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无人机技术在公路边坡立地条件类型划分中的应用研究

公路边坡立地类型的划分是实现公路边坡生态环境重建和恢复的首要环节,直接关系到公路边坡绿化和生态防护的植物选择及技术模式选配结果以及绿化施工的成败。传统的公路边坡立地因子的调查方式不仅工作量繁重,耗时、耗力,而且调查数据不易储存和查询,尤其是边坡地形因子的调查,存在一定的主观性,不能客观反映边坡实际地形情况。因此,利用无人机低空航测构建公路边路数字高程模型,影像经后处理,结合GIS技术提取公路边坡地形因子,减少公路作业风险,提高工作效率,实现公路边坡立地类型因子快速调查和公路边坡前期本底遥感影像的获取。进而实现公路边坡立地条件类型的划分,为以期合理规划公路边坡绿化提供科学依据。

  • 2022-04-21
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智能制造的发展与意义

在我国经济发展中扮演支撑性作用的制造业,是支撑我国经济健康发展的核心产业,以连续不断的动力与活力为我国经济的高质量发展发挥重要作用。我国作为制造产业领域的世界第一大国,制造业发展仍旧有待提高改进,“大而不强”的特征仍旧十分典型、不容忽视。新一代信息技术的快速发展为我国智能制造的发展带来了新的思路和发展机遇。

  • 2022-04-21
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双碳”目标下能源行业数字化转型的思考与建议

我国力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和,需要广泛而深刻的经济社会系统性变革,而能源绿色低碳发展是其中的关键。能源行业是推进能源绿色低碳发展的主战场、主阵地,能源行业转型升级是实现“双碳”目标的重要路径和必然选择。当前适逢新一轮科技革命和产业变革浪潮,产业数字化已成趋势。通过数字化转型助推能源行业绿色低碳发展,是“双碳”目标下能源行业转型升级面临的新任务和迫切要求。

  • 2022-04-20
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通信感知计算融合在工业互联网中的愿景与关键技术

5G赋能工业互联网为工厂数字化、智能化、无人化提供了基础,但是也对网络提出了协同感知、通过感知信息的分布式协同传输与决策、通信精准QoS保障的要求,从而实现智能化生产与控制。针对工业互联网中的新型业务场景与网络的需求,提出了通信感知计算融合在工业互联网中的愿景,对通感一体化、通感算一体化的网络架构与协同机制和通感算一体化能力开放等部分关键技术挑战进行了阐述,并简要介绍了高精度定位、设备/环境管理、云化控制等潜在工业应用场景。

  • 2022-04-20
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基于GIS平台的大尺度空间形态分析方法

在对亚洲及我国特大城市的研究中发现,由于区域乃至全球生产要素的集聚,特大城市中心区公共设施的集聚等级和规模不断提升、扩展,城市中心区出现了尺度巨大化、空间复杂化的变化趋势。相关研究表明,国际上区域级中心区用地规模普遍在6k㎡以上,全球核心级中心区用地规模已经达到60k㎡以上(东京都心中心区用地规模已达68.4k㎡, 图1)。在此基础上,传统的基于人体尺度的空间形态研究方法已经难以满足研究对象的需求,存在尺度感知、数据处理、分析方法等方面的种种困难,亟待建立一套大尺度城市空间形态的分析研究方法。

  • 2022-04-19
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无人机通信网络物理层安全传输技术综述

无人机 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 技术自 21 世纪以来得到了极大的发展,并展现出轻、小型化和集群化的发展趋势。随着新时代多样化军事打击需求及第五代移动通信网络的发展,UAV 作为空中移动多功能平台扮演着越来越重要的角色。在军事行动中,UAV 作为空中的打击、监视和探测平台,需要与地面控制站之间建立安全可靠的通信链路,对于距离控制站过远的前端作战单元,还能够作为中继保障通信。在突发的自然灾害场景中,UAV 能够作为空中基站快速恢复通信,具有部署灵活、成本低廉、适应性强等特点,典型的应用如 “翼龙”-2H 无人机,在 2021 年 8 月份河南发生强降雨灾情时传统基站无法正常通信的情况下,为灾区提供了高效稳定的通信保障服务,并通过监测收集数据协助相关人员对灾情进行评估。将 UAV 引入通信网络能够实现高速率、低延时、超可靠的无线通信,已经成为通信领域中的重要关注点。

  • 2022-04-18
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区块链技术在智慧园区中的应用探讨

区块链技术是革命性的,将会改变目前的生产、生活和社会规则,带来各行各业创新应用。通过探索智慧园区的特征及需求,从建设和应用场景方面入手,提出了区块链在智慧园区中的创新应用模式,使区块链智能合约、可追溯、不可篡改的特性在智慧园区的公共信息透明化和园区管理高效化方面发挥最大优势。

  • 2022-04-20
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新基建背景下智慧港口发展对策研究

以大数据、云计算、工业互联网等新一代信息技术为主要内容的新基建,给智慧港口发展带来了新要素、新动力。将新基建与智慧港口发展相结合,是新一代信息技术创新应用与港口转型融合发展的新途径,应主动顺应变化,充分发挥新基建支撑智慧港口发展的作用,重构港口与新技术、生产服务、资源环境、城市、上下游产业等关系的可持续化发展新形态,加快港口转型升级。

  • 2022-04-18
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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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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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