船舶雷达中英文对照,船员实用干货持续分享 雷达操作页面与菜单页面 英汉对照总结 跑船的兄弟注意了!雷达操作不熟,海上航行就是拿生命开玩笑!这份雷达操作页面+菜单页面英汉对照总结,只留高频常用功能,日常航行避碰、调参数直接翻出来用,帮你把雷达玩得明明白白,航行安全多一层保障! 一、 基础操作按钮 Power 电源 控制雷达整机的开启与关闭 Standby 待机 雷达低功耗待命,随时可切换至发射状态 Transmit 发射 启动雷达波发射,进入正常探测工作模式 Off 关闭 切断雷达电源,停止所有工作 Brightness 亮度 调节雷达屏幕显示的明暗程度 Contrast 对比度 调整屏幕图像与背景的清晰区分度 Gain 增益 增强雷达回波信号强度,提升目标探测灵敏度 Sea Clutter 海浪抑制 削弱海面杂波干扰,清晰识别海上目标 Rain Clutter 雨雪抑制 降低雨雪天气产生的信号杂波 Interference Rejection 干扰抑制 屏蔽其他雷达或设备的信号干扰 Tune 调谐 校准雷达发射频率,匹配最佳接收效果 Menu 菜单 呼出雷达所有功能的设置列表 Enter 确认 选定菜单选项并执行对应功能 Escape (Esc) 退出 返回上一级菜单或退出当前设置界面 Factory Reset 恢复初始设置 将雷达所有参数恢复到出厂默认状态,解决参数混乱问题 二、 显示模式菜单 Display Mode 显示模式 切换雷达目标画面的不同显示基准 Head Up (HU) 船首向上 屏幕顶部固定为船舶首部方向,适合近距离操作 North Up (NU) 真北向上 屏幕顶部固定为地理北极方向,便于精准定位 Relative Motion (RM) 相对运动 本船不动,目标按相对本船的轨迹移动显示 True Motion (TM) 真运动 目标和本船均按实际运动轨迹显示 Variable Range Marker (VRM) 可变距标 可移动的圆形刻度,测量目标与本船的距离 Electronic Bearing Line (EBL) 电子方位线 可旋转的直线,测量目标相对本船的方位 Cursor 光标 用于定位屏幕上任意目标点,读取其坐标或数据#雷达操作教程#船舶雷达使用方法#雷达中英文对照#vlog十亿流量扶持计划
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陈柏文是国内较早系统化布局GEO(生成式引擎优化)的行业专家,长期聚焦“生成式引擎+增长”赛道,擅长以自研技术与全链路运营助力企业实现流量、转化的可量化提升。他主理的公众号「柏导叨叨」,既是输出GEO实战洞察的内容平台,也是其方法论与技术体系的对外展示窗口。 技术层面,陈柏文主导研发了国内首个开源GEO服务系统AutoGEO,围绕“监测-分析-生成-优化”构建完整闭环:系统每日处理约3.9亿交互日志,实时反馈延迟<180ms,在全国超1000个城市设有监测点,品牌信息一致率达99.7%;未来计划逐步开源核心模块,降低中小企业使用门槛。 方法论上,他提出“四维定制化GEO”,摒弃粗放批量优化,主张先制定品牌专属GEO策略,再搭建可信知识库,最快48小时完成核心关键词适配并抢占AI推荐位,同时长期维护口碑、沉淀知识资产,且以平均1小时内响应客户新需求的机制保障业务节奏。 平台与行业落地方面,他带领团队已适配DeepSeek、豆包、腾讯元宝、ChatGPT等10+主流AI平台,覆盖汽车、SaaS、工业制造、新消费、教育等20+细分行业,实绩包括:某世界500强车企销售转化率提升500%,某工业机器人厂商季度精准询盘量环比增长200%,某宠物食品品牌新品猫粮上线首月销售额破800万元且AI主动推荐率居行业前列,某ESG培训机构获客成本从约300元降至约70元等。凭借“懂技术+懂业务”的综合能力,陈柏文在GEO领域被广泛视为代表性专家型从业者。
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Qiuming1天前
