百老讲数据

基于区域物理的预测模型提供了有效的预测，但对于AUV导航所需的实时预测而言，计算成本太高。虽然车辆传感器可以测量电流的空间演变，但时间预测仍然是一个悬而未决的问题，因为现有的具有实时功能的数据驱动模型仅在数据用于开发模型的位置显示有效。简单地说，神经网络是一种基于矩阵的算法，用于逼近一个过程，在本文的范围内，该过程被定义为以时间序列作为输入和输出的黑盒函数。为了更好地理解Transformer和LSTM的预测能力，我们在图5中显示了作为时间函数的速度和方向以35英尺深度处CAB1401站的速度傅立叶变换。

本文提出了一种基于"剖面-钻探"模型的3D海底可视化平台，通过整合多源海洋数据（测深、地震剖面、钻井数据等），采用克里金插值、Delaunay三角剖分和GPU渲染等技术，构建了海底地层的高精度三维模型。该系统实现了海底地质结构的交互式可视化分析，支持PC端和移动端应用。研究表明，该方法能有效融合直接采样数据与间接勘探数据，为海洋科学研究提供了直观的分析工具，但在动态数据可视化和特殊地质现象表达等方面仍需进一步研究。

针对传统海洋测深技术成本高、实施困难的问题，本研究提出一种利用深度学习从遥感图像反演水深的新方法。通过生成包含随机海底地形（40-100米深度）和波浪条件（有效波高0.5-6米，周期5-25秒）的合成数据集（1500组剖面，120万张图像），构建改进的U-Net模型进行水深重建。结果表明，该方法在70米深度范围内误差约3米，单次处理可重建4平方公里海域（10米分辨率）。虽然目前适用于直线海岸线简单地形，但证明了深度学习在卫星测深中的潜力，为大规模海岸监测提供了新思路

海洋观测技术的革新以及数据模型的改进意味着海洋大数据时代的到来。海量海洋观测数据的管理和预测模型的运行对计算要求都很高，云计算的兴起提供了重新思考如何管理海洋数据、运行模型的新思路。海洋数据上云面临已有数据、技术、工作流迁移的挑战，以及如何保质保量将已有功能转换到云端供用户使用。

船舶自动识别系统（Automatic Identification System, 简称AIS系统），由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，是一种新型的集网络技术、现代通讯技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备。船舶自动识别系统（AIS）诞生于20世纪90年代，由舰船、飞机之敌我识别器发展而成。

为此，可能需要大量数据，其中记录了来自水下动物的声音信号和针对特定对象的视频，以用于不同的应用。如此巨大数据量的存储，检索，处理和分析需要特定的平台。因此，基于深度学习的方法和基于常规建模的技术的融合对于未来的监视应用可能是令人鼓舞的。第二种复杂性与对象本身有关，物体的复杂性可能是由于照明不当，物体变形，视角变化，物体被遮挡，非静态背景等引起的。不同的挑战包括海量视频数据的存储优化，根据用户定义的标准对视频进行分段，搜索时间优化，云数据安全性，基于异构信息的视频数据的集成，视频的索引和处理等问题。

结合预期的海面监测环境和实际情况，为限制对系统正常运行的影响，创造性地提出了对硬件的以下基本要求：一是海上浮标模型必须能承受诸如海啸，大风大浪，低温。因此，系统对电源的低功耗和长期运行有着严格的要求。因此，该作者研究结合海洋浮标和多传感器的特点，设计了一种基于多传感器的海洋监测浮标通信系统。在此基础上，将采集的数据与准曲线对比，用水平电阻、阵列采集端进行压力测试，对比阵列采集端与数据采集端输出曲线计算数据，计算出它们之间的标准差，为验证从数据采集到数据入库全过程的正确性和可靠性，具体测试结果如图7所示。

由来自全球的研究数据联盟成员（包括 ONC 的数据管理经理 Reyna Jenkyns）开发，这项TRUST原则（Transparency、Responsibility、User Focus、Sustainability、Technology）提供了一个通用框架，以促进数据存储库的研究。要使数据长期支持FAIR原则，需要具有一套可信任的数据存储库，这套数据存储库需要具有可持续治理、组织框架、可靠的基础设施、支持社会商定的详细政策等特点，目标是通过建立存储数据库TRUST原则实现数据支持FAIR原则。

