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高等教育领域数字化综合服务平台
计算器
产品详细介绍
信利电子有限公司
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
深圳市沃泰电子有限公司
2021-08-23
计算器
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深圳市沃泰电子有限公司
2021-08-23
天津市级课程思政优秀案例-Python数据分析与应用 - 奥运奖牌数据分析
本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际，以奥运会数据为载体，引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析，并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育，通过剖析我国奥运奖牌数据变化，让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展，深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时，鼓励学生从数据中探寻体育精神内核，内化于心、践之于行，涵养积极人生态度与爱国情怀。此外，案例数据可视化呈现国际竞技格局，助学生理解多元包容、拓宽国际化视野，增强民族自豪感与文化自信，实现知识传授与价值引领的有机统一。
天津市大学软件学院
2025-05-21
高安全性、舒适性滑雪头盔
滑雪头盔作为滑雪运动中不可或缺的安全装备，在《中国滑雪场所管理规范》中指出，滑雪头盔是必选项，滑雪头盔市场规模和发展潜力巨大。目前滑雪头盔市场仍由国外品牌主导。
东北师范大学
2025-05-16
融创教学可视化大数据系统
北京大智汇领教育科技有限公司
2025-01-09
版云——版面智能分析云服务平台
本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。
北京大学
2021-02-01
一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系统与方法
本发明公开了一种无需可信第三方支持的云端数据安全删除系 统与方法，系统包括分布式哈希表网络，用于存放解密密钥碎片、用 户端，用于文件加密、解密和密钥信息删除，包括：文件加密模块、 文件解密模块、密钥分发与重组模块、本地密钥信息模块和文件删除 模块，文件加密和解密模块用于对文件加解密，密钥分发与重组模块 用于对密钥分片和重组，本地密钥信息模块用于存储相关密钥信息， 文件删除模块用于删除密钥信息；云端，提供数据服务器和密
华中科技大学
2021-04-14
深圳金超云控科技有限公司
深圳金超云控科技有限公司（JCYK金超云控），研发制造中心位于东莞·清溪成立于2015年，专注于人工智能、高性能计算、AI病理分析、宇航级航空飞控计算机、HPC-AI、ZKP等领域的特种计算机、服务器研发制造。
目前已搭建算力数据中心，推动隐私计算与超算技术在各行业的深度应用，提供万卡集群服务器设备、全光网络链路部署等智慧数据中心整套解决方案以及自研通信技术发明专利可实现卫星及各领域大数据低传输高解码电离层通信跳变技术等。
经历多年发展，已成为集工业电子，核心器件研发与制造为一体的综合型企业，秉承“云控世界·金超未来”的品牌理念，矢志为工业电子及超算设备领域创造稳定、高效、智能的工业设备，并具有全球竞争力的工业电子领域与服务提供商迈进。
先后为卡塔尔世界杯，中超联赛、中国联通、中国铁路等科学技术研究所等专项研发HPC-AI服务器与特种工业计算机产品及提供解决方案，致力于行业智能创新发展，坚持以品质第一，科技创新为核心发展，与世界百强企业合作共赢；并与各大专院校就计算机项目研发深度合作，制造更稳定的服务器及特种计算机设备。
深圳金超云控科技有限公司
2025-07-15
支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术装备与云服务平台
一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果
厦门大学
2021-04-11