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海底光缆及其未来的发展趋势

海底通讯电缆是用绝缘材料包裹的导线,铺设在海底用来实现国家之间的电信传输。首批海底通讯电缆提供电报通讯,后来开始引入电话通讯和互联网通讯,而现代的光缆还使用了光纤技术,因此被称为海底光缆。海底光缆的重要性不言而喻,网络和电话沟通世界都需要海底光缆,另外海底光缆还关系到国家机密,美国的核潜艇曾在苏联光缆上安装窃听器,但现在我们已经有了反窃听办法,就是量子通信技术。下面就来说说全球海底光缆发展及我国的发展情况。

  • 2022-02-28
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水声目标识别技术现状与发展

近年来,随着潜艇降噪技术的进步,水下无人航行器迅速发展,鱼雷和水雷等水下武器呈多样化趋势,海战场环境更为复杂。水声目标识别是反潜、鱼雷防御和水声对抗的前提,已成为重要研究课题。现阶段水声目标识别主要通过提取目标特征量区分目标类型和种类信息。本文针对舰船、鱼雷和干扰等目标,介绍了水声识别方法及目标综合识别的3类算法模型;阐述了国内外水声目标识别技术发展历程与现状;基于现有技术局限和环境影响分析了水声目标识别存在问题并展望了未来技术发展方向。

  • 2022-02-26
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世界人工智能研究储量及技术热点分析

新一代人工智能持续引发全球政界、学术界和产业界的高度关注。本文以科学引文索引数据库2013-2018年收录的33460篇高质量文献作为研究对象,对世界人工智能研究的发文趋势、储量分布、技术热点、产研融合等方面进行知识图谱分析。研究发现,人工智能高质量发文量呈现整体上升趋势,中国、美国和英国的知识储量全球领先;关键词热点包括神经网络、分类算法、遗传算法、特征选择、支持向量机、聚类算法、数据挖掘、深度学习等;产业界以微软、IBM、谷歌研发实力最为深厚,其中,微软与中国地区学术合作较多。

  • 2022-02-26
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可穿戴智能设备专利态势分析

众所周知在可穿戴行业发展的初期,概念十分火爆但是商业普及化程度比较低,伴随着消费者对智能生活的向往,科技水平不断提高,可穿戴设备的功能逐渐覆盖到医疗健康、户外运动、影音娱乐、定位导航等领域,也具备了实现大规模市场化的条件,据统计,到2018年全球可穿戴设备的出货量超过1.5亿支,市场规模达到190亿美元。全球的科技巨头比如三星、谷歌、苹果、微软、索尼等都进入可穿戴市场,并且进行了大量的专利布局,可穿戴时代全面到来。

  • 2022-02-26
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多波束测深系统校正技术在水深地形测量中的应用

多波束测深系统也称为条带式测深系统,是利用声波在水体的传播特性来测量水深的一种声学探测技术。该系统利用安装于测量船底部的声学换能器阵列,按照一定的角度向海底发射超宽声波波束,并接收海底反向散射的回波信号,根据各角度反射声波到达接收换能器的时间和相位,经过信号解算得到多个探测点的水深值,这是一个主动识别和进行异常校正的测深过程,其水深测量值是根据发射声波探测海底的往返时间与声波在海水中的传播速度来确定。

  • 2022-02-25
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全光纤海洋温深剖面连续测量试验研究

海水的温度和深度是海洋最基本的物理参数,通过观测海水温度随深度的变化来获取温深剖面数据是海洋调查研究的重要手段。然而,依靠投弃式剖面仪等传统的测量方法,仅能获取低时空分辨率的海洋动力环境参数,这对开展大洋中尺度涡旋、锋面及内波的研究来说是远远不够的。

  • 2022-02-25
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地球物理勘探仪器技术与进展

地区物理勘探也是是利用地壳中岩(矿)石物理性质的差异来研究地质构造或探测地下矿产的一门科学。用于获取地壳中岩(矿)石物理参数的测试仪器统称为地球物理仪器(也成为物探仪器), 它综合运用物理学、电子学、材料科学、系统科学、计算机技术等多门学科的相应理论、方法和技术来探测地球的各种物理信息, 是地球物理勘探直接获取信息的主要手段与工具。地球物理仪器广泛应用于地质、石油、冶金、煤炭、交通、铁路、水电、建筑工程等领域,是认识地球、能源和资源勘探、工程质量检测、环境检测以及地质灾害监测预测的重要手段,在军事上也有重要作用。

  • 2022-02-25
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海洋能发电技术

海洋能通常是指海洋中蕴藏的可再生能源,主要包括波浪能、潮汐能、风能、海流能、温差能、盐差能等,还有人提出洋流、内波发电。据世界能源委员会统计,全世界仅沿海地带便于开发的波浪能就有20亿kW,沿岸和近海区的潮汐能17kW。海洋能具有取之不尽、用之不竭,开发利用不污染环境,不占用陆地等诸多特点。目前,海洋能的开发已受到不少海洋国家的高度重视,它们投入相当大的人力、物力、财力,研究海洋能开发利用技术,其中有些技术,如风能、潮汐能都已经有成熟的商业化装置,波浪能、温差能正处于试验阶段。下面就展开谈谈有关风能、潮汐能、波浪能及温差能等四种正在趋于成熟中的海洋能。

  • 2022-02-25
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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