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海洋激光雷达探测卫星技术发展研究

21世纪是海洋的世纪,海洋事关国家安全和长远发展,我国将建设海洋强国纳入国家战略中,近年来又陆续颁布了《全国科技兴海规划(2015~2020)》、《民用空间基础设施中长期发展规划(2015~2025)》,标志着海洋开发与利用上升到前所未有的战略高度。卫星海洋遥感技术已在海洋资源、环境、减灾和科学研究等领域发挥了不可替代的重要作用,大力发展海洋卫星是落实强国战略、建设和完善国家空间基础设施的重要举措。

  • 2022-02-26
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蓝绿光星载海洋激光雷达全球探测深度估算

海洋水色遥感是实现全球海洋水体光学参数和颗粒物空间观测的主要手段,自1978 年第一台水色传感器(CZCS) 成功运行至今,卫星水色遥感作为全球观测系统的一个重要组成部分,在海洋初级生产力、海洋碳循环和海洋生态环境等领域发挥了重要作用。目前业务化运行的星载水色传感器均采用被动光学遥感技术,利用海水组分对太阳光的吸收和散射特性, 通过测量海面向上光谱辐射,获得海水固有光学参数IOPs以及叶绿素a浓度、颗粒有机碳POC浓度和颗粒无机碳PIC浓度、悬浮物SPM浓度生物地球化学参数。

  • 2022-02-26
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软件定义卫星研究现状与技术发展

对软件无线电技术的卫星应用、多载荷多功能卫星、在分布式多功能等软件定义卫星相关国内外研究应用进展进行梳理。在此基础上,以应用效能、应用效率、应用效费比为牵引,提出多功能可重构系统架构、多任务多功能星座优化设计方法、算法组件化技术和智能化技术等软件定义卫星技术发展展望,给出了初步研究思路。

  • 2022-02-26
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国外海军电子战装备近期发展动态

自从雷达成为海上监视、目标瞄准和武器制导的主要手段以来,各国海军就一直在努力寻找可以干扰或欺骗敌方射频(RF)传感器的方法,这也成为海军电子战的一个重要领域,即电子攻击(EA)。它有两个主要目标:一是拒绝或干扰雷达工作,以削弱敌方战术决策能力;二是欺骗或诱骗世界上绝大多数反舰巡航导弹(ASCM)所采用的射频制导和末制导系统。

  • 2022-02-26
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国外通信卫星系统灵活性发展研究

提升单位带宽的效费比,是传统地球静止轨道(GEO)通信卫星运营商持续追求的命题。 过去数十年间,为达到这一目标,运营商采取众多技术途径,包括提高载荷功率以支持更大带宽传输、延长设计寿命以增加收入、多波束频率复用以提升容量等,推动了卫星平台承载能力的不断升级、载荷通信性能的快速改善。最明显的结果是,全球在轨通信卫星总容量在2013 年首次突破1Tbit/s,2016 年则翻番至2Tbit/s。

  • 2022-02-26
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2022年中国建筑业宏观形势分析

为了达到2030年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降65%以上的目标,非化石能源消费比重达到25%左右,风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上,国家在国际上做出庄严承诺,每个中国公民对实现“双碳”目标都必须责无旁贷。建筑企业要把经营活动与国家层面的碳达峰和碳中和的目标结合起来。

  • 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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工业测控设备安全技术发展趋势分析

工业测控设备是工业控制系统的神经中枢,其安全问题日趋严峻,内生安全技术是抵御内外部信息安全威胁攻击的根本。本文从内生安全视角阐述了工业测控设备功能安全、信息安全技术的发展过程,以及目前国内外安全型工业测控设备的产品化业态,介绍了相关工业测控设备安全标准研究进展,最后结合现状分析了未来发展的趋势,为工业测控设备安全技术的研究及发展提供参考。

  • 2022-02-26
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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