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一文看懂智慧城市最前沿的10大研究热点

数字城市的最高阶段是数字孪生的智慧城市。李德仁院士此前提到,随着物联网技术的不断发展升级,室内导航卫星定位等将带来技术保障,应在公共场所建立高精度定位系统,在发生重大公共卫生事件时,精准跟踪确诊者或疑似患者的密切接触者,用这种方式取代“封城”,将减少无人空间的损失,更好保证人民正常的生产生活和健康安全。

  • 2022-03-01
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空间数据智能:概念、技术与挑战

随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.本文介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望.

  • 2022-03-01
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通信网络中量子计算潜在应用场景探索

未来通信网络需要满足“空天地海”一体化、超高密度设备连接、海量数据流量处理以及高度智能与自治化等特点,对网络的超性能计算能力提出了迫切需求。量子计算作为后摩尔时代的最重要的计算技术之一,拥有经典计算无可比拟的并行计算与信息处理能力,有望成为未来通信网络的关键使能技术。首先分析了量子计算在通信网络中应用的潜在需求,在对量子计算、量子算法和量子衍生技术的发展现状进行介绍的基础上,重点探索了若干量子计算在无线网络中的潜在应用场景,进一步展望了量子计算在未来通信网络中的应用前景。

  • 2022-03-01
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面向5G Advanced网络的话音业务演进研究

以GSM(Global System for Mobile Communications)为代表的2G移动通信技术经过20年的发展和普及,使全球移动话音通信业务获得了空前的成功。到了4G LTE时代,伴随网络速率的大幅提高,话音实现了高清音质传输,并在音频通话的基础上开始拓展视频通话业务市场,同时,以多媒体彩铃为代表的各种话音增值业务也推动了用户业务和体验的不断升级。

  • 2022-03-01
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水下目标搜索与识别技术

传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求,还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之,只能水下机器人中光视觉系统的使命是:快速、准确德获取水下目标的相关信息,并对信息进行实时处理,将处理结果反馈给计算机,从而指导机器人进行正确的作业。

  • 2022-03-01
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关于多波束声速剖面改正问题的探讨

在多波束测量中,由于多个波束分布于同一个扇面内,波束的发射方向与垂面或平行,或存在一定的夹角。声波是声纳测深系统的测量工具,波束在水中的传播路径完全取决于声速在水中的传播特性。由于海水为非均匀介质体,入射角不为零的波束在海水中传播轨迹为一连续折线或曲线。通常认为,实际声速剖面的精确测定对测量精度有较为重大的影响,那么作业人员该如何把握声速剖面的测量密度和测量间隔才能满足水深测量的精度要求呢?本文针对实际声速剖面测量中可能出现的随机误差和整体偏差两种情况,设计了模拟的声速剖面,然后采用常梯度声线跟踪算法计算波束脚印,分析了声速剖面对测量结果的影响情况,给出了实际工作中测定声速剖面一些建议。

  • 2022-02-28
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现代测量船的装船建造技术

测量 系统是测量船完成任务的核心设备。2003年挪威的专家登船安装大型测量装备,介绍该型号设备在全世界各国测量船上安装了38套,但使用效果各不相同,甚至有天壤之别。现场工程师通过测试发现,使用效果最好和最差的测量船,他们测量设备的技术性能没有差别。最终海上使用效果的巨大差异,主要是由测量船建造工程的差距造成的。深入的研究和大量的工程实践表明,要提升测量系统的技术性能,起决定作用的技术环节就是测量船的总体设计和测量系统的装船工程。本文主要讨论现代测量船中测量系统的装船工程对测量系统使用效果的影响。

  • 2022-02-28
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ADCP技术发展及其应用综述

声学多普勒流速剖面仪(ADCP)的出现得到了海洋学界的高度重视,它的应用揭示了海流的时空分布特征,能描述流体质点运动状态,被国际海委会定为4种先进的海洋观测仪器之一。本文较为全面系统地介绍了ADCP的原理、特点及其历史发展状况,以及ADCP的应用情况。随着科学技术的不断发展,以及人类对海洋认识的不断加深,ADCP将向轻便、小巧、精密、智能化且多功能、多用途方向发展,并在智慧海洋及信息化等方面的应用与研究将发挥更显著的作用。

  • 2022-02-28
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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