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海底浅地层剖面探测及其作业应用

海底地层剖面测量是海洋物理探测的重要内容,它利用声波脉冲在水中和水下沉积物内传播和反射的特性来探测海底地层结构。声脉冲入射到海底底质中,在不同地层界面产生反射,其强度取决于界面两边介质声阻抗的差,用放电或热敏纸记录此反射,根据到达时间和反射的强度可以判断地层界面的深度和性质,也可将信息数字化后存储以备后处理。用计算机处理数据可以提高信噪比,有时还加专家判读系统。海底地层剖面测量应用广泛,是重要的海上勘探方法,该方法能较好的了解基岩埋深、查明断裂构造的分布、海底障碍物的分布情况和浅层气、古河道、海底滑坡和塌陷等海域灾害的地质情况,在锚地航道建设、码头桥梁建设、管道铺设等近海工程中发挥了重要作用。

  • 2022-02-28
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多波束声呐水柱影像分析工具的设计与实现

多波束水柱数据携带了波束从换能器到海底的完整声学信息,可用于探测海面至海底的声照射目标。本文通过对多波束原始水柱数据文件(*.all,*.wcd)解析,分析提取水柱数据绘制其航向剖面图、垂直剖面图和波束阵列图。利用水柱影像分析工具可清晰判断水体中目标物的形状、大小和位置,获得传统多波束深度测量无法探测到的细小特征。文中实例分析表明,研发的水柱影像分析工具在水柱成像及水体目标探测识别中有着重要应用价值。

  • 2022-02-28
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合成孔径声纳技术的研究进展及未来

合成孔径声纳(Synthetic Aperture Sonar, 简称SAS)的原理研究从二十世纪六十年代开始。美国Raytheon公司于1967年提出关于SAS可行性的报告,Walsh于1969年申请了第一个SAS专利。但当时主流观点认为有两个因素使得水下成像不适合合成孔径处理,这种观点在一段时间内对SAS的发展带来了消极影响。第一个因素是水声信道,特别是浅海水声环境条件不理想,同空气中电磁波工作环境相比,是更为“敌意”的媒质,回波信号的相干性能否支持合成孔径处理是个问题。另一个因素是声波传播速度比电磁波慢得多,大大限制了装载SAS的载体的运动速度,进而影响载体的稳定性,并限制了测绘速率的提高。

  • 2022-02-28
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合成孔径声纳在海底探测中的应用

海洋科学研究、海洋探测、海洋资源开发是海洋活动的三大主题。海底声学探测作为海洋探测的技术手段之一,在海洋权益维护、海洋防灾减灾、海洋油气开发等方面发挥着重要作用。随着水下导航和高速数字信号处理等技术的快速发展以及多子阵成像和运动误差估计等方面的研究工作不断取得新的进展,合成孔径声纳研究亦取得快速发展。在水下无人移动平台、水下拖曳平台等多种平台应用均取得重大成功;在地貌成像、沉底小目标成像、掩埋小目标成像、海底管道探测、海底光缆探测等多种任务中均取得重要进展。

  • 2022-02-28
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国外海军电子战装备近期发展动态

自从雷达成为海上监视、目标瞄准和武器制导的主要手段以来,各国海军就一直在努力寻找可以干扰或欺骗敌方射频(RF)传感器的方法,这也成为海军电子战的一个重要领域,即电子攻击(EA)。它有两个主要目标:一是拒绝或干扰雷达工作,以削弱敌方战术决策能力;二是欺骗或诱骗世界上绝大多数反舰巡航导弹(ASCM)所采用的射频制导和末制导系统。

  • 2022-02-26
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基于专利数据分析的我国人工智能行业企业创新趋势研究

人工智能技术近年来迅猛发展,成为推动科技发展和引领社会进步的重要力量。本文基于相关专利数据,从人工智能行业的专利申请变化趋势以及我国综合实力排名前20的人工智能企业的专利申请变化趋势、专利IPC分类情况和专利发明人情况进行分析。研究表明我国人工智能主要领域历年专利申请数量呈现上升趋势,我国人工智能行业企业注重实质性技术进步,大多数企业拥有研发力量较强的专利发明人,并发现我国人工智能行业的三大重点技术领域。

  • 2022-02-26
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我国及其世界各国深海空间站的发展状况

“深海空间站”,又称龙宫,就是把地面的房间搬到了水下,生活起居都要考虑,甚至沐浴,就是说有起居室和实验室都有,有点像蜗居的房子,就是在狭小的空间尽可能把各种功能都考虑到,未来的这个龙宫,可以做到洗澡、娱乐一应俱全。正确的定义“深海空间站”,就是在载人潜水器基础上发展起来的新一代居住型深海作业平台。

  • 2022-02-25
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海洋环境监测与保护

海洋面积占地球总面积的71%,海水占地球水体总量的97%,地球有大气圈、水圈、岩石圈、生物圈等四个圈层,海洋是水圈的主要构成部分。海洋不仅为人类提供了丰富的食品和生活资源,而且它是地球环境的调节器、地球主要灾害的发源地及沿海国家安全的天然屏障。

  • 2022-02-24
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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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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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