金融科技实验室的建设，基于金融科技课程开设及实验任务目标，将依托虚拟仿真技术、云计算及大数据等应用场景技术，构建一个统一的数据教学服务中心，集金融教学、实验、评价、学习、资源、科研于一体的综合性金融平台。教学中心以科技金融投资业务为核心研究，聚合区块链金融应用、投资银行、量化投资交易、智能投顾、Python与金融分析等相关实验系统与课程，深度融合相关课程与系统，构建智慧金融实验教育生态。校企合作层面：打包金融企业培训、研讨会议交流、师资培训、行业课题承接、金融资质认证考试等内容，扩大科技金融实验基地的社会效益。 实验室建设深度融合人工智能、大数据、区块链金融等创新技术，教学深度融合信息化，建设各类信息化教学资源，搭建资源共享平台。实验室建设，将引入区块链金融、大数据金融、投资银行等实践教学内容与环境，创新金融专业课程体系，为学生提供前沿金融资讯，提供技术应用实践平台。  

5G+AI 云边一体化智慧出行解决方案，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题，汇集了5G 通信、AT 算力资源平台、AI 算法、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等特征，同时将 5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，实现交通流感知、交通事件感知、配时方案优化、智慧灯杆、边缘计算网关等功能。 建设进展 研发方向一：网络建设规划南京移动在新港地区优先投入5G建设资源，目前新港开发区范围内，共 规划5G站点114个，其中宏站82个，杆站32个；已开通宏站27个。本项 目规划恒竞路需求站点11个，宏站9个，杆站2个，厂区内部宏站2个，兴 智路需求站点6个，其中宏站2个，杆站4个。 研发方向二：AI云平台研发 南邮信产院投入建设AI云平台，为人工智能提供算力支撑，为算法模型训练提供海量数据和开发环境，为区内 人工智能企业及高校科研人员提供一站式人工智能产业服务，带动人工智能技术的提升。目前已建成。 研发方向三：智慧灯杆+边缘网关 智慧灯杆：场景载体，环境感知等多功能实现。 边缘网关：各个功能互通互联的媒介 目前智慧灯杆进入融合各家设计阶段。 研发方向四:车路协同/无人驾驶交通流感知-实时感知城市交叉口内车流量、速度、排队长度、占有率等数据。交通事件感知-提供停车，逆行，超速，拥堵，变道等事件信息，并提供照片和视频。车路协同-将感知数据下发至无人驾驶车辆，车辆根据获得的信息自动优化行驶路线。配时方案优化-将感知数据直接下发到交通信号机，实时生成交通信号配时方案，下发至交通信号机，实现路口单点自适应控制。 研发方向四：车路协同/无人驾驶建设面向L4级无人驾驶的车路协同系统。主要是车路协同系统车端建设。通信网络建设方面：参与对5G网络的验证，协助验证5G网络与无人驾驶的互联互通。 大数据平台建设方面：其无人驾驶车可以在多场景应用，充当城市各种数据收集的载体。 车路协同云控平台建设方面：承担车路协同云控平台建设。 关注重点 开放性场景定义：一般是指城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》围绕5G+AI云边一体化创新应用示范道路，向全产业链（企业、科研机构等）开放能力。一是路侧基础设施开放，在南京南邮信息产业技术研究院有限公司统筹管理下，开放路侧龙门架、杆位等资源，以及相应的供电 、联网能力，为路侧生态参与者提供宝贵的示范场地；二是数据开放，在保障信息安全和公共隐私的前提下，开放路侧时空全覆盖的结构化与非结构化数据，形成"兴智路数据集"，为产业发展注入珍贵的稀缺数据资源；三是应用开放，建立其他生态参与者加入的申请入口，规范开放"数据集"，通过互联网、展厅等线上线下渠道向全社会展示 5G+AI云边一体化创新应用示范道路的成效。 示范性在中国（南京）智谷的指导下，本项目参与四方集聚各自技术及资源优势，群策群力，协同创新，紧密且高效地推进建设计划；将5G、AI、物联网、大数据、云边一体化等技术交互融合，期望建成经开区人工智能产业方向上的标志性应用场景，树立良好的示范典型。 先进性5G+AI云边一体化创新应用示范道路"项目，针对道路事故率高、交通拥堵困局、道路交通监管难、公共交通信息阻塞等问题；汇集了5G通信、AI算力资源平台、边缘计算网关、车路协同、智慧灯杆、大数据管理平台等诸多软硬件技术成果；与其他单纯的车路协同场景、智慧灯杆场景相比，具有充分的综合性、创新性、协同性、大集成等独特特征和 充分的先进性。

“基于物联网及云计算技术的设备故障诊断及预测平台”利用云计算、物联网、大数据、移动互联网等现代信息通信技术，实现人与设备、人与人、设备与设备的实时互动，实现信息和数据的共享。软件产品以服务的方式向用户提供。减少企业的平台搭建费用、数据安全维护成本、服务器投资和维护成本、专业技术人员投入成本、软件升级维护成本等。所有云服务产品实现全移动化，支持IOS和Andriod系统的多个版本，并且与PC端数据实时同步。云平台配置了冗余容灾、异

本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。 

本发明提供了一种适用于复杂车载激光扫描数据的单株树木自动提取方法，主要分为两大步骤：基 于聚类特征的粗分类，从车载激光扫描数居中获取可能包含树木的点聚类，称之为候选树木聚类；基于 两级体素的区域生长，从每一个候选树木聚类中提取出所包含的单株树木点云。本本发明结合树木的整 体和局部几何特征，能够在复杂环境中自动识别出单株树木的种子，针对树干与树冠分别制定不同的生 长规则，分别进行生长，实现单株树木提取。同其他单株树木提取算法相比，该方法在树木数量的提取 完整度和正确率、单株树木点云的提取精度以及复杂环境下的提取等方面取得了较大提高，能够用于进 一步的树木信息提取。