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机载激光测深技术及其研究进展

常规区域性水深测量方法主要是指以舰船等水面移动载体为平台的声学探测技术（单波束测深系统，多波束测深系统）。水深值小于10m的潮间带地区由于受海洋潮汐的影响，往往存在滩浅、泥淤、礁多等较为复杂的作业环境，多数情况下只能依靠人工或小船乘潮作业的方式进行水深数据的采集，效率低、难度大，有一定危险性，故近海岸区域内长期以来存在大量测深数据空白。

  • 2022-03-04
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面向“三全”信息覆盖的新型海洋信息网络

海洋信息网络是人类用于认知海洋、开发海洋和经略海洋的信息网络，包括海洋信息的获取、传输、融合应用等。海洋信息的获取是指通过声、光、电、磁、热等物理手段来获取海洋或者海洋目标的各类信息；海洋信息的传输是指通过海上通信、水下的水声通信、光通信等技术将获取到的信息传输到海上或陆地上的信息处理中心；海洋信息的融合应用是指利用各种先进的信号处理技术、数据库技术、数据挖掘和分析技术来对海洋信息进行处理，以获得各类海洋或海洋目标资料，并指导相关应用。

  • 2022-03-03
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小型海洋环境监测平台设计

目前传统的海洋监测系统主要有水面浮标、潜标、水面调查船以及水下机器人等，但是由于海洋环境的多样性，这些传统的监测方案无法满足各种各样的需求。比如：水面浮标与潜标在使用过程中位置往往比较固定，在监测大范围海洋环境时无法灵活移动；水面调查船在工作时其机动性很好，可以满足灵活监测大范围海洋环境的任务，但是调查船在工作的过程中需要耗费大量的人力和物力，监测费用比较昂贵；水下机器人在海洋环境中比较灵活，监测范围大，但由于它在水下活动，对通讯、能源供应方面要求比较高，无法长时间工作，并且完成远距离通信比较困难。因此这些传统的监测方案存在诸多弊端。无法满足多个领域的海洋环境监测需求。

  • 2022-03-02
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面向隐私保护的非聚合式数据共享综述

海量数据价值虽高但与用户隐私关联也十分密切，以高效安全地共享多方数据且避免隐私泄露为目标，介绍了非聚合式数据共享领域的研究发展。首先，简述安全多方计算及其相关技术，包括同态加密、不经意传输、秘密共享等；其次，分析联邦学习架构，从源数据节点和通信传输优化方面探讨现有研究；最后，整理对比面向隐私保护的非聚合式数据共享框架，为后续研究方案构建和运行提供支撑。此外，总结提出非聚合式数据共享领域的挑战和潜在的研究方向，如复杂多参与方场景、优化开销平衡、相关安全隐患等。

  • 2022-03-01
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区块链与联邦学习综述

移动边缘计算（Mobile edge computing，MEC）用来处理来自无处不在的移动设备的大量数据，以便在人工智能（AI）的帮助下实现智能服务。传统上，AI技术通常需要在单个实体中进行集中数据收集和训练，但是MEC服务器由于数据隐私问题和大数据量通信开销无法计算。基于上述背景提出联邦学习（FL）通过协调多个移动设备联合训练AI模型，而无需泄露本地的数据。

  • 2022-03-01
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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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