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群体智能关键技术全球专利分析

近年来人工智能产业蓬勃发展,能否抓住这一风口,事关我国新一轮科技革命和产业变革的战略问题。群体智能作为群体中个体在协同分工合作下表现出的宏观智能,是新一代人工智能五大方向之一,广泛应用在智能医疗、智能交通、无人机集群作战等领域,同时也是中外企业竞相研发和布局专利的重要领域。研究群体智能专利布局情况并提出可行的解决方案,有助于我国相关企业规避风险,提升自主创新能力,增强专利布局。

  • 2022-03-10
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海图基础概述

海图是地图的一种,也称海洋地图,是以海洋及其毗邻的陆地为研究对象的地图。海图是海洋区域的空间模型、海洋信息的载体和传输工具,是海洋地理环境特点的分析依据,在航海、渔业、海洋工程建设、海洋划界、历史研究、海洋军事、海洋科学研究,以及海洋开发利用的各个领域中都有重要的使用价值。

  • 2022-03-07
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基于小型无人船的海洋养殖环境监测系统设计

溶氧(DO)、pH、氨氮、温度等参数对海水养殖鱼类、贝类生长具有至关重要的作用。近年来,海参、鲍鱼等海洋养殖产业逐渐规模化和集约化。为了追求经济效益,养殖密度不断加大,导致了海洋养殖水质环境的恶化,影响到了养殖生物的生长发育,病害时有发生,养殖户经济效益受损,且养殖区域需人员长期驻守,浪费大量人力、物力、财力。基于此,海洋养殖自动化监控系统的研究逐渐兴起。随着传感器技术及嵌入式系统技术的发展,对海洋养殖环境参数如pH、温度、溶氧等进行自动化监控提供了可能。目前,海水养殖自动监控系统自动化程度较低,存在着有线检测布线复杂、监测点不易移动、数据传输速率慢、客户端/服务器(C/S) 架构设备价值较高以及采集点过于单一等问题。研究适合大规模养殖、能够进行移动监测以及数据可远程查看的海水养殖监控系统具有重要的实际意义。

  • 2022-03-07
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海洋水下立体观测技术装备发展研究

海洋观测依赖于装备的技术进步:早期人类认识海洋主要是从船上或者岸上;20世纪遥感技术的出现使得从空间获取海洋动态性信息成为可能;进入21世纪,从水下和海底观测海洋成为探索热点。作为时空耦合的复杂过程,海洋过程的观察需要协同使用移动和固定的观测平台。

  • 2022-03-07
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长江口水沙变化与趋势预测

河口区域作为河与海的过渡地带,具有得天独厚自然条件,往往形成人口聚集、经济发达的大型港口城市。然而河口又受到径流、潮汐、波浪、台风暴、海平面上升、气候变化等众多因素影响,在开发与保护过程中一直面临挑战,如河势不稳、滩槽易动、航道回淤、盐水入侵、污染累积、灾害频发等。近十几年来,在人类活动和气候双重影响下,进入河口的水沙过程和通量发生显著变化,河口防洪(潮)、航运、供水等安全问题凸显,有关河口问题研究成为热点。

  • 2022-03-07
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杭州湾南部海域背景冲刷对海底管线安全性影响分析

近年来,随着经济的快速发展以及人类生活水平持续改善,人类在海底铺设了越来越多的海底管线。受海流冲刷或者地质灾害等因素的影响,海底管线会发生出露甚至悬空等状态,严重的会造成管线的破裂,轻则影响居民正常的工作生活,重则会造成巨大的经济损失或生态灾难,因此海底管线的安全性越来越受到重视。一些学者对海底管线的局部冲刷机制进行了研究,提出过度的渗流及由此产生的通道系统是导致管道下方冲刷开始的主要因素,在冲刷过程中,管道附近形成的涡流是关键因素,并有学者提出公式对最大冲刷深度和冲刷宽度进行了预测。然而,这些研究都是基于实验室设定的特定流场背景,在实际海洋环境中,尤其是强潮海域,水动力条件极其复杂,冲刷过程也是复杂多变,无法通过已有的公式进行推测,需要结合实地情况对海底管线的安全性进行分析。

  • 2022-03-07
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水下地形冲淤变化对比分析的方法

目前,根据水深图对比分析水下地形的冲淤情况所使用的方法在相关规范中没有明确的规定,在相关教材中也没有系统的指导,平常所使用的方法都比较零散单一,没有综合性的对比分析方法可遵循,在进行冲淤对比分析的时候常常很难找到参考资料。本文结合某港区定期测量工程项目及其专题冲淤分析报告,通过对每期测绘成果数据的再编辑、统计、计算和绘图,总结出根据水深测量图进行水下地形冲淤变化对比分析所常用的几种方法。

  • 2022-03-07
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我国海滩养护修复的发展与技术创新

海滩是一种宝贵的天然资源,因具有海岸防护、旅游休闲和生态服务等多种重要功能,在沿海社会经济发展和生态文明建设中发挥着不可替代的作用。然而,在全球气候变化和人类活动背景下,我国海滩已经或正在发生显著变化。监测表明,1980-2018年中国沿海海平面上升速率为3.3mm/a,高于同时段全球平均水平。据统计,我国有约49.5%的砂质岸线正遭受侵蚀。

  • 2022-03-07
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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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