分享:基于相关性分析的变温管道壁厚高精度监测方法
石油化工管道是工业生产的生命线,承担着输送资源的重任,对保障生产的连续性与稳定性至关重要。但在化学侵蚀、高温高压的工作环境下,管道面临被腐蚀的严峻挑战[1-2]。对管道进行腐蚀监测不仅能及时发现风险,防范泄漏事故,还能根据监测的数据采取措施以延长管道使用寿命,
石油化工管道是工业生产的生命线,承担着输送资源的重任,对保障生产的连续性与稳定性至关重要。但在化学侵蚀、高温高压的工作环境下,管道面临被腐蚀的严峻挑战[1-2]。对管道进行腐蚀监测不仅能及时发现风险,防范泄漏事故,还能根据监测的数据采取措施以延长管道使用寿命,
3月31日,百度发布业界首个基于全新互相关注意力(Cross-Attention)的端到端语音语言大模型,实现超低时延与超低成本。
在数字化时代,数据量爆炸式增长,各领域对高效计算的需求日益迫切。CUDA加速的九分量背景噪声互相关算法(以下简称“九分量互相关算法”)应运而生,凭借卓越的并行计算性能,为多领域带来变革。本文旨在全面展示该算法在不同领域的应用,促进跨领域合作。
2025年1月,中国科学技术大学(USTC)科研团队在权威期刊《Earthquake Research Advances》发表题为《CUDA Accelerated Nine-Component Cross-Correlation Algorithm for
时间序列数据在现代数据分析中无处不在。从金融市场的股票价格波动到生物医学领域的心电图与脑电图信号,甚至是日常生活中的用水量变化,都可以通过时间序列来表征。深入理解时间序列信号之间的关联性对于提取有意义的数据特征至关重要。本文将重点介绍两种基本但强大的分析工具:
本书是一本经典地震学教程,它系统地阐述了走时估计和背景噪声互相关成像的原理与方法,内容涵盖了格林函数估计的噪声互相关方法、走时估计的驻相法、传统检波器阵列成像方法、背景噪声反射体成像、背景噪声成像分辨率分析、弱散射介质中背景噪声走时估计、弱散射介质中背景噪声互