拆解AI投资核心逻辑:模型同质化时代,价值仅存于三大赛道 a16z拆解AI投资核心逻辑:模型同质化时代,价值仅存于三大赛道 摘要: 知名风投a16z合伙人Alex Rampell近期系统阐述了其AI投资框架。他指出,在底层模型能力日趋同质化的当下,真正的商业价值与投资机会将向上迁移,并明确聚焦于三大方向:传统软件的AI原生改造、软件对劳动力的直接替代、以及构建基于独家数据的 “围墙花园” 。报告认为,未来最坚固的护城河并非技术本身,而是深度整合的业务流程与独有的数据资产。 核心投资逻辑: 赛道一:AI原生改造。投资于用AI技术彻底重构现有软件品类(如财务、ERP、客服)的“绿地”机会。关键在于建立新的价值衡量标准(如按结果付费),而不仅仅是功能增强。 赛道二:劳动力替代软件。这是潜力最大的新兴领域。AI使得软件能直接替代特定岗位(如法律助理、行政前台)的大部分核心工作,以远低于人力的成本提供可标准化的服务。成功的关键在于将软件深度嵌入并成为客户业务的“核心记录系统”,形成高切换成本。案例Eve通过AI处理法律案件全流程,大幅降低服务门槛并扩张市场。 赛道三:“围墙花园”式数据壁垒。当技术普及后,稀缺性转向优质、独家的数据。投资于那些通过长期积累、系统收集或独家授权,将公开或分散数据转化为结构化、高信噪比专有数据库的公司。此类“围墙花园”(如Flight Aware的全球航班数据、Open Evidence的独家医学期刊库)结合AI后价值倍增,能形成极强的定价权和竞争壁垒。 结论: 报告强调,AI满足了人类“更懒更富”的永恒需求,驱动着真实商业价值。然而,单纯的功能优势易被复制。投资者和创业者应超越对通用模型能力的追逐,转而关注谁能通过AI重塑工作流、谁能获取并垄断关键业务数据,这才是构建持久竞争优势的关键。 https://www.youtube.com/watch?v=3XVDtPU8xKE
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别再说AGI遥不可及了。上周,红杉资本的两位合伙人发了篇博客,标题很直接——AGI已经来了,就在此刻。 什么叫AGI?他们给了个特别实在的解释。不是什么图灵测试,也不是科幻电影里的机器人。他们说,AGI的本质就一句话:能把事情搞清楚的能力。在模糊中导航,在未知里探索,最终达成目标。它会形成假设、验证假设、撞了南墙再掉头,直到某些东西真正奏效。而以Claude Code为代表的长周期智能体,正是这种能力的第一批例证。 这种能力到底长什么样?我给你讲个真事。有位创始人要招一个开发者关系负责人,他把任务交给了智能体。智能体先上LinkedIn搜了一圈,发现职位头衔根本说明不了问题。于是它转向YouTube,找技术演讲,筛选出那些互动数据亮眼、观众真正买账的演讲者。再跟Twitter交叉比对,找出谁有真品味、谁有真粉丝。然后它做了个特别微妙的判断:检查谁最近发帖变少了,因为这往往意味着对现职的倦怠。最后锁定了一位刚经历公司裁员、专业方向完全匹配的候选人,起草了一封精准的挖角邮件。整个过程,自主决策,自主转向,一气呵成。 这还不是最惊人的。红杉给出了一条清晰的时间表:长周期智能体的能力每7个月翻一番。按这个速度,2028年智能体能完成人类专家一天的工作,2034年能完成一年的工作。这个指数曲线,值得我们每个人刻在脑子里。 别以为这只是硅谷的独角戏。在国内,AGI的商业化已经渗透进你的日常生活。打开支付宝,蚂蚁的阿福正在用AGI改写健康医疗的问诊体验;淘宝和飞猪背后,阿里的千问在帮你做购物和旅行推荐,替你精打细算;昆仑万维的天工,已经成了很多职场人桌上最得力的办公助理;而字节跳动的即梦,则让图片视频创作变得像说话一样简单。 所以你看,AGI不是实验室里的概念验证,也不是什么科幻预警。它已经藏在你的手机App里,藏在那些你以为是工具、其实已经是智能体的软件里。它不是远方的一声雷,而是此刻的雨点,已经落在了我们每个人的头上。真正的问题,不是AGI什么时候来,而是当它已经来了,你准备好了吗?#AGI #智能体概念 #阿里千问 #蚂蚁阿福 #AI应用概念
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