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天基综合信息系统安全策略设计与验证技术研究

天基综合信息系统作为一个异构的、复杂的空间数据综合服务系统,以任务使命为导向,其基本职能就是任务使命信息的获取、融合、分发、处理,无论是系统网络本身的特性还是任务信息流的属性特征,都存在着多种多样的信息被窃取、系统被破坏的潜在安全威胁。

  • 2022-03-07
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侦干探通一体化现状与关键技术研究

侦干探通一体化技术是研究微波主被动成像探测、电子信号高灵敏度宽带侦察、信息高效互通与高速分发、电磁频谱灵巧多样化干扰的一体化机理、方法和技术等。该项技术是利用电子侦察、信息对抗、微波遥感和通信传输这四个技术领域的相近特点,通过解决侦干探通一体化机理、可重构宽频段天线体制、超宽带低噪复用信道技术、异源异类信息融合处理的理论与方法等四个科学技术问题,实现侦察、干扰、探测、通信四种功能在系统架构、天线设计、信道复用、数据处理、信息融合等层面的一体化。

  • 2022-03-07
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材料在变动载荷下的力学性能

疲劳是指机件和构件在服役过程中,由于承受变动载荷而导致裂纹萌生和扩展以致断裂失效的全过程。变动载荷是引起疲劳破坏的外力,是指载荷大小甚至方向均随时间变化的载荷,其在单位面积上的平均值为变动应力。变动应力分为循环应力和无规则随机变动应力。循环应力的波形有正弦波、矩形波和三角形波等。

  • 2022-03-07
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特征协助的水声融合探测技术

声呐是水下环境最为常用也最为有效的信息源,主要分为主动声呐和被动声呐。主动声呐为显性系统,工作时会暴露自身;而被动声呐则具有隐蔽性,能够提供战术优势。但是,由于当前安静型潜艇的威胁,被动声呐的探测距离和覆盖面积与主动声呐相比要小得多,需要具有响亮声源ping的主动声呐来获取更大的信号余量和探测距离。因此,主/被动声呐的异构混合组成的多基地声呐网络可提供声学与操作上互补的性能优势,如更高的目标检测概率、更大的监控覆盖面积等。

  • 2022-03-07
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机载LiDAR测深在海洋测绘中应用的可行性分析

机载激光测深简称“测深LiDAR”(Bathymetry Light Detection Airborne Ranger),是近二三十年发展起来的海洋测量技术之一,集激光测距、定位、定姿等技术于一体,可以快速、高效地获取沿岸水深及海岸线地形。相对船载测深仪测量系统而言,机载LiDAR测深系统具有测量精度高、测点密度高,工作效率高,且具有高机动性、测量连续性等特点,特别适合于浅水区、深海岛礁附近区域等复杂地形的快速探测,可以实现海岸线水上水下地形的无缝拼接。

  • 2022-03-07
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多波束成像声纳系统及水下机器人在水工建筑物水下结构检测中的应用

水利工程水下结构主要包含正常蓄水位水面以下的迎水坡护面结构、进水塔结构以及铺盖、底板、护坦、沉箱等结构。其常出现的隐患主要有建筑物整体沉降,混凝土结构表面的裂缝、分缝或止水破损,金属结构锈蚀等。当前,水利工程水下结构检测的主要方法包括目视检测、水下机器检测(ROV检测)、激光扫描、扇扫声纳成像等。

  • 2022-03-07
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海洋环境对潜艇活动的影响

一个多世纪以来,潜艇以特有的隐蔽性、灵活性和续航力成为海军作战的核心力量,是用于探测、跟踪和与敌水面舰艇、潜艇进行交战的重要武器,是支援海上阻击和海上控制作战的主要力量。潜艇的主要特点是具有良好的隐蔽性、较大的自给力、续航力和较强的突击能力。攻击核潜艇以鱼雷、水雷、反舰导弹、反潜导弹、陆攻导弹为武器,执行反潜、反舰、海上封锁和对地等作战任务,并在“兵力投送”、发射巡航导弹打击海岸或远程内陆设施任务中,扮演重要角色。潜艇在靠近海岸线的海域可作为情报传输、监视和侦察平台,实时提供有关敌人的军力、部署、基本设施及敌人的意图等方面的情报。装备高频舰载或舷侧扫描声呐以及遥控水雷探测设备(无人潜行器UUV)的潜艇,最适合进行隐蔽的反水雷作战。潜艇还一直用于秘密投放和撤回特种部队。在未来海战中,我国潜艇可在广阔洋域内灵活部署、广泛机动,遂行多种作战任务。潜艇战在未来高技术战争中的地位将越来越重要。

  • 2022-03-07
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海洋环境影响评价及生态修复研究进展与展望

海洋资源是海洋环境中可以被人类利用的物质和能量以及海洋开发有关的海洋空间,包括生物、矿产、海水、空间资源及海洋能源,由此划分与资源相关的主要行业有海洋渔业、海盐及化工、滨海砂矿、油气业、海水利用、交通运输、滨海旅游等。伴随海洋工程项目产生的环境损害问题主要是污染和退化。海洋污染问题包括:入海污染物总量继续增加、污染范围不断扩大、污损事件更加频发、污染物组分变化、水体污染导致的环境灾害加剧以及污染导致的资源量衰减和退化等等;退化伴随污染发生,尤其在海岸带及近海海域的资源退化显著,主要问题包括海岸侵蚀淤积、海水入侵、沙滩泥化、地面沉降、河口港湾淤堵、湿地破坏及退化和海岸带地貌景观损毁等方面。

  • 2022-03-04
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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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