人工智能海洋学发展前景

随着海洋观测数据和数值模式产品的爆发式增长,人工智能方法在海洋学研究中展现出巨大的潜能。该文首先回顾了海洋大数据科学的发展历程,并详细介绍了人工智能在海洋现象识别、海洋要素与现象预报、海洋动力参数估算、海洋预报误差订正和海洋动力方程求解中的研究现状。具体地,阐述了海洋涡旋、海洋内波和海冰等海洋现象的智能识别研究,海面温度、厄尔尼诺-南方涛动、风暴潮、海浪和海流的智能预测研究,数值模式中海洋湍流过程参数化方案的智能估算研究以及海浪、海流等海洋现象预报误差的智能订正研究。此外,还讨论了物理机制融合和傅里叶神经算子在海洋运动方程智能求解中的研究进展。该文立足于当前人工智能海洋学的发展现状,旨在全面展示人工智能技术在海洋学领域的优势和潜力,并聚焦于海洋数字孪生和人工智能大模型两个新兴的研究热点,展望未来人工智能海洋学的发展方向,为海洋学者提供启示和参考。

分析电梯安全性能影响因素

本文主要以分析电梯安全性能影响因素为重点进行阐述,结合当下电梯安全性能影响因素为主要依据,从加大电梯设备质量监管力度、严格要求电梯技术人员和维护人员、注重电梯检验检测内容、推广和使用新型检验检测技术这几方面进行深入探索与研究,其目的在于加强电梯安全性。

石油化工(火用)数据库

石油化工(火用)数据库是用Basic和Foxbase语言编写,在IBM及其兼容机上实现;由数据管理、估算系统、(火用)衡算三大模块组成。本系统数据可靠、操作方便、兼备人机对话并适合于化工计算机辅助教育的优点,本数据库可以嵌套使用。