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国产高精度姿态仪在多波束测量应用中的精度测试研究

海洋测绘传统的目的是用于制作航海图以保证航行安全。随着GPS大地高测量精度越来越高,以椭球作为基准参考面的海洋测绘已经成为一个重要的课题。参考椭球面可以作为陆海测量数据获取的共同基准参考面,从而可以解决陆海基准不一致的问题,陆海各种测量要素可以直接测至参考椭球面。从数据采集源头上实现垂直基准的统一[1-4]。当前,传统的水位观测模式中,验潮站的布设及水位观测需要大量的人力和物力保障。由于自动验潮仪在投放后的仪器安全和数据安全都得不到充分保证,验潮手段仍然以人工观测为主,大大增加了作业的成本。此外,使用传统水位观测得到的水深成果的主要误差来源是受到潮汐、动态吃水、涌浪等误差因素的影响[1-4]。

  • 2022-02-16
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高分辨率测深侧扫声纳系统测深精度评估方法

海洋的重要性日益突出,人类要开发和利用海洋,高精度的海底地形地貌信息至关重要。目前水深探测设备主要有两类,一类是基于波束形成原理的多波束测深声纳,其鲁棒性强,适合于安装于船上,是目前主流水深探测设备;另一类是基于相干原理的测深侧扫声纳,其系统相对简单,适合安装于水下载体,分辨率高,近年来获得较快发展。

  • 2022-02-16
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智能机器人分类详解及发展方向

智能机器人是一个在感知、思维、效应方面全面,模拟人的机器系统,外形不一定像人。智能机器人它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央计算机,这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是,这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样,我们才说这种机器人才是真正的机器人,尽管它们的外表可能有所不同。

  • 2022-02-15
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数字经济促进高质量发展的内在逻辑

近年来,数字经济成为拉动经济增长的重要因素。数字经济的快速发展进一步提高了生产效率和资源配置效率,促进了科学化分工和创新生态系统。应加大数字经济核心技术的研发力度,加快数字经济基础设施建设,培育数字经济专业人才体系,加快推动数据开放共享和企业数字化转型,促进各区域数字经济协调发展。同时,进一步完善数字经济相关法律规制,加强数字平台治理,优化数字经济行政管理模式,加快推进数字经济治理体系建设。

  • 2022-02-14
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建设数字国企的思考

数字国企作为数字中国建设的一部分,同时也是数字经济的组成部分,是“十四五”时期我国经济发展的重要内容,更是国企未来的发展方向之一。与数字经济对传统经济的升级、变革一样,数字国企也是一种对传统国企发展方式的升级、变革,是一种发展路径、模式与思维的创新。本文旨在从宏观层面,对如何建设数字国企做一些战略性思考,以起到“抛砖引玉”的作用。

  • 2022-02-14
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全国一体化大数据中心引领下超大规模数据要素市场的体系架构与推进路径

党中央、国务院高度重视数据要素市场的培育。随着全国一体化大数据中心建设的推进,我国构建超大规模数据要素市场的先天优势逐步具备。梳理了国内外数据要素市场发展现状及我国数据要素市场发展存在的不充分不平衡等问题,分析了原始数据、脱敏数据、模型化数据、人工智能化数据等四种层次的数据要素形态特征,将全社会范围内数据要素的流动路径划分为数据共享、数据开放、数据交易三类,构建了包括技术层、数据层、政策层等的数据要素体系架构,探讨了全国一体化大数据中心具体支撑数据要素市场培育的四条技术路径,最后从加快数据资源化、资 产化、资本化、全球化以及强化数据立法和监管等五个方面提出了配套政策建议。

  • 2022-02-13
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船舶行业数据要素市场化发展模式研究探索

船舶行业作为一个传统产业,相较其他新兴行业而言,它与互联网和大数据技术的结合相对滞后。其实,船舶行业本身拥有众多的数据资源,它作为一个规模庞大的行业集群,不仅包括船舶的设计与制造,还包括全球性的大宗货物运输,它是联系世界各地贸易市场的纽带,是世界各地人民交往的桥梁。因此,船舶行业事实上蕴藏着大量具有潜在价值的数据信息。在数字经济飞速发展的今天,如何利用这些数据助力行业高质量发展成为行业高度关注的问题。

  • 2022-02-13
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网络队伍管理数字化转型创新实践

为适应企业数字化转型,打造以人为本的核心竞争优势,山东联通在集团公司指导下,根据业务需求和技术驱动,聚焦人才资源价值经营,以重构和增强网络线队伍效能为目标,系统谋划整体推进人才发展体制机制改革,运用大数据和AI等技术手段开展队伍效能建模,构建能岗匹配的网络队伍认证体系,创建CBO网络运营管理新模式,打造网络运营梦之队,使运营效能、队伍结构、队伍活力、人才技能全面提升,为促进公司可持续高质量发展提供坚实的人才保证。

  • 2022-02-13
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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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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