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MEMS技术在海洋观测中的应用

微机电系统(MEMS),在欧洲也被称为微系统技术,或在日本被称为微机械,是一类器件,其特点是尺寸很小,制造方式特殊。MEMS是指采用微机械加工技术批量制作的、集微型传感器、微型机构、微型执行器以及信号处理和控制电路、接口、通讯等于一体的微型器件或微型系统。MEMS器件的特征长度从1毫米到1微米--1微米可是要比人们头发的直径小很多。MEMS往往会采用常见的机械零件和工具所对应微观模拟元件,例如它们可能包含通道、孔、悬臂、膜、腔以及其它结构。然而,MEMS器件加工技术并非机械式。相反,它们采用类似于集成电路批处理式的微制造技术。

  • 2022-02-15
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地磁场与电子罗盘传感器的研究与实现

电子罗盘是一种重要的导航工具,能实时提供移动物体的航向和姿态。随着半导体工艺的进步和手机操作系统的发展,集成了越来越多传感器的智能手机变得功能强大,很多手机上都实现了电子罗盘的功能。而基于电子罗盘的应用(如Android的Skymap)在各个软件平台上也流行起来。

  • 2022-02-15
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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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船载多传感器综合测量系统点云实时显示技术

船载多传感器综合测量系统集成了三维激光扫描仪、多波束测深仪、GNSS、IMU、传感器稳定平台等传感器,采用非接触式的测量方式同步获取水上水下地形,在海岸带和海岛礁测绘中有巨大的应用价值。由于测量瞬时数据量大,系统点云实时显示是采集软件的重要组成部分。本文在有效地控制时间同步的前提下,优化数据融合效率,采用VTK(visualization toolkit)技术实现了海岸线上下一体化点云实时显示,有效地提高了系统的信息挖掘能力和现场决策支持能力,最终实现了水上水下一体化测量。

  • 2022-02-15
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物联网技术在电力输配系统应用一览

导线温度传感器是用于输电线路导线在线测温的装置,如图 3 所示。测温终端采用微功耗技术,使用 8 AH/3.6 V 的自消耗低、寿命长、耐高温的锂亚电池供电方式,能够使温度采集终端单元工作在5 年以上;锂亚电池与微功耗技术相结合,很好地解决了测温终端单元取电的问题。

  • 2022-02-14
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水下无线传感器网络

水下无线传感器网络是使用飞行器、潜艇或水面舰将大量的(数量从几百到几千个)廉价微型传感器节点随机布放到感兴趣水域,节点通过水声无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统,协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给接收者。近年来,水下无线传感器网络技术在国内外受到普遍关注,正在被广泛用于海洋数据采集,污染预测,远洋开采,海难避免,海洋监测等。

  • 2022-02-14
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水下无人系统发展现状及其关键技术

水下无人系统(UUS)是指具有自主航行能力,可完成海洋/海底环境信息获取、固定/移动目标探测、识别、定位与跟踪以及区域警戒等任务的各类无人水下航行器(UUV)、水下无人作战平台及其所必要的控制设备、网络和人员的总称。其研究领域涵盖情报收集、水下及水上侦查监视、作战打击和后勤支援等诸多领域,具有重要的军事价值,已成为世界各国海军装备的重要研究方向。UUV主要包括自主水下航行器(AUV)和遥控水下航行器ROV),其中军事领域重点发展AUV,民用领域重点发展ROV。

  • 2022-02-14
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多波束系统在智能水下机器人中的应用展望

多波束系统不同于单波束测深系统,它实现了从“点”“线”水下地形测量到条带式、全覆盖、“面”测量的变革,保证了较宽的扫幅和较高的测点密度,因而多波束测深具有全覆盖、高精度、高密度和高效率的特点。多波束探测系统已经广泛应用于海洋矿产、考古调查研究、事故调查和勘探等多个领域。不同载体深水多波束系统如图1所示。

  • 2022-02-14
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竞争对手分析

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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