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中国围填海造地的形势与对策

中国很早就有“精卫填海”的传说，史载较早的围填海活动出现在汉代，其后各代也屡有为防灾、农垦或晒盐而填海的记录。当代围填海始于20世纪50年代，经历了三次高潮：第一次是新中国成立初期围海晒盐；第二次是六七十年代的围海造田；第三次是八九十年代的围海养殖。据不完全统计，截至20世纪90年代中后期，全国累计围海约1790万亩。从20世纪90年代中后期起，沿海地区掀起了新一轮更大的填海造地热潮，一直延续至今。

  • 2022-03-04
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遥感技术在城市规划中的应用

遥感（RS）即遥远的感知，指非接触的，远距离的探测技术。包括空对地、地对空、空对空遥感，它是实时获取、动态处理空间信息的观测、分析的先进技术系统。一般指运用传感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测，并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。

  • 2022-03-04
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对我国海洋科学研究战略的认识与思考

海洋研究在我国从来没有像现在这样受到教育界和科技界的重视，短短几年时间几十所海洋院校如雨后春笋般建立起来，很多新的海洋院校和科研机构正在建设或筹划，海洋科学考察船和大型海洋探索与研究设施也伴随着新的海洋机构的建设而大批建造，特别是大型现代化综合科学考察船的建造，据统计，总量已经超过欧洲。一系列与海洋相关的科技计划被相继提出，例如深海空间站、透明海洋、智慧海洋、深渊探索等。在这种海洋研究热情空前高涨的情况下，我们有必要对海洋研究战略进行系统分析，冷静思考海洋科技发展如何才能满足国家海洋战略的需求，我国海洋科技如何部署才能跟上国际海洋研究的步伐，并且逐步在一些领域起到引领作用。

  • 2022-03-03
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用于水声信号探测的水下声学滑翔机系统设计

“海燕”水下滑翔机，作为一种新型移动观测平台，可长时间、大范围在海洋中遨游，测量水面至数千米（可达到全海深）范围内的海洋多参量数据，并在海面通过卫星进行定位及数据传输，接收岸站剖面启动、参数设置等指令信息，“海燕”水下滑翔机平台技术相对成熟，已广泛应用于海洋水文环境、湍流、溶解氧等观测，为海洋和大气科学基础研究、深远海资源开发、海洋水文环境精细化测量等提供技术支持。矢量水听器可同时采集所在声场声压标量、三维质点加速度以及自身实时姿态信息，水声信号处理设备通过对水声及姿态信息的联合处理可直接得到目标相对于地理坐标系的方位信息。

  • 2022-03-03
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世界各国在海洋大数据获取与处理方面的探索与进展

随着海洋信息化的发展和各类探测设备的不断进步，海洋数据体量已经呈现出爆炸性增长的状态，海洋领域已经进入了大数据时代，全方位、连续、多源、立体的观测使得海洋数据的存量已经达到EB级别，日增量也达到了TB级别。世界各国都在积极推动海洋领域的发展，建立起覆盖全国甚至全球的海洋观测网络，通过形式多样的探测设备获取海洋实时的数据，形成数量庞大的海洋数据库。庞大的数据体量向从海量数据中挖掘信息的技术提出了更高的挑战，如何提取更有用的信息，并将其应用于海洋科学的各个领域，已经成了未来海洋科学发展的重点问题。本节从海洋大数据相关热点的三个方面进行介绍，分别是世界各国在海洋大数据的获取、海洋大数据的处理以及海洋大数据的应用。

  • 2022-03-03
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用于渔业资源调查评估的两种声学手段的比较

目前，水声学的方法已经大量运用于渔业资源调查与评估之中，主要仪器有数字回声探测仪与双频识别声呐。与其它的渔业资源调查方法相比，渔业水声学方法具有探测范围广、调查效率高、对调查区域的生态环境无损害、数据连续、鱼群位置定位精准、鱼类密度和资源量评估精度高等优点。我国的渔业水声学是从20世纪80年代开始发展推广。1985 年，SIMRAD EK500回声探测仪被应用于“北斗”号调查船。王崇瑞等于2011年5月使用BioSonics DT－X（210kHz）型回声探测仪对青海湖的裸鲤资源量及其空间分布进行了探测评估，获得了青海湖裸鲤在青海湖全湖区的平均密度、总尾数和可捕捞资源量以及水平密度分布。孙明波等利用BioSonics DT－X（208kHz）型回声探测仪对太湖东部和北部湖区进行了走航式的调查，并结合地理信息系统对相关湖区的鱼类空间分布、大小组成和资源量进行了评估。DIDSON也应用于鱼群跟踪和计数，童剑锋等利用DIDSON高效地对溯河洄游幼香鱼进行计数，并计算出向上游移动香鱼的数量。张进于2011年运用DIDSON定量评估了滴水湖的渔业资源分布。

  • 2022-03-03
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基于大数据+AI的5G网络运营与保障

随着5G网络的大规模部署，如何实现5G用户数量的快速发展，为用户提供良好的网络感知成为热点课题。传统营销方式精准度低，无法快速实现5G用户规模化；5G用户位置信息准确度不高，大多数MRO数据的用户位置信息缺失，无法针对性进行5G网络部署；传统网络感知分析手段有限，无法实现用户级评估；站点规划工作量大、人员水平有限的问题导致站址规划效果不佳。主要围绕5G用户是谁、5G用户在哪、5G用户网络感知如何这3个核心问题来开展研究，通过引入GBDT算法、随机森林算法和DBSCAN算法等AI智能算法，实现5G用户挖掘、5G用户位置预测、5G智能规划和5G网络感知保障等功能，完成基于大数据+AI的5G网络运营与保障。

  • 2022-03-02
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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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