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现代多波束测深系统的性能分析与发展趋势

21世纪是海洋的世纪,各国争相开发海洋领土,进而加大了对具有高科技含量海洋声学探测系统的需求。开发海洋最基础的工作就是测量水深和海底精密测量,现代多波束系统正是为了应对这工作而快速发展的技术。近几年的多波束系统发展速度更加迅速,在海底勘探中有了更多的选择,加强对现代多波束系统及发展趋势的认识成为必要。其中SeaBeam1050D和Geoswath Plus是目前主流的第四代多波束探测系统典型代表。这两款多波束测深系统相较于过去几代系统数据密度更大、覆盖范围更广和集成度更高。

  • 2022-02-14
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光纤温深传感器在物理海洋的应用

海水温度是海洋物理性质中最基本、最重要的要素之一,是反映海水热状况的一个物理量,很多海洋现象甚至陆地现象都与海水温度相关。海水温度的时空分布及其变化规律,不仅仅是海洋科学的重要研究内容,而且对气象、航海、渔业、军事等有重要作用和意义。

  • 2022-02-14
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基于LTE-230MHz无线专网的用电信息采集技术研究

随着坚强智能电网建设的深入和全球能源互联网的发展要求,作为坚强智能电网重要环节之一的用电信息采集系统被赋予了新的、更高的技术和应用要求。现有用电信息采集系统所采用的通信技术类型多样,通信效果参差不齐,系统功能实用化效果也存在一定程度的差异,这对用电信息采集系统应用造成了一定影响。为了解决以上问题,文章提出了一种基于新型LTE-230MHz 无线专网的用电信息采集技术以及系统解决方案。该方案充分运用新型LTE-230MHz 无线专网的技术优势,可提升配用电专用无线通信的通信速率、系统容量、覆盖范围以及可靠性,为用电信息采集业务提供有力支撑。

  • 2022-02-14
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智慧监管提升金融监管质效

习近平总书记指出,高质量发展不只是一个经济要求,而是对经济社会发展方方面面的总要求。党的十九届五中全会提出,要坚持创新在我国现代化建设全局的核心地位,深入实施创新驱动发展战略,建设科技强国、数字中国,推进国家治理体系和治理能力现代化。随着实体经济和银行业保险业的加速数字化,银行业保险业监管的内涵与外延都发生了巨大变化,需要由规制监管、经验监管、线下监管等传统监管逐步迈向智慧监管。

  • 2022-02-14
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新型数字基础设施促进我国高质量发展的路径

在新一轮科技革命和产业变革加速演进、高质量发展成为新时代中国经济鲜明特征的背景下,新型数字基础设施的建设和利用成为我国经济高质量发展的基础依托。新型数字基础设施是由数据中心、人工智能、5G网络、工业互联网、物联网等新一代信息技术不断融合、叠加和迭代所形成的基础设施体系,主要通过动能转换、结构优化与效率提升三个层面促进我国经济高质量发展。当前,我国新型数字基础设施的建设规模有待壮大、各项新兴信息技术的交叉融合有待推进、创新集成应用的技术扩散效应有待加强。因此,在加快布局新型数字基础设施、着力推动经济高质量发展的过程中,需要构建以新型要素驱动动能转换、以学习倍增引领结构优化、以技术扩散支撑效率提升的实现路径。

  • 2022-02-14
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国家治理视域下财会监督体系构建的逻辑与路径

新时代赋予财会监督全新定位,将财会监督与审计、统计等监督一起作为党和国家监督体系的重要组成部分,这一理论阐述引起了会计理论界和实务界的广泛关注。在推动国家治理体系和治理能力现代化的时代背景下,文章从国家治理的高度,深入探讨新时代财会监督体系构建的逻辑、财会监督体系可能包含的内容及其相互之间的关系,最后从制度设计等层面明确了财会监督体系构建的路径。基于我国会计改革发展的实践经验,探索构建适合国家治理需要的财会监督体系,对构建党和国家监督体系、增强监督效能、提升监督效率具有重要借鉴意义。

  • 2022-02-13
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国家数据资源储备体系的构建思路与实现路径

数据资源在抗击新冠疫情中发挥了至关重要的作用。通过梳理我国当前数据储备在应对新冠疫情过程中暴露的痛点问题,探讨了数据资源储备体系建设的必要性,并结合前期研究与实践基础,提出了以“数据长城”计划超前布局国家数据资源储备体系的建议和总体设想,即打造一套“政企一体、平战联动、统分结合、管用分离”的国家数据资源储备方案。同时,围绕全国一体化国家大数据中心体系建设的重点任务,从技术和机制两个维度初步探讨了数据资源储备体系的实现路径,即建立基础资源调度、数据可信对接、数据协同运营三层体系,满足多主体、多场景下的日常运行和应急响应需求。

  • 2022-02-13
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投诉处理过程中大数据与智能算法的应用

本文主要是在投诉处理实践中,通过将大数据采集与人工智能算法相结合,借助爬虫技术、语义识别、聚类算法等技术,构建地理信息平台、电子围栏算法、场景化识别资源算法等应用等,分别从实时处理投诉单提出网优解决方案、历史投诉单分析等角度入手,最终成功的实现了快速响应投诉、根据用户需求指导网规网优工作的目标。

  • 2022-02-13
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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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