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高分辨率宽幅星载SAR海洋监视与信息反演

对海洋的有效探索和合理利用,对国家的发展和国防建设具有重要意义。在人类对海洋的漫长认知过程中,对海探测方式主要有常规探测和遥感探测。常规探测是以浮标、潜标、沿海自动站和测量船等为平台,对海洋环境进行直接测量,但由于其探测范围小,在时间和空间上均受到限制,因此人们逐渐发展了遥感探测方式。

  • 2022-02-26
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天然气水合物(可燃冰)的深度专业透析

海底天然气和水在低温、高压条件下可形成的一种类似状的可燃固态物质,称为天然气水合物,由于外貌极像冰雪或固体酒精,点火即可燃烧,有“可燃水”、“气冰”、“固体瓦斯”之称,在大陆边缘陆坡区等地区有较广泛发育。天然气水合物是20世纪科学考察中发现的一种新的矿产资源,早在1965年,前苏联就首次在西西伯利亚永久冻土带发现天然气水合物矿藏,并引起多国科学家的注意。

  • 2022-02-25
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基于论文和专利分析的人工智能发展态势研究

为揭示当前人工智能领域的发展态势,本文统计分析了当前各主要国家/地区出台的顶层政策规划,并重点分析了人工智能领域论文和专利的年度变化、国家分布、主要机构、技术主题、方向对比和国际合作等。结果显示:当前人工智能科技成果产出正处于快速发展阶段,中美两国引领了人工智能领域科研成果;中国在该领域发文量接近美国,专利数量已超过美国;中国科研机构已具备开展国际竞争的能力,但市场主体的成果产出与先进国家尚有差距,国际化布局程度较低;如何提升机器的“认知能力”是当前人工智能研究的关注焦点。最后,基于分析,提出了对中国人工智能发展的启示。

  • 2022-02-21
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疫情时期的隐私--企业个人数据保护合规路径初探

统筹突发公共卫生事件下的疫情防控与经济社会发展是一场大战。在抗击新冠肺炎这场战“疫”中,除行政管理、社区管理外,企业管理也成为当前防控工作重点。为降低疫情对经济的影响,同时防控疫情蔓延,企业有序复工复产尤其应当做好员工健康信息排查、监测及上报工作,涉及到大量员工个人数据的处理。本文聚焦于战“疫”时期企业管理中的个人数据保护合规问题。疫情防控下企业个人数据的保护与使用并非悖论,在辨析此场景中与健康相关的个人数据性质及相关法律规定的基础上,可进一步探索企业个人数据合理使用与安全保障并行的合规路径。

  • 2022-02-21
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数据要素市场培育下的法律政策及交易平台分析

近年来,互联网经济的快速发展远远超过了原有的传统经济形态,数据的价值依赖于其流通性,尽管从中央到地方都对大数据交易监管付出了很大努力,但立法程序复杂、耗时长、法律的滞后性等客观因素使得大数据行业的法律监管停滞不前。当前数据交易安全方面还没有相关上位法对其进行保护,法律法规、地方政策关于数据交易更多的都是原则性、指导性的规则,各个数据交易平台的交易规则也未能起到有效保护用户权利的作用,而更偏向维护自身权益,在实践操作中存在诸多问题,可以说许多数据平台现在都是摸着石头过河。

  • 2022-02-13
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基于MR大数据与空间计算的LTE网络可视化评估应用

基于MR数据的分析已成为目前评价和分析网络覆盖的重要手段,但由于MR数据量庞大,分析及呈现需要借助专业平台,调用分析门槛高,难度大。本文阐述以新疆联通云化FAST解析MR数据为基础,结合python地理空间大数据计算,利用构建轻量化高效的网络评估方法,并应用于疫情期间通信保障及敏捷开发支撑政企市场需求的应用案例。

  • 2022-02-13
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日本L3以上自动驾驶发展现状和路线图

在连续发布《日本自动驾驶行动方针》1.0- 3.0基础上,2020年5月,日本政府发布《实现自动驾驶的行动报告和政策》4.0版。4.0版按照不同行驶环境、车速等要素,对自动驾驶场景进行分类,将行驶环境按照封闭程度分为封闭空间、限定空间、汽车专用空间、交通环境完善空间、混合空间五类。此外,车速、地形、道路、 环境、交通状况、时间段,也作为补充要素条件。

  • 2022-02-07
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TC4钛合金双曲度复杂航空零件热成形工艺研究

选取 TC4 钛合金双曲度复杂航空零件作为研究对象,采用热成形工艺进行成形。设计了 3 种成形模具工艺方案,分 别为无拉伸梗、整体拉伸梗和局部拉伸梗。采用有限元仿真技术对 3 种成形工艺方案进行模拟,得到零件成形过程中的厚度 变化情况,并预测可能产生的成形缺陷,对零件成形质量进行了评估,确认了拉伸梗在成形过程中的作用。通过 3 种成形工 艺方案的数值模拟结果反复优化模具设计,最后得到最优的模具设计方案,并进行了试验验证。结果表明,采用模拟仿真优 化后的模具成形制造的零件表面质量良好,拉伸梗在成形过程中对材料起到了拉伸作用,防止零件褶皱的产生,零件厚度分 布均匀,完全满足设计和使用需求; 工艺试验结果与有限元仿真结果一致。

  • 2022-02-05
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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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