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人工智能十大流行算法

机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型,取决于我们想要实现的目标。 现在,机器学习有很多算法。因此,如此多的算法,可能对于初学者来说,是相当不堪重负的。今天,我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法,这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了!

  • 2022-03-09
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几种新型水下检测技术在国内海洋石油工程中的应用

水下检测作为一门新兴工程学科,集成了现代海洋工程技术、无损检测技术、潜水技术、潜水医学以及结构力学、断裂力学等学科。从最早的20世纪70年代英国、挪威等提出海洋平台水下检测以来,水下检测从工程技术、装备等都发展到一个较为成熟的行业。由于海洋石油开发热潮越来越高,海洋平台数量呈现爆炸式增长。世界各海洋石油生产国对海上工程结构物的水下定量检测与安全性评估十分重视,同时由于海洋油气设施的复杂性以及多样性,水下检测技术近年来从技术装备到应用范围也有了崭新发展。

  • 2022-03-08
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美日海洋调查立法比较及对我国的借鉴意义

海洋调查是指国际组织、外国的组织和个人,单独或者与中华人民共和国的组织和个人在中华人民共和国特定的管辖海域内使用各种运载工具和仪器设备直接或间接获取海洋的水面、水体、海床及底土等环境、资源要素,揭示其时空分布特征和变化规律的行为过程。涉外海洋调查包括海洋环境和海洋资源调查、海洋工程勘察、海底矿产资源勘探、海洋军事测量和军事侦察等一切资料信息收集和数据处理活动。作为新兴的立法概念,在借鉴美日等海洋强国相关立法的基础上完善我国海洋调查立法,对于解决相应国际争端,加强国际间合作,具有重要的意义。

  • 2022-03-07
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量子成像和量子雷达在遥感探测中的发展评述

量子成像是基于双光子符合探测恢复待测物体空间信息的一种新型成像技术,其物质基础是纠缠的光子对。产生纠缠光子的方法很多,其中自发参量下转换(SPDC)方法是最常用的一种。自发参量下转换双光子场是一种非经典场,它由单色泵浦光子流(Ar量子激光器)和量子真空噪声对非中心对称的非线性晶体的综合作用,使得每个入射光子以一定概率自发地分裂为能量较低的两个光子,由这些在时间和空间上高度相关的光子对所构成的场就是自发参量下转换双光子场。它具有从泵浦波频率一直到晶格共振频率的宽范围光谱分布。

  • 2022-03-07
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软件定义可重构卫星网络系统研究

空间信息网络在未来信息化战争中具有不可替代的重要作用,空间信息网络正在成为全球范围的研究热点。空间信息网络是以卫星平台为载体,实时获取、传输和处理空间信息的网络系统。我国目前地面站相对较少,空间卫星的数据不能及时有效的传输到地面,只有通过空间卫星组网,发挥空地一体化的系统整体优势,才可从根本上解决卫星组网在空间探测、对地观测、空间信息对抗的全域灵活覆盖能力。

  • 2022-03-07
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机上互联网的发展与关键技术研究

随着无线通信技术的快速发展以及人民群众对美好生活的向往,社会公众对飞机上使用便携式电子设备特别是使用手机进行实时通信、社交的需求越来越强烈。国外民航机上互联网发展和普及程度均在较高水平,国内航司近年来也纷纷开展了机上互联网研究,经过几年的发展,相关技术和产业链日趋成熟,在巨大的市场需求、政策引导和各产业链的大力协作下,国内航空互联网产业必将迎来蓬勃发展。

  • 2022-03-07
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水下目标探测与跟踪关键技术研究

海洋科技是海洋开发过程中的第一生产力,也是挖掘海洋经济的重要手段,海洋高新技术是全球学者公认的新科技革命中最重要的领域之一,海洋科技的涵盖面极广,包含多种学科和多种技术,例如海洋学科包括海洋基础科学、海洋物理科学、海洋化学科学、海底地质学、海洋气候学和海洋生物学等;与海洋有关的技术包括海洋测量、海洋水声、海洋能源开发、海洋运输和海洋结构等等;我们知道海洋科技发展程度的高低,不仅仅体现了一个国家的科技、经济和社会的发展程度,还体现了国家的综合国力,本文进行水下目标探测和跟踪问题的研究正是在此背景下展开的。

  • 2022-03-07
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海洋声学目标探测技术未来发展趋势

水下目标减振降噪技术的发展,使得预警探测声呐系统的处理频段逐渐下移,能够提供更高处理增益的大孔径水听器阵列展示出了巨大的应用前景,其主要应用场合有岸基预警声呐以及船用拖曳阵声呐等。考虑到低频段海洋环境噪声更加嘈杂,同时大孔径阵列尤其是柔性阵列易受系统自身误差和环境因素的影响,造成目标方位估计精度严重下降。因此,大孔径阵列的稳健阵列处理技术变得十分重要,也是未来的发展趋势之一。

  • 2022-03-07
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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当消费市场迎来“人口结构重塑”与“需求多元裂变”的双重变局,消费者正以更立体的姿态重新定义市场规则,这既是当下的行业底色,更是品牌增长道路上必须直面的核心命题。

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