危险的风险。据统计，在船舶碰撞事故中，89%-96%的事故可归因于人的自身原因，包括明显的和潜在的原因。
海洋约占整个地球表明的70%，蕴藏着丰富的资源，而海岛礁是人类开发海洋的重要基础。随着人类资源开发利用转向海洋，海岛礁在海洋经济中的地位日益凸显，海岛礁测绘是一切海洋活动的基础，精确的海岛礁测绘或获取基础地理空间信息是海洋管理、经济开发、海洋划界的重要依据。
水面无人艇（Unmanned Surface Vessel,USV）近年来受到国内外越来越多的关注。国内外USV的最新进展和成果前文已经介绍过了，这里不再累述，本文重点介绍USV的控制方式、动力机构、自动避碰技术及路径优化和未来技术发展，并针对我国内河环境展望了USV在航道数据测量和海事巡航方面的应用前景。
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
系统通过协议接口形式由总控中心BMS采集报警数据及信息，以实现总控中心能监看各业态分控中心的数据。系统通过协议接口形式由总控中心BMS采集报警数据及信息，以实现总控中心能监看各业态分控中心的数据。
高校教学工作诊断与改进简称“诊改”工作，一体化大数据平台助力学校根据自身办学理念、人才培养目标，专业设置条件、教师队伍建设、课程体系改革、课堂教学实践、学校管理制度、校企合作创新、质量监控成效等人才培养工作要素，查找不足与完善提高的工作过程。
通过将各个子系统智能化集成控制，建设一套互相关联、统一协调的系统集控平台，使各系统信息得到高效、合理的分配和共享，达到信息共享、系统联动的目的，并完成数据采集、存储、分析、生成报表等;为大楼管理者提供实时准确数据可视化。主要监控子项如下:新风、照明、给排水、通风与空调
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