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高等教育领域数字化综合服务平台
无线网络规划管理支撑系统
无线网络规划管理支撑系统主要为无线网络规划工作提供支撑手段和方法，通过对无线网络规划关键流程管控、规划资料统一管理，综合路测数据、CQT数据、投诉数据、话务量、数据流量、现网站点资源等多维度数据实现规划前的选址。
深圳市名通科技股份有限公司
2021-02-01
工程教育专业认证
高校申请认证突击拼凑，认证工作浮于表面，急于求成。
自评资料准备过程繁琐，部分资料缺失。
学生学习过程中的表现缺乏客观性的跟踪与评价，考核评价都集中在最终考试或实验报告的结果。
非技术性指标点的支撑不足，如个人与团队、项目管理、终身学习。
课程目标达成度及毕业要求达成度，计算工作量大。
持续改进，无法有效形成闭环。无法及时、显像化的找到持续改进的问题点，如无法有效利用外部评价数据作为持续改进的依据。
青软创新科技集团股份有限公司
2022-07-06
液晶电视电视移动座架,移动支架
产品详细介绍液晶/等离子电视移动座架车型号 :1500 高度1500MM 1.2-1.5米高度可以调节适用于 : 32-60寸以下通用可调宽度 : 200-720*440MM承载重量 : 50kg调整角度 :上下15度脚轮刹车 毛重(kg) :22KG
长沙金臂视听设备有限公司
2021-08-23
人才需求：专业的硬件系统维护工程师
缺少专业的硬件系统维护工程师。缺少创新、研发能力的技术型人才
山东劳兰电子科技有限公司
2021-06-16
教育信息化云平台软件/教师专业成长系统
产品详细介绍功能：（1）进行学习计划管理，帮助教师建立学习、成长体系（2）提供课程资源导入功能，方便构建多元化、标准化的课程体系（3）提供在线学习平台，进行直播互动，进行交互式学习（4）根据计划追踪到每个教师的学习状态
淄博宽正数码网络科技有限公司
2021-08-23
一种全双工中继系统的通信方法及全双工中继系统
本发明公开了一种全双工中继系统的通信方法及全双工中继系统，在时隙 t＝1，由信源 S 以功率 PS 向全双工中继节点 R 发送信号x(t)，由 R 对 x(t)进行接收并解码；在时隙 t+1，若 R 解码成功，则 R以功率 PR 向信宿 D 发送解码成功的信号 x(t)，且 S 以 PS 向 R 发送产生的新信号 x(t+1)，由 R 在信号 x(t)的环路自干扰下对信号 x(t+1)进行接收并解码；在时隙 t+1，若 R 解码失败，则 S 以 PS 向 R 发送产生的新信号 x(t+1)，由 R 对信号 x(t+1)进行接收并解码，其中，PS、PR 由基于信息-干扰耦合特性的自适应功率分配策略或者基于信息-干扰耦合特性的联合信源-中继功率分配策略确定。本发明通过合理分配信源和中继的发射功率，达到系统在满足目标中断概率的条件下，提升系统能效的目的。
华中科技大学
2021-04-11
CDMA2000移动互联网内容监管系统
本系统在设计中使用了先进的网络处理器技术，包括高性能的IXP2400处理器和高速千兆以太网接入能力，提供了强大的网络处理能力和可靠的运行稳定性。本系统完成的基于网络处理器硬件平台根据不同的实际需求，可以广泛应用于各种网络通信系统和网络安全领域，边缘路由器，千兆硬件防火墙和入侵检测系统，具有广阔的市场前景。
东南大学
2021-04-10
移动互联网未知应用自动识别系统
本技术成果克服了现有技术的不足，提供了一种对未知 应用（包括恶意软件）进行自动发现、自动聚类、自动分析、自动识别的技术
中山大学
2021-04-10
一种自行展开和收纳的移动建筑系统
包括多个基本单元，可附加二层附加单元扩展竖向空间，满足多种功能用途；各板块间轴承铰接，单元的打开和折叠由其底部在导轨上的导轮牵引完成。每套独立的建筑系统可以由多个基本单元和/或二层单元组合，车厢头部分服务单元两角固定两侧基本单元的旋转轴承，系统完全展开平面可呈一字型、十字型、三字型；建筑单元利用电力驱动在导轨上移动和旋转，以及自身板块开合，快速完成自行建房，机械可靠性高，场地要求较低，通风保温良好，组合方式灵活，有利于不同场地快速建造大型建筑或建筑群体。
东南大学
2021-04-13
应用于移动平台的语音情感识别系统
结合模式识别及语音情感感知算法，开发了应用于移动平台的语音情感识别系统，该技术具有自主知识产权。该系统能够通过移动终端采集用户的语音信号，经情感建模和识别算法处理后，实时感知用户语音中包含的六种基本情感信息（高兴、悲伤、惊讶、害怕、生气、嫌恶）。系统特点：1、融合说话人无关和说话人相关两种语音情感模型，用以弥补单一模型无法兼顾算法普适性和准确性的不足；2、具备在线及离线两种工作模式，在线模式下，移动设备可以借助服务器获得更为准确的识别结果，并且节省运算资源；3、对移动设备使用环境中的低采样率与低信噪比环境作了针对性优化，保障了识别算法在一般环境下的鲁棒性。 本系统基于北京航空航天大学模式识别与人工智能实验室的多模型融合语音情感识别技术，在移动平台上实现了对说话人情感表达的识别。其能够对说话人相关和说话人无关情形进行相应优化，对于未在系统注册的一般用户，识别准确率为76%；对于已在系统注册的用户，识别准确率可达83%，属于国内外领先水平。对于长度为2s的语音，本系统离线模式下识别时间小于0.5s，在线模式下识别时间小于0.2s。
北京航空航天大学
2021-04-13