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中国海洋产业研究进展与展望

21 世纪是海洋的世纪。2003~2010年,中国海洋产业生产总值平均增速达到21.08%,连续多年增长速度高于全国GDP增长速度。2013年全国海洋产业生产总值达到54 313亿元,占GDP的9.5%,中国的海洋产业已进入快速发展时期,海洋经济在全球经济中的地位日益显著。

  • 2022-03-03
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我国海洋测绘产业:分类及应用

海洋测绘产业属于细分市场,是海洋科学研究、海上交通运输、海洋权益维护、海洋资源开发、海洋工程建设、海洋环境治理和海战场建设的基础。当然,由于海洋环境的特殊性,以及海洋外部轮廓与海底的复杂性,使得高质量的海洋探测及海洋信息获取变得相对困难。尽管如此,随着科技的进步与设备的不断更新,使解决海洋问题有了更多的可能,海洋测绘正向着深度与广度方向发展,以改变目前落后于陆域测绘及效率低下的问题。

  • 2022-03-02
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无人艇在海洋救助领域中的开发研制

随着人类海洋活动的日益增加,各种海难事故不断,发生海难事故后,迅速及时地救出遇险人员是救助人员的第一要务。在风小浪低的海况下,救助比较容易,但很多海难发生在大风浪下,救助船难以靠近遇险船,如果强行靠近,会导致遇险人员落水、加速遇险船只沉没。同时,救助人员也无法操作小艇靠近遇险船,离开救助船到海面上是非常危险的。因此,在大风浪海况下,如何安全地把遇险人员转移到救助船上或其他安全地点,一直困扰着很多救助人员。

  • 2022-03-02
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德国海洋生态环境监测现状及对我国的启示

德国地处欧洲西部,濒临北海和波罗的海,国土面积约35.7万km2,海洋面积约5.7万km2,拥有丰富的海洋资源。海洋不仅为德国供给了足够的矿产、油气、食物药类等自然资源,还作为旅游景点与海运码头,极大地促进了经济发展。但是,和众多人类活动密集的近岸海域一样,北海和波罗的海也面临着严峻的海洋环境污染问题。北海和波罗的海与德国、英国、法国等14个国家相邻,繁忙的海运和较高的陆源排放量使其成为世界范围内污染最为严重的海域之一。德国一直对环境保护工作十分重视,拥有世界上较完备和详细的环境保护法,海洋环境保护技术与科学研究也走在世界的前列。在海洋生态环境保护方面,德国在提升本国监测能力和完善监测体系的同时,也注重与其他邻国开展区域性合作,共同应对海洋环境问题。本文首先阐述了德国的海洋环境管理部门与法律框架,随后以海洋生态环境监测为例,对监测体系、监测机构与监测内容予以总结,最后探讨了德国海洋环境监测的若干特点,为我国海洋环境监测工作的提升提供参考。

  • 2022-03-02
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数字经济时代最重要的技术是“5G+云+AI”

传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求,数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随着数字经济新时代的到来,传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求,如:4G 时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接;私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合;简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用,为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯,通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构,进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式,完成数字化转型。

  • 2022-03-02
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家庭宽带用户网络感知评价的建模与综合分析

介绍了家庭宽带用户网络感知评价体系的分析和建模过程,分析影响宽带用户网络感知的因素并从中选取具备分析建模能力的关键因素,通过B+O+C域数据拉通建立宽带用户网络感知运营系统,实现用户维度端到端网络感知评价分析、量化,支撑省市客户感知优化中心实现面向家庭宽带用户的网络感知运营,对提升客户感知具有重要意义。

  • 2022-03-02
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有源室分系统在不同场景下的解决方案

“ 随着无线技术的不断发展,传统的室内覆盖解决方案越来越难以应对未来数据增长需求,且传统室内覆盖方案缺乏灵活性、扩展性。同时考虑到5G的即将的到来,传统室分在室内覆盖和容量上都有诸多限制。文章通过分析不同场景业务特点,给出有源室分建设场景要求,并通过容量和覆盖模型测算,给出该场景解决方案,为后续的有源室分规模建设提供参考。”

  • 2022-03-02
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2021年国外航空科技与工业发展综述

2021年,世界主要国家利用完全自主的科技创新体系和航空工业体系,在力争减轻疫情对产业链造成的不利影响的同时,持续推进下一代航空装备与关键技术研发,促进航空先进工业技术应用,牢牢把握先进航空科技的发展方向和技术输出;在加快发展隐身、无人、高超声速等核心装备的同时,不断扩展数字工程、敏捷软件开发等新兴航空工业技术应用的范围,以谋求形成新质空战力量,提升装备研制效率,并降低装备全寿命周期成本。

  • 2022-03-01
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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