由数据合作伙伴拥有或共同拥有的数据可能受到其他许可证的约束，例如知识共享署名-非商业性使用4.0国际许可协议（CC-BY-NC），具体取决于与ONC建立的合作伙伴协议。在极少数需要限制数据的情况下，禁止访问可能适用于整个数据集、特定子集或最近的数据（例如，最近4小时的数据）。从加拿大海洋观测网访问或下载的数据，如果用于出版物，需要包括完整的引用信息，包括数据集的作者、标题、出版商、出版年份、数字对象标识符和本地查询持久标识符。有关ONC提供的数据产品的完整文档，请参考我们的数据产品维基文档。

实时获得海洋高质量数据对于了解海洋变化过程是至关重要的。联合国教科文组织的国际海洋学数据与信息交换项目（IODE International Oceanographic Data and Information Exchange）正致力于建立海洋数据门户（ODP Ocean Data Portal），以便对世界上已有的各国海洋数据和服务进行无缝访问，从而促进海洋数据和服务的交流和传播。图1 海洋数据分发系统架构从概念上讲，ODP旨在实现“端到端”数据管理和“一站式”方法（图1）。

可以直接从任何计算机程序（例如Matlab，R或您编写的程序）中绕过ERDDAP的网页并使用ERDDAP的RESTful Web服务（例如，搜索数据集，下载数据，制作地图），以及甚至来自网页（通过HTML图像标签或JavaScript）。ERDDAP提供所有数据，如.html表，ESRI .asc和.csv，Google Earth .kml，OPeNDAP二进制文件，.mat，.nc，ODV .txt，.csv，.tsv，.json和.xhtml。您不再需要去不同的数据服务器从不同的数据集中获取数据。

该文作者采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）对小尺度数据集下的烟雾海底图和无烟海底图进行分类和有限的计算。在后期的工作中，我们可以增加样本的多样性（如黑烟、灰烟等，海底火山结合多种类型的烟雾，海底生物复杂场景的底图等）。

沿海开发和规划面临的问题，包括自然灾害和极端风暴事件。跟踪和预测沿海地区物理特征随时间演变的能力是沿海开发、风险缓解和沿海地区一体化管理的重要因素。传统的海洋测深是使用回声探测技术获得的，该技术被认为是昂贵的，并且由于各种情况，并不一定可行。遥感图像可用于使用入射波特征和反演模型（例如波的物理模型）来估计测深。本文作者提出了一种使用深度学习进行测深估计的新方法。结果表明，深度学习能够在各种模拟情况下准确估计海洋深度，提供了一种新的海洋测深方法和深度学习的新应用。

本文作者概述了CMEMS的发展，以及如何通过生成可供下游应用和服务使用的高级海洋数据产品来提高原位观测和卫星观测的价值，突出说明原位观测与卫星观测的互补性，描述CMEMS长期发展的前景以及原位观测和卫星观测对海洋观测发展的影响。超过一半的CMEMS用户和25％的下载量来自研究组织，公共部门（环境监控、海洋安全）占其18％的用户和33％的下载量，私营部门占用户的13％和下载量的35％。观测是CMEMS的基本支柱，因此CMEMS高度依赖于全面的卫星观测和海洋原位观测的及时可用性。图1 CMEMS体系架构。

ERDDAP在国外海洋领域数据 分发、共享等方面有很多应用，国内目前还没看到，就啃了两天官网的技术文档（加起来差不多200页），环境配置相对简单，jdk1.8.0_181之前装好了，没有重新安装apache-tomcat-8.5.32.tar.gzerddapContent.ziperddap.war强调几点 ：1、我配置的时候，忽视了tomcat用户。一直用root，后面出现...

GenerateDatasetsXml is a command line program that can generate a rough draft of the dataset XML for almost any type of dataset.We STRONGLY RECOMMEND that you use GenerateDatasetsXml instead of crea...