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        2021 - 07 - 30
        國內大數據和云計算技術研發占比高  人工智能產業鏈包括三層:基礎層、技術層和應用層。其中,基礎層是人工智能產業的基礎,主要包括AI芯片等硬件設施和云計算等服務平臺的基礎設施和數據資源,為人工智能提供數據服務和算力支撐;技術層是人工智能產業的核心,技術路徑是從模擬人類與智能相關的特性出發構建的;應用層是人工智能產業的延伸,集成一種或多種人工智能基礎應用技術,針對特定應用場景形成軟硬件產品或解決方案。  中國新一代人工智能發展戰略研究院數據顯示,2020年人工智能企業核心技術分布中,大數據和云計算占比最高,達到41.13%;其次是硬件、機器學習與推薦、服務機器人,分別占7.64%、6.81%、5.64%;物聯網、工業機器人、語音識別和自然語言處理分別占5.55%、5.47%和4.76%。  2020年,大數據和云計算是382家基礎技術企業核心技術分布中最重要的核心技術,占比28.27%。其次是人臉、步態和表情識別技術,占比13.61%;智能芯片、語音識別和自然語言處理技術分別占8.90%和8.64%。可見,大數據和云計算是我國人工智能發展的關鍵核心技術。  國家推進云計算和大數據標準體系建設  目前,人工智能已經成為各國發展的重點。為了促進我國人工智能的“高效、高質量”發展,建立標準化體系尤為重要。2020年8月《國家新一代人工智能標準體系建設指南》頒布,明確了人工智能標準化頂層設計,...
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        2021 - 11 - 16
        “十四五”規劃綱要明確將“地級及以上城市空氣質量優良天數比率提高到87.5%”作為經濟社會發展約束性指標,對環境進行治理,監測儀器蓄勢待發。  空氣是包圍在地球周圍的氣體,它維護著人們及生物的生存,一個人在五個星期內不吃飯或5天內不喝水,尚能維持生命,但超過5分鐘不呼吸空氣,便會死亡,人體每天需要吸入10─12立方米的空氣。  據了解,大氣有一定的自我凈化能力,自然過程進入大氣的污染物,由大氣自我凈化過程從大氣移除。但隨著工業及交通運輸業的不斷發展,大量的有害物質被排放到空氣中,改變了空氣的正常組成,使空氣質量變壞,影響我們的正常生活。  因此,改善空氣質量,治理大氣污染,讓藍天白云常駐,是群眾所盼、民生所系。  我國“十四五”規劃綱要提出,深入打好污染防治攻堅戰,建立健全環境治理體系,推進精準、科學、依法、系統治污,協同推進減污降碳,不斷改善空氣、水環境質量,有效管控土壤污染風險。  “地級及以上城市空氣質量優良天數比率提高到87.5%”作為經濟社會發展約束性指標,明確列入“十四五”規劃綱要,成為考核“硬杠杠”。據相關負責人介紹,排除疫情影響,這一目標相當于利用5年時間,將優良天數比率提高2.7個百分點。  污染治理,監測先行。環境監測是生態環境保護的基礎,同時也是生態文明和美麗中國建設的重要支撐。  詳細來講,環境監測是指通過儀器監測等技術對污染物進行定期測量,并檢查其環境防治...
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        2021 - 11 - 26
        交通聯系這一個國家內部的貿易流通與經濟發展,同時也承擔著國家與國家之間的貿易往來,因此,交通被認為是國家發展過程中的脈絡。鐵路交通作為交通中重要的一環,憑借著惠而長遠、四通八達的特點,被視為是國家的經濟大動脈,刺激并促進著國家的發展,因此也受到了各界廣泛的關注。  我國交通以鐵路為主干、以公路為基礎,兼顧水運和民航發展,是當之無愧的交通大國。其中,我國的鐵路路網密度更是達到了152.3公里/萬平方公里。提到鐵路就不得不提我國在高鐵上的成就。中國高鐵發展快速并且成果喜人,被譽為是中國奇跡。而截至2021,我國高速鐵路對百萬以上人口城市的覆蓋率已經超過了95%,“四縱四橫”高鐵網已經全面成型,并且正在向著“八縱八橫”的計劃加速建設。同時我國的高鐵已經成功實現了最北鐵路的通行,并且這項成果讓世界都為之驚嘆。  而在最北鐵路維護上,更是有大量的技術被投入進去。過去,最北鐵路的通行難題其實很大一部分來自于低溫和冰雪環境。每年入冬,黑龍江都會出現強降雪天氣,這種天氣會造成鐵路結冰或者動車組積雪,從而影響高鐵運行。而在傳統的處理手段中,遇到這種情況只能借助人工手段去除,費時費力,效果也不理想。但是隨著科技水平的發展,針對這種極端天氣后的高鐵維護,已經有了一系列更加合適且高效安全的處理方法,這也一定程度上為最北鐵路的順暢運行提供了足夠的技術支持。  那么目前有哪些技術被運用在上面呢?為人津津樂道的...
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        科普[雷達物位計量程]

        發布日期: 2023-03-08
        瀏覽人氣: 1814

        雷達物位計量程是一項非常重要的參數,它是選型時必須提供的數據,對于能否選好適合工況的雷達物位計起著至關重要的作用。今天我們具體聊一聊,來幫助大家更好的了解雷達物位計量程。

        科普[雷達物位計量程]

        不少用戶,大概知道量程的含義,通俗理解就是雷達物位計能測多遠。那么它的含義比較科學的表述是,雷達物位計量程指的是儀表的測距范圍,是儀表能檢測到的目標料面與儀表之間的最大距離。量程代表儀器在理想標準工作條件下的最大可測量范圍,儀器在現場使用時的最大實際可測量距離取決于具體的工作條件,可能遠低于標準值。隨著雷達物位計技術不斷地更新與發展,量程越來越大了。量程從一方面來說體現著雷達物位計的檢測能力,反映雷達物位計檢測動態范圍的大小和檢測微弱有效信號的能力,是代表雷達物位計檢測儀器技術含量的重要參數。能否穩定可靠地檢測物位取決于雷達的有效回波信號強度與背景噪聲強度的比值,即信噪比。信噪比越高,物位檢測越可靠。

        科普[雷達物位計量程]

        量程范圍指標的選擇合不合適會影響到物位的檢測是否可以依靠,能否全范圍檢測料倉內物位變化狀況。這里我需要舉例子說明,在工業生產過程中,一般筒倉的高度為10到20米,也會有高一些的筒倉大概是50到70米。通常,客戶選擇雷達物位計時,關于量程的考慮,會選擇與料倉高度相同的范圍或大一點的數值。但是,通過很多案例證明,這種選擇方法效果并不理想。比如40m量程的雷達液位計無法探測到水面波動較大的10m深泵池液位,70m范圍的雷達無法檢測到倉內高度只有20m的成品水泥倉的情況。每款雷達物位計說明書上標定的量程指標代表了該類型儀表在理想工作條件,所能達到的數值。而一旦現實工況比較復雜,像在粉塵大、 介電常數低、有蒸汽、進料干擾等因素影響下,雷達物位計的實際可測距離可能遠低于標稱范圍指標,因此每個客戶都要注意這個問題。

        科普[雷達物位計量程]

        綜上所述,量程對物位測量準確度和選型都有著重要的影響,所以提醒廣大用戶,選擇時一定要慎重。比如在正常工作條件下測量固體物料的料位時,量程應預留兩倍余量;測量液位波動大或介電常數低的物料液位時,量程應預留一倍余量。總之到了實際應用中,大家需要根據具體情況和專業人員的指導下選擇。

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