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。
水声通信设备用于潜水员与岸上指挥员之间的通信。传声器将指挥员的声音信号转换成电信号，电信号通过主机处理器转换为超声波信号发送到水里。超声波信号处理器接收到信号后，将其转换为电信号，电信号再通过面罩转换为声音信号传输给潜水员。水声无线通信是蛙人水下通信的主要发展趋势。相比于有线通信，水声通信距离远，可以达到10km，通信设备不影响蛙人水下作业，特别适合水下作战蛙人使用。
美国海军能够对海啸、台风和飓风等自然灾害迅速做出反应，向受害者提供人道主义援助，这一点已赢得国际社会的肯定。但少为人知的是，美国海军的海洋调查船（ocean ographic survey ship）在这些反应行动中做出了重要的贡献，例如2010年的海地地震、2005年卡特里娜飓风以及2004年重创了印尼班达亚齐海岸的大海啸。
光缆是一定数量的光纤按照一定方式组成缆心，外包有护套，有的还包覆外护层，用以实现光信号传输的一种通信线路。即：由光纤（光传输载体）经过一定的工艺而形成的线缆。海底光缆，则是铺设在海洋底部的光缆统称。海底光缆系统分为岸上设备和水下设备两大部分。岸上设备将语音、图象、数据等通信业务打包传输。水下设备负责通信信号的处理、发送和接收。水下设备分为海底光缆、中继器和“分支单元”三部分：海底光缆是其中最重要的也是最脆弱的部分。
海岸带是人类开发程度较高的地区，资源丰富但生态环境相对比较脆弱。随着社会经济的发展，海岸带生态环境发生了明显的变化，海岸带地区的海洋环境监测受到了越来越多的关注。卫星遥感技术可实现对大范围海域进行全方位、多时相的连续监测，能够适应复杂多变的海岸带环境，弥补了传统监测方法的不足。近年来随着传感器和海洋遥感技术的发展，目前已经具有卫星遥感监测、水下探测、海洋浮标监测、近海测绘等多种海洋观测手段，并积累了大量实测数据、卫星遥感数据，建立了多种数值模型，形成了一个比较全面的海洋观测系统，为海岸带环境监测提供了可靠的手段和方法，对海岸带生态环境治理和社会经济可持续发展提供了有力支持。海洋遥感技术在海岸带管理与规划、海洋初级生产力估算、海洋环境监测、海洋通量研究、海洋渔业开发等方面得到了广泛应用。本文对遥感技术在海岸带环境监测中的主要研究应用和进展进行论述和总结，并对今后的海洋水色遥感研究工作提出展望。
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。
侧扫声呐利用水底后向散射回波来探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标，是海洋探测的重要工具之一,应用极其广泛。对于海洋水下救捞、海洋地质地貌测量、海洋大陆架专属经济区划分、海洋工程、海洋开发以及港口航道疏浚、河港、大坝维护探查乃至渔业研究等都是非常有效的探测工具。侧扫声呐还可用于探查海底的沉船、水雷、导弹和潜艇活动等,因而更有其重要的军事意义。
潮汐模型是指网格化的调和常数数据集，每个网格点包含了主要分潮的振幅与迟角。模型的构建目前主要采用同化方法，具体实现上可进一步分为两类：一是基于同化技术的数值模拟，即以流体动力学方程为基础，同化验潮站与/或卫星测高（以T/P系列卫星为主）数据或结果的数值模拟；二是以纯动力学模型（通常为FES系列模型）为参考模型，通过经验法（如Representer法）由验潮站与/或卫星测高分析结果对模型进行订正。前一种方法对于潮汐变化复杂的近海区域更为有效，而后一种方法对于构建全球潮汐模型则更为高效。在沿岸验潮站分布密集的港湾等海区也可采用经验法，即由验潮站处的调和常数进行空间插值，其精度与可靠性在很大程度上取决于验潮站数目及其空间分布、潮汐复杂程度以及空间插值方法。
没有账户，需要注册
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，
算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程，编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态，积极听取产业界的意见与建议，不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容，适时修订并发布报告的新版本，以更好地推动算力互联网发展。
为更好地推动数据智能服务产业发展，本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势；第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素；第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱；第四部分阐述数据智能服务的产业载体，第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式，最后根据上述研究，从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势，为我国数据智能服务产业发展提供参考。
通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取，包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。
利用人与大数据技术，结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等，研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中，不改变医生工作流程，输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药，医生进行加减化裁即可成方，节省医生诊疗时间，提高工作效率。
扫码咨询
或
客服咨询
用手机扫二维码
复制当前地址
方案库赚钱指南
