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基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台的建模方法
本发明公开了一种基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台 的建模方法，该方法包括如下步骤：(1)建立双电源模型；(2)建立线路 模型，并在每条线路的末端接入故障模拟单元和模拟负载；(3)利用经 过所述步骤(1)中的电源模型和经过所述步骤(2)中获得的线路模型组 网搭建低压配电网模型；(4)在所述步骤(3)中获得的配电网模型中的模 拟电缆线路、模拟架空线路上加装升压器、升流器，将线路运行参数 转化为实际配电网运行参数，由此完成故障指示器检测平台的建模。 按照本发明实现的基于配电网物理模拟的故障指示器检测
华中科技大学
2021-04-14
云-端融合系统的资源反射机制及高效互操作技术
该成果提出了"黑盒"式互操作方法和技术，颠覆了传统"白盒"路线，将信息孤岛开放效率平均提升2个数量级，应用于国家大数据战略、国家安全和国防等重大工程，成为支撑我国大数据产业生态发展的一项共性关键技术。
北京大学
2021-02-22
基于IPv6的物联网云接入与信息服务技术
已有样品/n该项目从生活出发，通过用户思维、体验思维、平台思维和创新思维，给用户提供在家居空间的智能生活，重构出一种新形态的绿色生活方式。特色：1） 绿色，采用“光”的形式将家居设备连入互联网，不存在射频对人体的影响等问题；2）隐私性，“光”不能穿透墙壁，保证了智慧家居数据的安全性； 2）强壮的接入能力， 采用IPv6 技术，允许为每个接入的设备或传感器分配一个全球唯一的地址，可在互联网上直接访问具体的家居设备。该项目有如下成果：1）开发了IPv6 路由器端通信连接器,IPv6路由器完成和云服务的数
华中科技大学
2021-01-12
基于云工作流的 Web 服务组合与调度系统
成果简介：云计算的发展使越来越多的计算和业务服务通过云端提供。与传 统的内部服务相比较,云中的服务通常隶属于不同的机构,具有自主性,会为 了自己的效用随时加入、离开网络,使传统的仅考虑时间或者费用的服务组合与调度算法失效。本技术引入服务信任的概念融入到云工作流管理模型， 从而实现兼顾时间、费用和可靠性的 Web 服务组合及调度管理。 项目来源：自行开发 技术领域：云计算、服务
北京理工大学
2021-04-14
一种面向混合云应用的负载均衡方法及系统
本发明公开了一种面向混合云计算平台的负载均衡方法及相应 的混合云负载均衡系统。针对云租户使用混合云计算 IaaS(基础设施即 服务)平台部署应用，解决多云环境下应用的负载均衡问题。该方法和 系统使用了分层负载均衡机制，在上层通过心跳包动态收集私有云和 公有云的负载状态信息和资源状态信息，调节往各个云的任务分发优 先度；在下层利用云内部提供的 LBaaS(负载均衡即服务)在虚拟机之间 做负载均衡。同时当云应用爆发时该方
华中科技大学
2021-04-14
一种基于距离方差最小的工件点云匹配算法
本发明公开了一种基于距离方差最小的工件点云匹配算法，包 括以下步骤：(1)分别构建测量模型点云和带法矢的设计模型点云：(2) 寻找最近点点集及最近点法矢集合；(3)根据余量要求，建构基于距离 方差的目标函数：(4)通过目标函数求解测量模型与设计模型间的刚体 变换参数，并利用刚体变化参数更新测量点云，实现点云匹配。本发 明中的基于距离方差最小的点云匹配算法，对于工件存在余量的情况， 不论凹面和凸面的余量是相等，还是呈差值或者比值关系，均能较好 的得到点云匹配的结果，迭代效率高、匹配准确性好。
华中科技大学
2021-04-14
一种计算三维点云模型骨骼的方法
本发明公开了一种计算三维点云模型骨骼的方法；本发明首先通过使用逐步细分的策略将三维点云 模型均匀体素化；此后，使用快速行军算法，计算出模型内部体素点的距离域；然后，使用距离域计算 出模型的初始骨骼；最后，将初始骨骼与 L1 中值骨骼提取算法融合，生成基于距离域的 L1 中值骨骼提 取算法，快速准确计算出模型骨骼；与现有的三维点云模型骨骼提取方法相比，本发明处理带有大量噪 声点、奇异点和大面积点云缺失的点云模型，而且不会产生错误的骨骼连接，同时不
武汉大学
2021-04-14
融创教学平台
融创教学平台是一款全方位、多功能的在线学习管理系统，旨在为教育工作者和学生提供便捷、高效的教学与学习体验。平台支持课程管理、督导巡课、资源共享、在线测评、学业分析等多种功能，致力于提升教学质量与学习效果。
北京大智汇领教育科技有限公司
2024-11-28
关于公布2022年北京市科技企业孵化器年度评估结果的通知
根据《北京市科技企业孵化器认定管理办法》（京科发〔2020〕13号）相关要求，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会组织完成2022年北京市科技企业孵化器年度评估工作，现对评估结果予以公布，评定结果当年有效。
创新创业服务处
2023-07-19
一种基于距离评估因子势能函数的滚动轴承故障诊断方法
根据滚动轴承故障部位的不同，将滚动轴承故障分为：内圈故障、外圈故障、滚动 体故障三类。一般来说，故障识别主要可以有确定故障类型，选择诊断方法，提取特征参数， 执行故障诊断四个主要环节。其中，在故障诊断中重要的两个环节是故障特征选择和分类器的选择。针对滚动轴承故障识别，尽管不同特征能够从不同方面来识别故障，但是他们对识别故障有不同的灵敏度。一些特征对于故障是灵敏并且关联密切的，而其他特征则不然。因此对于分类器，获得一种约简输入特征维数的方法以减少分类器计算消耗,从而实现分类器的高精度的故障诊断。
辽宁大学
2021-04-11