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浅水多波束测深声纳关键技术剖析

基于多波束测深声纳工作原理,结合国内外主流浅水多波束测深声纳产品与技术发展现状,分析了浅水多波束测深声纳具备的5种典型能力,提出了从能力表征的角度理解浅水多波束测深声纳性能指标;总结了保障这些能力所采用的主要关键技术,讨论了技术实现的具体思路,列举了仿真或试验数据处理结果;展望了多波束测深声纳的发展趋势。

  • 2022-02-16
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光电信息技术与现代生活

光电信息处理是基于对函数的数学描述与建模,运用光学元器件完成光学信息的模拟分析和处理,或在计算机中完成对信息的各种数字处理和分析。通过光电信息处理,可以大大提高数据处理和存储的能力。近代光电信息处理技术上的飞跃是光通信、光网络、光存储、光显示和多媒体技术的出现。其主要关键技术是微电子、光电子、光纤、计算机、通信与网络大规模存储、大面积高分辨显示、多媒体等技术。

  • 2022-02-16
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下一代智能交通系统的发展趋势

智能交通系统(ITS)和美国的国家公路交通安全管理局(NHTSA)的目标是改善车辆安全,减少事故、伤害和死亡。高级驾驶辅助系统(ADAS)在车辆安全方面发挥着作用。ADAS的目标是为车辆周围提供一个连续的图像环境。驾驶员看到车辆周围的这一景象,就可以做出决定。车辆通信是智能运输系统的一部分,它提供了一种智能的运输方式,以避免事故。随着交通走向互联和自主车辆的环境,通信和数据传输的作用变得很重要。连接的车辆可用于信息娱乐和导航,以确保车辆安全。车对车(V2V)通信允许车辆相互交谈并交换有关位置、行驶方向、速度、制动、驱动状态和其他事实的数据。这些信息被分析并用于避免碰撞。C-V2X(蜂窝-车辆-一切)可以为移动的车辆提供更好的服务质量支持、大范围覆盖和高数据率。C-V2X中的设备对设备(D2D)通信提供高可靠性和低延迟。在5G Rel.16中,C-V2X将成为5G蜂窝网络的一个组成部分,提供更高的容量和覆盖等。今天,老年人/残疾人正在寻找方便和容易使用的驾驶技术。V2X技术将抵消对老年/残疾司机快速应对驾驶环境挑战能力的一些担忧,因为他们不再需要处理大部分的决定。

  • 2022-02-13
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燃气市场开发对电网企业综合能源服务市场开发的启示

“物竞天择,适者生存”。当前,由于电改以及市场参与者数量上升,电网企业面对的市场竞争压力逐渐增大,市场开发作为其最关键的获客过程也变得愈发重要。相比电力,在燃气领域,行业竞争激烈,行业内多头竞争的态势已存在多年。那么,燃气企业如何实践市场开发?笔者通过分析电网企业综合能源市场开发和燃气市场开发现状,探讨电网企业可向燃气企业借鉴的点。

  • 2022-02-12
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基于遗传算法的电能表配送计划优化研究

计量中心采用人工方式制定配送计划,由于电能表库存在空间和时间上的分布不均匀,导致即使配送需求100%满足,仍然存在表不够用的情况。本文针对配送计划开展数学建模,应用遗传算法优化配送计划,确保各市县公司安全库存偏差最小,有效提升各市县公司的电能表库存均匀性。

  • 2022-02-12
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浅谈业扩成本的多维精益管理

伴随国网多维精益管理变革的深化,营销收入与成本的多维精益管理在一定程度上已经实现了业财融合,特别是营财一体化,优化了营销的收入管理,但营销的成本管理(项目和非项目)仍存在诸多难点,本文选取业扩成本示例,基于业扩成本管理的现状分析,并从开展成本归集、价值属性定义和成本控制等方面,逐层探究业扩成本的多维精益管理之法。

  • 2022-02-12
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基于效能领先的5G无线覆盖解决方案

基于运营商5G无线网部署面临的挑战和不同场景的覆盖特点,提出了“基于场景,按需配置,兼顾全域覆盖和经济建设”的5G无线网部署思路,并通过对16TR与32TR基站系统全方位的对比分析,得出如下结论:16/8/4TR是广域覆盖场景主流配置,64T/32TR是热点场景的增强配置,而16TR是一般城区广域覆盖场景最佳配置。

  • 2022-02-13
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数据要素市场及技术发展研究

近年来,数字经济蓬勃发展,并与多个产业深度融合,数据在经济社会中的关键作用越来越成为社会各界的共识。2020年,中央文件提出“加快培育发展数据要素市场、健全要素市场运行机制”[1],这意味着数据要素市场发展已成为市场经济下的新趋势。多地政府也建设了政务数据的内部共享体系和对外共享平台[2],其共享数据资源涵盖了工商、税务、社保、金融信息等多个方面[3]。

  • 2022-02-13
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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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