深拖是深水井场调查中的常用设备。它是将一种或几种调查仪器组合安装在拖体上，并将拖体沉放到预定深度，减少水体等对调查精度的影响。深拖调查时因拖体位于水下，距离调查船较远，不可控因素较多。海底平坦时，拖体距离海底高度一般在40-70m，高度较好控制，获得资料的精度高，清晰度好；海底崎岖不平时，拖体高度难以控制，带来设备安全、资料质量和测量精度下降等问题。本文根据海上作业中遇到的问题，研究深拖在深水崎岖海底作业的难点及解决方法。
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。
海洋测绘作为测绘科学技术的一个重要分支，在国民经济建设和国防建设等方面，发挥着重要的作用。现代科学技术的发展，使海洋测绘科学经历了跨时代的转变，进入以数字式测量为主体、以计算机技术为支撑、以3S（GPS、GIS、RS）技术为代表的海洋测绘新阶段。GPS技术及北斗导航定位技术已成为海洋测量、导航定位不可或缺的手段。GIS技术已被广泛应用于海洋测绘数据库的建设和信息共享，数字海图已形成了较完善的生产、管理和发行体系，电子海图系统的应用已具备相当的规模。RS技术在军事斗争准备和保卫国家海洋权益方面发挥了重要作用，海岸带航空摄影测量已经启动。海岸地形快速测图系统、海洋重力测量实时处理系统、海洋测量信息处理系统及海道测量数据库已经投入使用。海洋测量调查设备的研制呈现了可喜的局面，中远海测量系统、智能化测深仪、验潮仪、声速剖面仪等一批高性能的设备应用于测量作业。测绘数据的采集处理技术和手段，呈现数字化和多元化局面。
针对目前国内在海道测量（学）和海洋测量（学）认识上存在的分歧，对我国海道测量发展的过程及其内涵的演变进行了分析，对国际上hydrographic survey、sea survey 及marine survey的定义和演变进行了剖析，从概念上和应用上对海道测量（学）和海洋测量（学）的关系进行了研究，给出了两者的定义。
关于海底地形及海底地形测量总体上缺乏系统而清晰的认识。有关的信息平台对海底地形的解释还主要停留在对大陆架、海山、海沟等大尺度的地势级描述层面。 2014年,马航370失联后，国际权威期刊和美国NOAA 都曾发布搜寻海域“海底地形图”供可行搜索区域的预测，而这类海底地形图是通过空间对地观测技术反演的重力异常进一步反演计算而得，属于应用大地测量学手段对海底地形的探测，也反映了对海底地形在大地测量学尺度上的认知。
沿海经济建设、舰船通航安全、国土权益维护和海洋科学研究等各方面均需要海洋测绘提供保障或支撑，海洋测绘人才需求广泛。海洋测绘学科和专业主要培养海洋测绘地理信息获取、分析、处理、表达和应用服务各方面各层次人才，核心课程主要涉及海洋测量、海图制图、海洋地理信息工程等方向的内容。本文主要从海洋测绘需求、专业教育的意义、国内外相关专业设置及比较与分析等方面介绍了国内外海洋测绘专业教育的发展现状，并针对当前我国面临的海洋测绘研究生层次培养的人才数量偏少、民用海洋测绘工程技术人才严重缺乏的问题，提出了加快民用海洋测绘本科教育的发展的建议。
本文根据2013 年以来地图学与地理信息技术的发展，从现代地图学理论、数字地图制图技术、地理信息系统技术、地理信息基础框架建立与更新、移动地图与互联网地图、地理信息应用与服务、地图和地图集制作与出版等七个方面总结了地图学与地理信息技术取得的进展，就相关研究内容进行了国内外对比分析，文章最后对地图学与地理信息技术今后的发展进行了展望。
测绘地理信息仪器装备已广泛应用于测绘地理空间信息获取、处理和输出等技术环节，是测绘地理信息技术发展不可或缺的重要组成部分。近年来，测绘地理信息产业迅速兴起并保持高速增长，仪器装备作为获取测绘地理信息数据的主要工具，对推动测绘地理信息产业发展发挥着至关重要的作用。随着激光技术、电子技术、计算机技术、空间技术、信息技术等高科技发展和在测绘中应用，测绘地理信息仪器装备的内涵和外延都发生了深刻变化：不再仅仅是简单地获取角度、距离、坐标等离散数据或模拟影像，还要完成以连续的数字化地理位置为载体的各种属性数据和数字影像的获取、处理、管理和服务；不再是仅仅从地面近距离地获取测量数据，还从空中远距离测量地面目标，从水下、陆地下获取目标数据。
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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
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”。
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。
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。
AgentLoop是Harness的中枢，协调工具、模型、上下文、策略、调度、可观测性等组件协同运行。运行时不应是黑盒，可检视性是可控性的前提，若无法检视循环，便无法控制系统。Cline SDK2.0将运行时开放为可编程接口，支持检视、 复刻、扩展与自定义构建。
随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升，传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时，可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心，结合分布式对象处理机制，支持多节点强一致访问，用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理，旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。
2026年二季度，GDP同比增长4.7%，低于第一季度0.7个百分点，经济增速阶段性下 降，经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效，高技术产业规模持续增长，传统产业 过剩产能去化加速。第二季度，尽管国际地缘风险加剧，但随着多国领导人率代表团集体访 华，双边贸易沟通增加，叠加中国经济结构调整，外贸产品结构变化，高技术产品贸易成为 新的增加引擎，进、出口额增速明显上涨，外需贡献增加。
弱剪切力保护物料:低频共振产生的弱剪切力，能完整保留物料原始粒型与理化性能，避免球磨、超声等技术因局部高温、强剪切导致的粉体破损和晶相畸变。
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