海洋地理信息是一切海上活动的基础。海洋地理信息包括通过对整个海洋空间,进行全方位、多要素的综合测量,获取的海底地形、地貌、底质、重力、磁力等各种信息和数据。无论是航行安全，还是海洋勘探开发，都需要掌握精准的海洋地理信息。
海洋基础地理数据由系列比例尺数据组成，每一固定比例尺数据能出版对应比例尺的纸质海图、电子海图等产品。海洋基础地理数据编制最常用的投影是墨卡托投影。基础数据编制首先根据要求设定数据墨卡托投影和编辑比例尺，然后依据海图制图要素综合指标进行制图综合，最后将制图综合结果入库[3-4]。墨卡托投影的变形规律为：在两条基准纬线上无变形；在两条基准纬线之间，长度比小于1，为负向变形；在两条基准纬线之外，长度比大于1，为正向变形；越接近两级点，长度变形越大，极点处长度比为无穷大；面积比是长度比的平方，面积变形更大，产生失真现象。在比例尺一定条件下，墨卡托投影选择不同的基准纬线，综合指标对应的实际距离也不同[6-8]。例如比例尺为1：10万，墨卡托投影基准纬线30°，浅于20m的海区水深注记的密度为10～15mm。在赤道上，对应实地距离850～1300m；在30°纬度上，对应实地距离1000～1500m；在60°纬度上，对应实地距离1700～2600m。
水下地形测量按照是否设置潮位站分为有验潮和无验潮两种方式，无验潮采用RTK-GPS模式直接实现厘米级的高程定位精度，对GPS数据传输的稳定性要求很高。钱塘江河口部分开阔水域处于ZJCORS信号不稳定区域，因此只能采用有验潮模式实现水下地形测量。
泥沙 回淤促使海港的水域部分（码头前沿、港池、航道）水深变浅，严重威胁着船只进出的安全以及海港的经济效益，有的甚至危及其存在的价值。因此，建港必须考虑当地水系的泥沙回淤状况，而已建港必须对海港回淤状况进行调查和分析，掌握回淤规律，采取相应的整治措施。港池、航道整治应以提高和稳定航道尺度，改善通航水流条件，扩大通过能力，满足船舶、船队安全航行的需要为目的。 港口泥沙回淤主要是海岸泥沙运动的结果。而泥沙运动则是在水动力条件制约下，遵循所在地地貌系统自然演变规律而进行，但港口以及防波堤的建立、河流携带泥沙量的变化等因素也可能改变了以前的港口泥沙回淤规律。而且还有其它的因素也影响着泥沙运动，不同的地方影响因素也各异，需要不断地深入调查、研究。
2013年6月，为庆祝“国际海道测量日”，由FIG和IHO组织了一次以“海道测量－支持蓝色经济”为主题的高层次研讨会。该主题实际上是对海道测量服务对象和任务的展望与深层次思考，也是目前海道测量人员对海道测量在社会、经济和军事活动中所担当角色的拓展和再认识，很可能是未来海道测量发展的一个重要转折点。
海洋测绘传统的目的是用于制作航海图以保证航行安全。随着GPS大地高测量精度越来越高，以椭球作为基准参考面的海洋测绘已经成为一个重要的课题。参考椭球面可以作为陆海测量数据获取的共同基准参考面，从而可以解决陆海基准不一致的问题，陆海各种测量要素可以直接测至参考椭球面。从数据采集源头上实现垂直基准的统一[1-4]。当前，传统的水位观测模式中，验潮站的布设及水位观测需要大量的人力和物力保障。由于自动验潮仪在投放后的仪器安全和数据安全都得不到充分保证，验潮手段仍然以人工观测为主，大大增加了作业的成本。此外，使用传统水位观测得到的水深成果的主要误差来源是受到潮汐、动态吃水、涌浪等误差因素的影响[1-4]。
领海是国家主权的重要组成部分，国家空间基准和位置服务应该覆盖陆地和海洋。以2000国家大地坐标系和2000国家重力基准为代表，我国已在陆地建成了较为完善的大地测量基准。然而，现有国家空间基准和重力基准未能有效覆盖海洋，海洋大地测量基准和海洋导航技术已严重滞后于国家社会经济发展新形势和国防战略需求。本文主要论述了我国海洋大地测量基准与海洋导航技术的研究现状，梳理了我国海洋大地测量基准所涉及的关键技术，分析了近期及未来我国自主发展海洋大地测量基准与海洋导航技术的主要方向。
水位控制是海道测量理论和技术的关注点之一，也是现代海道测量技术体系中最活跃的成分之一。水深测量这一海道测量的重要分支可分解为定位、测深和水位控制三项测量技术，这种分解在一定程度上突出了这一专门技术的重要性，而事实上，由于海道测量工作具有典型的技术牵引特征，技术和装备的快速发展大大降低了定位和测深工作组织实施的复杂性，或提高了工作效率，而水位控制则需要根据测区的潮汐规律与特点进行周密的论证或设计，在水深测量作业中的重要性更加凸显，甚至称其为制约测量成果质量的重要因素并不为过。
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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
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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