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云上高博会寄语—北京理工大学校长张军
北京理工大学校长张军寄语云上高博会,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-成都航空职业技术学院校长张蕴启
成都航空职业技术学院校长张蕴启寄语云上高博会,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
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据 的融合方法,针对两组精度等级不同的三维点云数据,利用高精度点 云建立低精度点云的误差分布,进而对低精度点云进行均值漂移,消 除低精度点云的漂移误差,从而实现两组数据信息的融合,该方法包 括:S1:建立低精度点云的拓扑结构信息,包括每个样点的邻域点集 和单位法矢;S2:利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类,根据 聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差;S3:利用低精度点云 的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量, 根据该漂移矢量对低精度点云的各样点进行漂移,实现融合。本发明 的方法在消除低精度点云漂移误差的同时,可实现小幅度噪声的光顺。 
华中科技大学 2021-04-11
工信部:到年底促进10万家中小企业业务上云
今年将继续增强企业数字化能力,到年底促进10万家中小企业业务上云。
人民网 2022-03-09
一种基于均值漂移的不同精度三维点云数据的融合方法
本发明公开了一种基于均值漂移的不同精度下的三维点云数据的融合方法,针对两组精度等级不同的三维点云数据,利用高精度点云建立低精度点云的误差分布,进而对低精度点云进行均值漂移,消除低精度点云的漂移误差,从而实现两组数据信息的融合,该方法包括:S1:建立低精度点云的拓扑结构信息,包括每个样点的邻域点集和单位法矢;S2:利用高精度点云对低精度点云进行密度聚类,根据聚类结果确定低精度点云每个样点的漂移误差;S3:利用低精度点云的拓扑结构信息和所述漂移误差确定低精度点云各样点的漂移矢量,根据该漂移矢量对低精度点
华中科技大学 2021-04-14
一种基于云服务器的大规模移动通信网络的构建方法
本发明公开了一种基于云服务器的大规模移动通信网络的构建方法,本发明首先由云服务器来管理 所有移动节点的永久地址和外部地址,然后在整个网络中采用集中索引的方式由云服务器向需要与移动 节点通信的实体提供该节点的选路服务,最后网络中的各个移动节点可以自由的选择加入和离开网络, 或者通过变换位置来改变自己的外部地址。本发明为无线通信网络的规划、铺设和网络优化提供了一种 新的思考方式。 
武汉大学 2021-04-14
云南大学方精云院士团队在Science上撰文 揭示森林混交的增产效应
该研究系统阐明了混交种植的增产效应及其机制,解决了森林经营生产中久而未决的理论和实践问题,为全球森林恢复和经营提供了重要参考。
云南大学 2022-06-09
一种云环境下高效的隐私保护密文连接访问操作验证方法
本发明公开了一种云环境下高效的隐私保护密文连接访问操作验证方法,包括以下步骤:1)数据 拥有者在客户端加密关系数据表,同时构建相应的嵌入式 MHT(Merkle?Hash?Tree)验证结构并签名, 最后向云端发布密文关系数据表和验证数据结构;2)访问用户提交条件连接操作请求到云端,云端根 据访问请求和验证数据结构返回验证对象和结果密文数据。3)访问用户在客户端利用验证对象对访问 结果进行正确性验证。本发明针对云环境,在保护用户数据隐私的前提下
武汉大学 2021-04-14
第七届(2022年)“中国高校计算机大赛-移动应用创新赛” 通知
附件一-组织机构名单.pdf 附件二-大赛章程.pdf
中国高校计算机大赛—移动应用创新赛 2022-03-28
发电设备计算机化维修管理系统和运行与维修智能决策系统的研究
发电设备维修是一项复杂的系统工程,然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下:   (1)基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序:确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式,制订了状态维修的工作程序及其具体内容。   (2)生产实时数据接口技术及数据库管理系统:开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统,实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。   (3)发电设备状态维修理论与技术体系:确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案;建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则;给出了状态划分规则和状态阈值确定方法,建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型;建立了主设备定期维修的间隔优化模型,以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型;建立了基于RCM定量分析的维修优化模型;建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。   (4)发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统:建立了SRCM分析平台和维修知识库,可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析;建立了状态评价及预测平台,可实现综合状态实时评价和预测;建立了维修决策及评价平台,可实现维修的智能决策及优化;建立了缺陷管理平台,可实现缺陷处理自动化;建立了备件存储优化及管理平台,可节省备件的购买和存储费用;建立了维修过程管理平台,可实现维修计划的全程管理。   本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系,可促进发电设备维修技术的进步;为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台,可以优化定期维修间隔,减少维修时间,降低维修费用和维修风险;提高设备的可靠性和可用率,改善机组的运行性能,增强发电能力。
华北电力大学 2021-02-01
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