测量 系统是测量船完成任务的核心设备。2003年挪威的专家登船安装大型测量装备，介绍该型号设备在全世界各国测量船上安装了38套，但使用效果各不相同，甚至有天壤之别。现场工程师通过测试发现，使用效果最好和最差的测量船，他们测量设备的技术性能没有差别。最终海上使用效果的巨大差异，主要是由测量船建造工程的差距造成的。深入的研究和大量的工程实践表明，要提升测量系统的技术性能，起决定作用的技术环节就是测量船的总体设计和测量系统的装船工程。本文主要讨论现代测量船中测量系统的装船工程对测量系统使用效果的影响。
认知海洋是进行海上资源开发、发展海洋经济、保护海洋生态环境、维护国家海洋权益的基础，是推进我海洋强国战略顺利实施的前提。长期以来，海洋科考船一直都是人类认知海洋的重要手段之一，尤其是对中远海海域的科考发挥着不可替代的作用。因此，一个国家科考船的发展及运行使用管理水平，直接关系到一个国家对海洋的认知程度。美国作为世界上拥有科考船数量最多、装备最先进的国家，其科考船在航率高、船舶更新速度快、资源共享机制完善，其对全球海洋的认知也远远领先于他国。因此，对美国科考船发展及运行管理体制进行研究，对我国具有重要参考借鉴意义。
海洋蕴藏着丰富的生物、矿产和动力能源，是巨大的“聚宝盆”，有着全人类取之不尽用之不竭的巨大财富。随着现代科技与工业的飞速发展，人类对海洋矿产资源的需求也在不断地增加，由于陆地资源的日渐匮乏，世界各国都已把开发海洋矿产资源作为新的战略目标。经略海洋，装备当先。本文围绕海底采矿船，及国外海底采矿船的发展进程，和我国海底采矿船的发展现状与差距进行了介绍，最后重点论述了海底采矿船自主设计与关键技术，以期对我国海底采矿技术与装备的研究开发具有参考价值与指导作用。
在多波束测量中，由于多个波束分布于同一个扇面内，波束的发射方向与垂面或平行，或存在一定的夹角。声波是声纳测深系统的测量工具，波束在水中的传播路径完全取决于声速在水中的传播特性。由于海水为非均匀介质体，入射角不为零的波束在海水中传播轨迹为一连续折线或曲线。通常认为，实际声速剖面的精确测定对测量精度有较为重大的影响，那么作业人员该如何把握声速剖面的测量密度和测量间隔才能满足水深测量的精度要求呢？本文针对实际声速剖面测量中可能出现的随机误差和整体偏差两种情况，设计了模拟的声速剖面，然后采用常梯度声线跟踪算法计算波束脚印，分析了声速剖面对测量结果的影响情况，给出了实际工作中测定声速剖面一些建议。
随着现代通信技术的不断发展，无线接入技术日益成熟，但是由于水声信道不同于空中信道（如表1所示，表中空中无线信道是GSM系统的参数），使得陆地通信网在水下环境的性能大大降低。首先，水中声波的传播速度比电磁波的速度低五个数量级，传输时延为0.67秒/公里，高的传输时延对随机接入信道的随机接入协议产生大的影响，从而大大降低通信网的吞吐量；其次,由于海底和海洋表面的反射以及由于海水声速在深度方向近似地按水平分层变化，水下多径要比空气中的多经要复杂的多（如表中所示），这些都降低传输速率和提高误码213率；再次，水声信道的复杂环境如：强噪声、强起伏、多径干扰、多普勒频移限制了可靠通信的带宽和范围。国内的通信带宽一般为 1K～10KHZ，较窄可用的带宽将导致极低的比特率几十比特；最后，水下传感器或者基站能源靠电池提供，因而节约能源将比陆地更重要。而且基站不固定，是一类自组织网路,要求具有环境自适应性、故障检测和处理能力等。
传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。
联邦学习（Federated Learning）是一种新兴的人工智能基础技术，在 2016 年由谷歌最先提出，原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题，其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下，在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中，联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络，还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
以GSM（Global System for Mobile Communications）为代表的2G移动通信技术经过20年的发展和普及，使全球移动话音通信业务获得了空前的成功。到了4G LTE时代，伴随网络速率的大幅提高，话音实现了高清音质传输，并在音频通话的基础上开始拓展视频通话业务市场，同时，以多媒体彩铃为代表的各种话音增值业务也推动了用户业务和体验的不断升级。
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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
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。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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