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联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。

  • 2022-03-01
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我国海洋管理体制的历史、现状与建议

在党的十八大报告中,我国首次从战略高度对国家海洋管理做出整体性阐释,提出“提高海洋资源开发能力,坚决维护国家海洋权益,建设海洋强国”的总体发展思路。尽管当前的南海局势有所缓和,但总体而言我国周边的海域局势还不平静,东海、南海与台海问题局部冲突始终存在,新一届美国政府的亚太政策还存有很大的不确定性。建设海洋强国是维护我国海洋权益的需要,是实现中华民族伟大复兴的时代需要,也是维护世界和平发展对中国这个负责任大国提出的呼唤。

  • 2022-02-28
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海洋波浪观测技术综述

波浪观测是海洋观测的主要内容之一。其观测手段众多,主要有人工测波、仪器测波和遥感反演测波等方式。观测者需要根据实际情况选择适合的观测方法才能获得理想的观测资料。本文将从实际应用出发对这些测波方法的原理、特点和典型设备等进行介绍,在此基础上对比各自的性能参数,分析优缺点和在应用中常见的问题,并针对这些问题提出几点建议:需要加紧研制观测仪器和配套设施,完善相关标准,并制定观测设备安全保护机制,以提高国内波浪观测的技术水平。

  • 2022-02-28
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深渊着陆器技术研究及马里亚纳海沟科考应用

海斗深渊(Hadal Trench,简称深渊)专指海洋中深度超过6000m的海沟区域,超高压、黑暗无光、低温及构造活跃是深渊的主要特征。在如此极端恶劣的环境下仍然孕育着丰富的生命,Beliaev于1989年报道深渊区域已发现的生物近700种,其中56%为深渊环境所特有。另外,深渊生物在水平分布尺度上也存在巨大差异,相邻海沟之间仅有5%的群落相同,深渊生物群落在垂直和水平分布尺度上表现出了特有的区域专属性。因此,深渊内部生命现象及演化过程一直是国际学术界热切关注的问题,然而受到技术条件的制约,深渊一直是人类难以企及和迄今为止认知最少的地球生态体系之一。学术界有关这一领域的知识仍主要来源于20世纪50年代由丹麦和苏联科学家组织的研究以及英国和日本于2006年启动的“HADEEP”研究计划。

  • 2022-02-28
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小型高光谱图谱仪与激光雷达及其海洋应用

海洋约占了地球表面积的71%,蕴藏了丰富的生物资源、矿藏、油气资源等。人类对海洋资源的勘探和开采容易对其造成严重破坏,如油气开采过程造成的大面积溢油、污染和赤潮爆发等,对海洋生态环境、沿海养殖产业等造成严重的危害,并造成重大经济损失。

  • 2022-02-26
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多波束合成孔径声呐技术研究进展

近年来,随着现代水声信号处理技术和水声换能器技术的大幅度进步,水下目标精细探测和成像声呐技术已然成为了国内外研究的热点,在民用和军用领域都有着其他声呐不可替代的作用。在民用方面,成像声呐技术可用于海洋资源开发、海底地质勘探、海底地形地貌测绘、水下物体探测等海洋工程领域;在军事上,高隐蔽性水下军事小目标(如军用无人潜器、鱼雷、水雷、蛙人等)的探测与识别、港口锚地和舰艇的安全防范、地形匹配导航等领域上也迫切要求应用高分辨的水下目标精细探测和成像声呐技术。目前国内外已有多种先进的成像声呐技术,主流的主要包括干涉侧扫声呐技术、多波束测深声呐技术及合成孔径声呐技术等。

  • 2022-02-25
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基于多波束数据的南海海盆洋壳区海山地形特征

南海是西太平洋最大的边缘海,海山众多,且分布广泛。南海海盆发育洋壳,洋壳的形成演化过程一直是地学界的研究热点,洋壳上的海山作为研究南海扩张和停止后深部地质过程的窗口,受到格外重视。但在洋壳区,有多少座海山?规模如何?形态如何?1983年曾成开等根据当时的测深资料描述了南海海山和海丘的分布状况,认为南海海盆洋壳区相对高差超过1000m的海山有27个,高差400~1000m的海丘有20多个。1993年鲍才旺等认为南海海盆相对高差超过1000m的海山有18座。

  • 2022-02-25
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海洋地球物理研究与海底探测声学技术的发展

20世纪地球科学迅猛发展,出现革命性的重大进展,海底研究对于20世纪地球科学发展的贡献极为巨大,而海洋地球物理则是推动海底科学研究的重要原动力。所以,海洋地球物理在地球科学发展中占有十分重要的地位。它在20世纪有过辉煌的成就,推动过地球科学的进展;引发出地球科学的革命;在新的21世纪里,海洋地球物理研究仍然保持着前沿科学的地位。

  • 2022-02-25
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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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