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高等教育领域数字化综合服务平台
人工智能边缘实验平台 （AI Edge Platform）
人工智能边缘实验平台为标准的2.5U机架式设备，配置20块FPGA开发板(Cyclone V SoC系列)，可供20位学员同时进行FPGA设计、调试、下载及相关验证，并具备SoC网络技术和FPGA远程调试技术，通过网络为教学实验提供配套服务，实现在线实验室的虚拟仿真技术。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards (Cyclone V SoC FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.
重庆海云捷迅科技有限公司
2022-06-17
VR推拿慎用手法安全实训平台
该系统对推拿手法尤其是慎用手法利用VR技术让学生们进行互动练习，在最大程度保证安全的情况下达到训练目的。
深圳巴久聆科技有限公司
2023-02-06
UAV只能视觉感知教学研究实验平台
1、江苏优埃唯智能科技有限公司UAV智能视觉感知教学研究实验平台，包含3个彩色高清工业相机与2个免驱USB多系统兼容摄像头，满足不同场景、不同功耗需求的图像采集需求，并包含配备数字光源控制器的补充光源、高精度可控PLC置物台、内置数据存储与处理器、显示器。
2、支持单目、双目、三目等不同数量相机、以及工业相机、免驱USB摄像头等不同类型图像采集装置的自由组合、协同数据采集与处理功能、适用于不同尺寸目标的静态/动态连续帧触发采集。
3、提供机械设计及电气图纸、Python开发例程源码与功能手册，支持二次开发。
4、具有基础图像处理功能，以及相机标定、立体匹配、目标定位等多种先进的图像处理功能。
江苏优埃唯智能科技有限公司
2023-05-05
浙江省人民政府办公厅关于构建“企业出题、政府助题、平台答题、车间验题、市场评价”科技创新模式的实施意见
2025年9月1日起施行。
创新浙江
2025-09-01
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