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[ 1 , 2 , 13 , 14 , 15 , 19 , 24 , 33 , 48 ~ 52 ] 。其中 , Llinas 与 Waltz 的专着《多传感器数据融合》
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(三)在线资源:《密码学基础》 http://www.icourse163.org/course/XIYOU-1206460819
产品简介 ....................................................................................................... 3
进入石油和天然气钻井工程,改善了钻井操作的智能水平。根据国内外石油和天然气钻探工程的当前研究状况,本文讨论了人工智能在石油和天然气钻探工程中的关键技术应用。智能钻井和完成技术结合了大数据,人工智能算法和软件平台,以优化关键技术,例如井眼轨迹,定向钻孔和钻孔速度,以提高操作安全性和效率。其次,智能钻井设备的研发和应用在国际上是相对成熟的。诸如智能钻机,钻头和旋转转向系统之类的设备已经达到了高度的自动化,从而提高了运行效率并降低了人工成本。最后,钻井和完成软件系统通过引入机器学习和云计算等技术来集成和分析大量数据,从而优化了钻孔设计和操作。尽管中国在智能钻探软件和设备领域开始后期开始,但它取得了一些进展,主要是在监视优化和设计方面。将来,随着核心技术的突破,人工智能将为石油和天然气资源的发展带来一场技术革命。中国需要继续加强基础研究,结合行业的实际需求,并促进独立的技术创新和应用促进,以提高智力的整体水平,并通过国际高级技术来缩小差距。
图5(a)安培氢传感器的电流曲线; (b)传感器对不同浓度的氢气的响应时间; (c)在不同温度下纳米纤维传感器的响应; (d)纳米纤维传感器的长期稳定性
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.