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海岸地貌发育类型

随着海岸带资源开发、海岸工程建设和环境变化所带来的灾害影响，涉及许多生产、国防建设和环境保护、生态环境系统管理等实际问题，都需要进行海岸科学的理论研究。研究方法和测验技术的进步，使海岸地貌的研究水平不断提高。如测年技术的出现，对海岸发育历史过程，尤其为海平面变化、海岸线变迁和海岸构造变形研究，提供了可靠依据；定位站的建立及其观测结果，为理论和应用研究提供了系统资料；数学模型和物理模型的应用，为走向定量化和动态预测开拓了新的途径；70年代以来广泛应用地球资源技术卫星所取得的信息，扩大了海岸变化、海岸环流、海岸水下地形和岸滩等宏观研究领域。下面介绍海岸地貌发育的类型。

  • 2022-02-23
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浅谈套子湾海洋牧场的开发建设

2017 年，中央一号文件提出“发展现代化海洋牧场，加强区域协同保护”，党的十九大做出了建设海洋强国的重大部署。同一年，农业部出台了《国家级海洋牧场示范区建设规划（2017-2025年）》，为各地海洋牧场开发建设指明了愿景方向、提出了刚性要求，也势必引发各地海洋牧场建设热潮。作为一名基层海洋渔业工作者，有幸参与海洋牧场开发建设，现以辖区套子湾海洋牧场建设为例，浅谈自己不成熟的观点，以期与大家共同商榷。

  • 2022-02-22
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我国发展未来产业的机遇、挑战与对策建议

未来产业是以满足未来人类和社会发展新需求为目标，以新兴技术创新为驱动力，旨在扩展人类认识空间、提升人类自身能力、推动社会可持续发展的产业。作为面向未来的新兴产业，未来产业在孵化自身细分产业的同时，还能为传统产业和战略性新兴产业提供新机遇，赋予新动能。然而，目前对未来产业的界定标准，仍未达成共识。有研究认为应该从技术、需求、收入弹性和关联效应等维度来判断，也有研究认为快速迭代、跨界融合、高度集成、生态演化是未来产业的重要界定标准。总体来看，未来产业和战略性新兴产业息息相关，都是重大科技创新产业化后形成的、代表未来科技和产业发展新方向、对经济社会具有支撑带动和引领作用的前瞻性新兴产业。相比于具有相对明确的产业形态、产业边界、发展模式的战略性新兴产业，未来产业是基于未来技术突破和场景应用而培育的新兴产业，具有较强的前瞻性和不确定性，需要各类产业新技术、新要素、新主体的联合推动。

  • 2022-02-22
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反无人机系统：现状、挑战和未来趋势

无人机系统，通常被称为无人机，在世界各地得到广泛应用。无人机的积极应用有可能拯救生命，提高安全性和效率，并促进更有效的科学和工程研究。然而，由于越来越依赖计算机和通信技术，面临着无人机威胁，这将公共安全、国家安全和个人隐私置于危险之中。为了促进无人机操作的安全、可靠和隐私，迫切需要用于检测、跟踪、识别和缓解无人机的创新技术。反无人机系统是指能够合法、安全地禁用、干扰或控制无人机或无人机系统的系统或设备。在过去几年中，在探测和缓解无人机方面做出了重大研究努力：探测技术基于声学、视觉、被动射频、雷达和数据融合；缓解技术包括物理捕获或干扰。

  • 2022-02-22
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军民融合下的信息共享安全

在军民融合信息共享的发展过程中出现了许多问题，但是对军民融合信息共享安全性的研究及其匮乏，这不仅显示在军民融合的层面，也显示在当危机漏洞出现时，应对不及时、方法单一的层面。 在军民一体化发展创新过程中，信息资源的共建共享是军民双方合作成功的必要前提和重要基础，安全、顺畅的信息资源共享是我国在发展军民融合创新过程中成功的基础和关键。因此，在信息资源共享壁垒打破的同时，保证信息资源共享的安全性是非常重要的。

  • 2022-02-22
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工业人工智能驱动的流程工业智能制造

制造业是国民经济必不可少的基础产业，是支撑经济持续增长和世界经济的重要力量。离散制造是一个物理过程，产品可以单独计算，因此容易将制造过程数字化。离散制造更强调满足个性化的需求和柔性制造，但是，流程工业的生产经营方式具有较为明显的不容易数字化的特点。例如，原料的选取往往不同，而生产过程通常也会涉及不同的物理以及化学反应，涉及的机理较为复杂。对于流程工业来说，生产过程是连续的，不能停止的，过程中任何一个环节出错，都会直接影响整条生产线以及成品的质量。

  • 2022-02-22
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智能制造的核心技术之工业互联网平台

工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的一种结果。工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，高效共享工业经济中的各种要素资源，从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率，帮助制造业延长产业链，推动制造业转型发展。

  • 2022-02-22
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数据要素市场化的理论内涵、现实挑战和实践路径

数据要素是数字经济时代的全新生产要素，数据要素市场化在数字经济推进经济高质量发展中具有显著的战略意义。目前，全球对于数据要素的认识仍然处在积极探索中，正确把握数据要素市场化的新内涵、新特征、新要求、新挑战至关重要。在对数据要素市场化的理论内涵和重大意义进行系统阐述的基础上，通过数据要素市场化指数测度发现我国当前数据要素市场化起步晚、起步缓，面临数据产权确权难、数据价值评估难、数据交易流通难、数据保护监管难等挑战，从而从加快数据汇聚、推动数据流通、深化数据应用、强化数据安全等方面提出具有实践价值的解决路径。

  • 2022-02-21
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