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一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法
本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。
东南大学
2021-04-14
电储能电池远程数据采集和安全传输协议研究
项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。
所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。
对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。
青岛安瑞信息技术有限公司
2021-09-10
中科天玑数据科技股份有限公司
中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。
中科天玑数据科技股份有限公司
2021-02-01
教学资源库 | 点睛题/概念测试题/数据库
产品详细介绍
阶段：小学、初中、高中
学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育
形式：视频、图片、文字
教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配
结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶
课前—自学资源
“学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。
课中—点睛题
点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。
课后—探究资料
对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。
练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。
深圳伟东云教育科技有限公司
2021-08-23
云上高博会寄语—浙江大学校长吴朝晖
浙江大学校长吴朝晖寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—哈尔滨工程大学校长姚郁
哈尔滨工程大学校长姚郁寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—海南大学校长骆清铭
海南大学校长骆清铭寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
云上高博会寄语—中国地质大学(北京)校长孙友宏
中国地质大学（北京）校长孙友宏寄语云上高博会，积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
第三方超大规模云灾备中心
项目简介：一种新的基于云计算的第三方超大规模云灾备中心，突破了传统容灾备份系统对线路稳定性以及可靠性要求高等技术难题，提供基于Internet的共享备份中心数据容灾，支持完全备份、差异备份、数据镜像以及基于差异的快速恢复等功能，可满足超过10万个Windows、Linux以及Unix等用户对逻辑卷、数据库、文件等的容灾备份需求，支持公共灾备中心的建设及运营；单个文件最大可达2TB，备份中心存储容量超过24PB，提供数据动态迁移、数据加密等功能，提供灵活的统计和计费管理。本项目研究前后历时16年，具有完全的自主知识产权和自控权，拥有28项国家发明专利，通过了由金怡濂、沈昌祥、李德毅、朱中梁、黄先祥院士等参加的技术成果鉴定，专家认为“突破了传统容灾抗毁系统依赖高速专线这一长期困扰业界的技术难题，显著地降低了容灾抗毁系统的建造成本和使用成本”，“具有独创性和开拓性”。产品已小规模推广应用，用户单位包括四川省财政系统（21个地市州、183个县）等，经济效益、社会效益显著，获2008年四川省科技进步一等奖、2010年中国人民解放军科技进步一等奖。
四川大学
2021-04-11
基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统
一种基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统，将投影获取立体像对重叠范围内的 LiDAR 点云并滤波处理；将滤波后的点云投影到核线立体像对上，确定后续密集匹配的视差范围；建立 金字塔，从金字塔顶层开始，采用三角网约束改造代价矩阵，进行 SGM 密集匹配，并进行左右一致性 检测，得到顶层最终的视差图；将金字塔当前层的视差图传递到下一层作为初始视差图，根据当前层的 视差图相应确定下一层的视差范围，将下一层作为新的当前层；基于新的当前层，同样处理得到当前层 最终的视差图，直到金字塔的底层，输出原始影像的视差图，根据视差图，得到立体像对的同名点，生 成密集匹配的点云。
武汉大学
2021-04-13