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促进云网融合 两部委布局中小城市信息基础设施建设
据工业和信息化部官网消息，工业和信息化部、国家发展改革委近日印发《关于促进云网融合加快中小城市信息基础设施建设的通知》（以下简称《通知》），协调汇聚各级政府、各类企业和机构力量，共同推动中小城市宽带网络建设升级和应用基础设施按需部署。
人民网
2022-01-27
河北大学“云研发”智能体温筛检系统 1秒钟可同时检测6人
河北大学电子信息工程学院7名师生自主研发出“可在1秒内同时对6人实现检测”的智能体温筛检、员工签到系统，并在该校第九届教职工代表大会中进行了试用。据介绍，该系统由河北大学电子信息工程学院的2名教师带领5名学生研发，从设计、硬件选型、软件开发周期共历时40天。研发人员均为河北大学厚德创客空间成员，研发过程中所有技术指导、数据共享与试验交流全部在网上进行，实现了技术攻关的“云研发”。该套系统基于红外热成像原理，采用高精度人脸识别算法，可在1秒内同时对6人实现快速人脸比对和测温功能，温差精度在±0.3度以内，人员通过测温区域时无需停留、无需人工干预。目前，该系统正准备申请有关部门检验。河北大学电子信息工程学院院长刘秀玲称，目前，研发团队正在进行技术攻关，赋予该系统技术含量更高、适应场景更丰富的实用功效，以期在企业复产复工、商场、超市等人员密集区域广泛应用。
河北大学
2021-04-11
一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统
本发明公开了一种基于点云与影像数据的三维可视化方法和系统，其中方法的实现包括：采集目标场景的影像数据和点云数据；对点云数据进行上采样，将上采样后的点云数据投影到影像数据中进行融合，对进行融合后的点云数据进行着色，得到彩色点云数据；利用彩色点云数据进行三维渲染，得到目标场景的三维可视化模型。本发明实现了从数据采集和融合到最终渲染显示的点云三维可视化，有助于激光点云技术的拓展，提高了点云数据对于普通用户的可访问性和
华中科技大学
2021-04-14
基于计算科学和多能优化分析的智慧能源云平台关键技术及应用
围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。
平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。
华北电力大学
2022-09-05
新华三（H3C）云屏65英寸会议平板办公一体机
新华三技术有限公司
2022-08-31
天津大学机械学院实验室智能视频监控系统采购项目竞争性磋商公告
天津大学机械学院实验室智能视频监控系统采购项目竞争性磋商
天津大学
2022-06-14
一种双耳语音增强方法及其在音视频电话会议系统中的应用
针对音视频会议系统的前端声信号釆集与增强问题及行业发展的 急迫需求，本技术研发团队在国家自然科学基金、江苏省自然科学基 金等资金支持下，攻克语音降噪和回声消除等语音增强关键技术，完 成了具有自主知识产权的融合声源定位、语音降噪、回声消除等一系 列语音增强算法的音视频电话会议系统，打破了国外产品在该领域的 垄断地位。在中关在线的会议电话品牌排行榜上，深圳市音络科技有 限公司的市场占用率达到73. 2%,远高于国际知名品牌宝利通的16. 1%O
南京工程学院
2021-01-12
一种基于 3D 协同滤波与低秩矩阵重建的视频去噪方法及系统
本发明提出了一种基于 3D 协同滤波与低秩矩阵重建的视频去噪系统及方法，本发明首先对含噪视频进 行 3D 协同滤波预处理，得到基础估计然后对基础估计再进行低秩矩阵重建来进行进一步的去噪，来得到最 终估计；本发明主要应用于视频去噪中，特别是应用于基于 3D 协同滤波与低秩矩阵重建的视频去噪；同时 本发明所提出去噪方法也适用于图像的去噪，对于较大分辨率的图像、视频源也具有良好的去噪效果；此外， 本发明不仅对单纯的高斯噪声具有良好的去噪效果，同时对含
武汉大学
2021-04-14
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商公告
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商
北京交通大学
2022-05-27
基于新一代测序的生物信息云平台及其在科研和医疗健康领域的应用
1 项目简介本项目建立的生物云平台，以基于 Web 的方式提供服务，用户可以轻松快速获取服务，国内外普遍缺乏成熟的技术，标准和平台。我们首次把独具特色的机器学习模型预测算法与最新的高通量测序方法（ non-polyA RNA-seq） 相结合。我们的研究对象为长链非编码 RNA（ non-PolyA），目前国际上还很少有人通过高通量测序技术对疾病的 lncRNA 进行全面预测分析和功能分类。随着测序速度不断提高，测序成本不断降低，本项目将来可以发展为面向人民大众的个性化医疗服务的平台。 图 1 生物医学信息云平台的产业化方向 http://www.incrna.org图 2 生物医学信息云平台的应用程序一览 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本项目使用的核心技术“基于整合性生物信息云计算和新一代测序技术（ incRNA） 的非编码基因组疾病（如癌症）检测技术平台”已经通过软件查新认证（ 20121022044750914）。正在准备申请国家版权局软件著作权登记证书。2 效益分析（ 1）随着新一代高通量测序技术的发展，生物信息数据爆炸式增长，数据解读成为生物医学研究和临床应用的巨大问题，我们团队依托清华大学生命学院鲁志实验室在生物信息学，尤其是在 lncRNA 领域的技术专长开发的云计算平台将为广大科研工作和和临床用户提供可靠的数据分析云服务，提高他们的科研效率，为科学的发展做出贡献。 （ 2）我们团队通过与中国人民解放军总医院，上海肝胆医院等十多家临床单位的合作，将为鉴定癌症的早期诊断和药物治疗提供新的靶点，这不仅会增强中国基础临床科学的发展，通过临床应用还会为病患者带来癌症早期诊断、健康管理等个性化医疗服务，这将具有广泛的社会效益。 （ 3）通过我们打造高通量测序数据分析云计算平台和开展以癌症早期检测为主要内容的个性化医疗服务，将为中国培养一批高水平的生物信息数据分析人才，这将增强中国在生物信息学方面的实力。
清华大学
2021-04-13