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海底输电工程地质勘察中的声波探测技术

我国拥有300多万平方公里的海域和18000公里的海岸线,沿海分布有6000多个岛屿。随着发展需求增长,我国对海洋资源的开发利用越来越重视。国防建设、海岛开发、海上风电场、海洋油气资源等的开发利用均需要电力的支撑,从而需要开展海底输电工程建设。

  • 2022-03-08
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两种TSS440管缆跟踪器的水下探测方式比较

TSS440管缆跟踪器是世界上最先进的海底管道、海底电缆跟踪器之一,又叫探测器、定位器,是一种采用电脉冲感应原理的水下金属探测工具,在水下能找到埋地十米的金属管道或者电缆。TSS440既可检测电缆,又可检测海管,待检测电缆无需加载信号源。因为“养在深闺人未识”,又是用在高端海工领域,所以一般人难见真容。

  • 2022-03-08
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一文概述2017年深度学习NLP重大进展与趋势

近年来,深度学习(DL)架构和算法在图像识别、语音处理等领域实现了很大的进展。而深度学习在自然语言处理方面的表现最初并没有那么起眼,不过现在我们可以看到深度学习对 NLP 的贡献,在很多常见的 NLP 任务中取得了顶尖的结果,如命名实体识别(NER)、词性标注(POS tagging)或情感分析,在这些任务中神经网络模型优于传统方法。而机器翻译的进步或许是最显著的。

  • 2022-03-09
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基于5G智慧园区的车联网系统应用示范

5G智慧园区作为建设智慧城市的关键切入点,具有交通组成元素相对单一、相关业务要求明确的特点,有利于实现5G+C-V2X商业化的快速落地,5G网络可以为园区内的交通群体带来超大带宽、超低时延、超大连接的网络接入条件。首先结合5G网络特性以及智慧园区内交通群体的实际需求进行了分析,在此基础之上提出了一套基于5G+C-V2X的智慧园区车联网系统。该系统能提供多种智慧交通创新技术及业务示范,用于在冬奥会期间提供多场景下的车-路-云-网智慧交通服务。可以此为契机打造5G创新业务行业标杆案例,有效引领智能车联网的产业创新,促进全球车联网产业更好更快发展。

  • 2022-03-10
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面向车联网的5G定制网关键能力与创新服务探讨

5G在我国正式落地以来,车联网相关发展战略和顶层设计不断颁布、层层推进。2020年2月,部委联合发布《智能汽车创新发展战略》提出“结合5G商用部署,推动5G与车联网协同建设”。2021年7月,十部门印发《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》的通知指出“强化汽车、通信、交通等行业的协同......加快5G+车联网部署”。 5G使得车、路、云之间的高速信息交互和高效业务协同具备了通信基础,促进了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业的深度融合,催生了面向生产、制造、测试或公众服务的新型车联网行业应用,这些应用对运营商的网络在服务的精细化、智能化和定制化方面都提出了极大挑战。运营商面向未来车联网细分行业,不仅定位于提供通信解决方案,更要实现“网络即计算,网络即智能、网络即应用、网络即服务”,提供与行业场景密切融合的“网边云用服”一体交付的专属定制服务。

  • 2022-03-10
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绿色智慧城市与泛在能源物联网

泛在能源物联网是包含泛在电力物联网但比其范畴更宽的概念,它是指围绕能源系统各环节,充分应用移动互联网、物联网、人工智能、云计算、大数据、智能控制等现代信息化技术,实现能源系统各环节泛在智能互联、全面状态感知、高效信息处理、精准实时控制、智能人机交互、高效智能决策的智慧能源系统。

  • 2022-03-10
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认识泛在电力物联网:能源互联网、物联网、大数据、云计算

如今,互联网思维和技术不断推动社会进入网络经济时代,社会多要素共享已经成为新一轮科技竞争和产业革命的新业态、新模式。网络经济通过平台对接匹配供需双方,打造双边市场,颠覆了很多传统产业,同时也有不少行业依托互联网思维形成新业态。网络经济给传统电力工业带来巨大的挑战。

  • 2022-03-10
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能源互联网中泛在电力物联网的作用分析

当前,电能是应用最为广泛的二次能源,电网已实现电能的远距离配送,并具备了相当规模。随着越来越多电动设备的成熟,电能将成为未来人们直接使用的主要能源形式,电力网络将是未来能源互联网的主要载体。然而,当前电网运营在生产、配送与消费等环节相互割裂,个性化消费需求和分布式能源供给还不能被很好地支持;生产、配送过分依赖预测,缺乏高效的通信通道实现实时反馈和信息共享,能源利用率还处于较低层次。此外,太阳能、风能、潮汐能及生物质能等可再生能源都具有较大的利用潜力,但是,环境因素和生产效率使得间歇性和不稳定性成为他们的共同特点,高效利用存在诸多挑战。

  • 2022-03-10
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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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