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一种多源信息融合的声呐综合目标识别方法

声呐目标识别是基于声呐装备发现目标的前提下,声呐操作员依据声呐装备探测目标信息,利用图谱分析、听音识别、运动要素分析等综合信息判明目标属性的过程,可以说声呐目标识别也是声呐装备后置数据处理的重要环节。完成水下目标识别的关键是利用目标的不变特征。

  • 2022-03-03
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国界线和行政区线表示南海U形海疆线的地图

地图作为国际上确认领土的一种证据,有利用地图本身特有的功能来反映这条界线的形成与发展过程的重要作用。随着测绘技术的提高,国际法庭越来越倾向于赋予地图重要效力。历史绘制的U形线(U形疆界线)地图对我国南海主权有很高的证明价值。因此,发现并研究U形海疆线相关历史地图是清楚认识和证明我国南海海疆国界线的关键手段。

  • 2022-03-03
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我国海洋信息化发展现状分析及展望

自有历史记载以来,海洋就在人类社会演变的进程中发挥至关重要的作用。随着16世纪初“地理大发现”的兴起,人类逐步通过海洋开启全球化发展的进程。葡萄牙、西班牙、荷兰、英国、美国等国家充分利用各自的优势,在不同历史时期建立海洋强国,并借此进一步发展成为世界强国,几百年来影响甚至是主导着世界发展。中国于2012年提出“建设海洋强国”的战略目标,不仅顺应21世纪海洋大开发的发展潮流,也是中国政治、经济、外交和社会进一步发展的必经之路。

  • 2022-03-03
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海洋宽带卫星通信在高通量卫星时代的商业机遇

全球海域约占近地球表面积的71%,海洋上分布着各种船只和作业平台,开展着诸如渔业捕捞、远洋航运、资源开采等人类活动。随着海事活动的日趋频繁和海洋经济的迅猛发展,海洋宽带卫星通信已成为人类开展海事活动必不可少的重要保障。高通量通信卫星(HTS,High Throughput Satellite),也称高吞吐量通信卫星,主要技术特征包括多点波束、频率复用、高波束增益等。相比于传统通信卫星,高通量卫星在容量及单位带宽成本方面拥有优势,具有与地面网络竞争的可能性。

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机载LiDAR海岸地形测量技术及其应用

机载LiDAR测量技术发展经历了4个阶段:最早源于机载激光测距技术,于20世纪60年代开始试验研究。直到80年代末,GPS得到成功应用,才使得机载激光测距技术发展为机载激光剖面测量系统,并实现大范围应用。到了90年代,随着GPS定位技术发展,激光扫描测距技术(SLR)和惯性导航技术(INS)的突破,奠定了从空中直接、快速获取地面目标三维坐标的技术基础,由GPS、INS、SLR集成的机载激光扫描系统代替了激光剖面测量系统,形成了早期的机载LiDAR测量技术。直至90年代后期,机载激光扫描技术逐步完善,应用更加成熟,并结合摄影测量技术,加载了数码相机,同时获取航摄影像,将机载LiDAR与摄影测量完美结合,形成技术互补,大大提升了航空测量的技术能力和应用领域。

  • 2022-03-03
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我国海水养殖社会风险及其成因分析

我国海水养殖业在改革开放后得到了快速发展,成为海洋渔业经济中的支柱产业和农村经济的重要组成部分。与此同时,海水养殖业也面临自然风险、病害风险、污染风险等常见风险及政策、技术、文化等方面的社会风险。目前,这些与社会因素相关的社会风险还未引起学术界的普遍关注,尤其是关于海水养殖社会风险内涵及形成原因的研究成果还较欠缺。现代海水养殖业的复合风险特征迫切需要加强对海水养殖风险特别是海水养殖社会风险的研究,以补充已有海水养殖风险研究成果,弥补现有风险研究的不足,并有针对性的提出海水养殖业多种风险防范措施,从而使海水养殖业的损失减到最少。

  • 2022-03-03
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开拓我国深远海养殖新空间的战略研究

海水养殖是人类主动、定向利用国土海域资源的重要途径,已经成为对食物安全、国民经济和贸易平衡做出重要贡献的产业。近50年来,我国海水养殖业得到了长足发展,各地按照“充分利用浅海滩涂,因地制宜地养殖增殖,鱼虾贝藻全面发展,加工运销综合经营”的发展方针,大力发展海水养殖业,使得我国的海水养殖产业发展到世界先进水平。我国有3×106km2的海洋面积,然而,目前我国海水养殖主要是陆基和近浅海养殖,已利用的近岸海区水深均在20m以内,这些海区也是陆源污染最为集中的区域。同时,由于经济社会的发展和人们对生活环境提出更高的要求,能够提供给海水养殖的空间受到严重挤压,海水养殖密度过大、病害频发和环境恶化等问题日益突出。为实现新时期我国海水养殖业的可持续发展,减轻养殖对近岸海区的影响,亟需拓展养殖空间,实施深远海养殖战略。

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光学高分遥感技术在海岸地形测量中的应用

海岸地形测量作业目前仍主要依靠人工测量,虽然RTK技术的应用大大提高了测量效率,但是滩涂测量作业依然艰苦而危险。光学高分辨率遥感技术为海岸地形测量应用提供了新的数据获取途径,但亟待解决航空和卫星遥感数据获取及业务生产能力建设的问题。目前,一方面大力研制或引进无人机及航测装备,改装航摄飞机平台,建设航空摄影测量数据获取能力,利用高分系列、尖兵系列和资源系列等卫星资源,建设卫星遥感测量数据获取能力;另一方面,积极培养专业人才,拓展作业队伍,引进或研制遥感专业数据处理设备和系统,构建海岸带光学高分辨率遥感数据批量处理和业务生产作业能力。本文在系统总结国内外光学高分辨率遥感的海岸地形测量应用现状基础上,分析比较国内外应用研究关注的差异,指出我国海岸地形遥感测量发展趋势,促进光学高分辨率遥感技术在海岸带测绘和遥感监测中的应用。

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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

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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”。

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