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基于WAVEWATCH-Ⅲ模式的中国近海22年(2011年)波浪能资源评估

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简介：
本研究采用WAVEWATCH-Ⅲ模型对中国近海地区长达22年的（2011年至今）波浪能源进行详细分析和量化，旨在提供该区域波浪能资源的全面评估。 通过使用CCMP风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ，我们获得了中国海域从1988年到2009年间较高分辨率的海浪数据，并计算了该区域内的波浪能流密度。综合考虑能流密度、频率和稳定性等因素后，对中国的波浪能资源进行了全面研究，以确定相对优势区域。这项工作为未来波浪能源开发与利用（例如选择合适的地点进行海洋发电）提供了科学依据。

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  • 基于WAVEWATCH-Ⅲ模式的中国近海22年(2011年)波浪能资源评估
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    本研究采用WAVEWATCH-Ⅲ模型对中国近海地区长达22年的（2011年至今）波浪能源进行详细分析和量化，旨在提供该区域波浪能资源的全面评估。 通过使用CCMP风场驱动第三代海浪数值模式WAVEWATCH-Ⅲ，我们获得了中国海域从1988年到2009年间较高分辨率的海浪数据，并计算了该区域内的波浪能流密度。综合考虑能流密度、频率和稳定性等因素后，对中国的波浪能资源进行了全面研究，以确定相对优势区域。这项工作为未来波浪能源开发与利用（例如选择合适的地点进行海洋发电）提供了科学依据。
  • 2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告（IDC与浪潮信息联合发布，22年12月）@ShowMeAI研究中心
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    《2022-2023年中国人工智能计算力发展评估报告》由IDC与浪潮信息于2022年12月联合发布，聚焦分析中国AI算力的发展趋势。@ShowMeAI研究中心 这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！算力是数字经济时代的核心生产力，智算力则是数字化创新的源动力。近日，IDC 与浪潮信息联合发布了《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》，从算力基础架构层面分析了人工智能芯片、服务器、计算架构、算法及应用等方面的发展近况。 核心观点如下： 1. IDC预测，到2026年，中国的人工智能市场相关支出将达到约130.3亿美元，并有望在2026年增长至约266.9亿美元。 2. 中国的智能算力规模预计将在2026年前进入每秒十万亿亿次浮点计算（ZFLOPS）级别，从目前的268.0EFLOPS提升到1,271.4EFLOPS。 3. 人工智能服务器市场规模在2021年达到了59.2亿美元，并且与上一年相比增长了68.2%。预计至2026年，该市场将扩大至约123.4亿美元。 4. 在各个行业中，人工智能的应用渗透度均有所提升，在这些行业中排名前五的依次为：互联网、金融、政府、电信和制造。 5. 中国的人工智能城市排行榜显示，北京、杭州与深圳在最新排行中依旧占据前三的位置。上海和广州分别位列第四和第五名；天津也进入了前十行列。
  • 基于中国TIMES模型的低碳能源发展战略研究（2011年）
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    本研究运用了中国特有的TIMES模型，深入探讨了低碳能源的发展战略，旨在为中国未来的能源结构转型提供科学依据和决策支持。 为了研究中国未来的低碳能源发展战略，我们应用系统分析原理建立了中国TIMES模型体系（China TIMES model system, C-TMS）。基于对未来经济和社会发展的合理假设，本研究探讨了2010年至2050年间中国的终端能源和一次能源消费及构成情况，并对非化石能源在一次能源中的占比进行了详细分析。结果显示，在参考情景和政策情景下，中国的一次能源消费量在未来一段时间内将持续快速增长，预计到2020年分别达到49.1亿吨标准煤（参考情景）和47.6亿吨标准煤（政策情景）。
  • K分布海杂波下ANMF与CM-CFAR的性能评估（2012年）
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    本文发表于2012年，探讨了在K分布海杂波背景下，应用自适应.normalized匹配滤波器(ANMF)及常数假警率-补偿(CM-CFAR)技术的性能评价。文章深入分析了这两种方法的有效性和适用性，并为雷达系统设计提供了理论支持和实践指导。 本研究旨在探讨非相干积累检测器与相干积累检测器的性能差异。通过对比单元中值恒虚警（CM-CFAR）检测器与自适应归一化匹配滤波（ANMF）检测器，分析了这两种方法在计算复杂度上的区别，并展示了它们在实际测量K分布海杂波环境中的表现差异及其原因。研究发现，在弱杂波环境下积累10个脉冲时，ANMF检测器相较于CM-CFAR检测器表现出23dB的性能提升；而在强杂波环境中，两者的表现相近。
  • 基于Gerstner波的海洋卷浪实时仿真（2009年）
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    本文于2009年提出了一种基于Gerstner波的算法，用于高效生成逼真的海洋卷浪效果，适用于实时渲染和模拟。 基于Gerstner波海浪模型，并引入Perlin噪音扰动来构建海浪的基本形态；采用一种基于梯度的波峰搜索算法，动态地找到波峰网格点；通过超前预测的波峰生成算法创建一个卷曲的波峰表面，将其替换原有的波峰表面，从而实现不同情况下的大规模实时卷浪效果。
  • 中国能源统计年鉴（2011年数据，2012年2月发布）
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    《中国能源统计年鉴》收录了截至2011年的中国能源生产和消费统计数据，并于2012年2月出版。该书详细记录了煤炭、石油、天然气等各类能源的年度变化情况，为研究者和政策制定者提供权威数据支持。 中国能源统计年鉴2011于2012年2月发布。
  • 2011年中国大学评价报告分析
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    《2011年中国大学评价报告》深入剖析了中国高等教育现状，涵盖各高校综合实力、学科建设及人才培养等多个维度，为教育政策制定与学生择校提供参考。 中国校友会网大学评价课题组编著的2011年中国大学评价研究报告详细介绍了各个大学的最新排名，具有较高的权威性。
  • 梳理近年《人工智能》的标准与评估准则
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    本文章将详细介绍近年来关于人工智能领域的标准和评估准则的发展情况，并进行系统性梳理。 这里整理了一些关于《人工智能》的标准和评估规范的资料供大家分享：《人工智能安全标准白皮书（2019）》，《人工智能标准化与开源研究报告（2019）》，《人工智能伦理风险分析报告（2019）》，《人工智能标准化白皮书（2018）》，《中国人工智能开源软件发展白皮书（2018）》以及《人工智能 深度学习算法评估规范（2018）。
  • 基于随机方法的海浪模型仿真（2010年）
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    本研究采用随机方法构建海浪模型，旨在通过计算机仿真技术模拟海洋波浪运动特性，为海洋工程提供有效数据支持。发表于2010年。 针对海浪运动对浮体影响的随机性问题，本段落提出了一种实时仿真海浪信号的方法。通过使用随机海浪数学模型，并采用频率等分法来描述海浪特性，在Matlab软件中实现了较为理想的海浪模拟结果。在此基础上，还进行了简单的波倾角及其变化速率的仿真工作。研究结果显示，该方法能够满足实时仿真的需求并具有较高的精度，可以提供可靠的海浪扰动信号。
  • 中国海洋大学机器学习20年期末与22年重点
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    本资料为中国海洋大学机器学习课程的重要资源，涵盖了2020年期末考试真题及2022年的教学重点内容，旨在帮助学生深入理解并掌握机器学习的核心概念和应用技巧。 中国海洋大学机器学习课程在2020年期末考试的重点内容以及2022年的重点内容。