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一种适用于 RFID 安全通信的椭圆曲线加密协处理器
本发明公开了一种适用于 RFID 安全通信的椭圆曲线加密协处 理器，所述协处理器包括寄存器阵列、模算术逻辑单元和 ECC 协处理 器指令控制器，所述寄存器阵列用于存储椭圆曲线加密计算过程中的 椭圆曲线参数、私钥、计算过程数据以及计算结果；所述模算术逻辑 单元包括加法电路、乘法电路、平方电路、控制单元和寄存器 T，用 于完成加法、乘法、平方运算；所述 ECC 协处理器指令控制器用于对 所述模算数逻辑单元发送加法、乘法、
华中科技大学
2021-04-14
一种基于减少进程间通信开销的并行 I/O 优化方法与系统
本发明公开了一种基于进程亲和性的减少进程间通信从而提升 并行 I/O 效率的方法，包括：首先对以 Collective-I/O 为主流的并行 I/O 程序进行分析，收集和统计集群机器节点信息及 MPI 程序配置信息； 然后，该系统通过预处理操作计算各种可能的机器节点与代理进程的 匹配结果，然后再通过性能预测模块，确定最佳的匹配策略；最后将 预处理得到的匹配策略写入配置文件中。实验结果表明，该系统配置 简单，能在不用修
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法
本发明公开了一种基于 D2D 和上行 NOMA 的两用户通信方法，包括：获取当前网络信息和用户信息；两个用户需要在通信时长 T 内完成各自的数据传输，当距离上满足 di＞dj＞d0 且 dj+d0＞di,i≠j,i,j∈{1,2}时，用户 i 在通信时长 T 内使用全部频谱资源将数据量 Di 通过D2D 方式传输给用户 j；用户 j 工作在 FD 模式，在通信时长 T 内使用全部频谱资源通过 NOMA 方式将数据量 Di 和 Dj 上传给基站，其中用户 i 的数据作为强用户数据，基站首先对其进行解码，然后再解码用户 j 的数据；本发明提供的结合 D2D 技术的上行 NOMA 高能效通信方法，与采用上行 OFDMA 的通信方法相比，在保证系统频谱效率不变的情况下，较好地提升了系统能效。
华中科技大学
2021-04-11
一种能自动参比和暗场采集的水果内部品质光谱检测装置
本实用新型公开了一种能自动参比和暗场采集的水果内部品质光谱检测装置。包括密封的型材架、输送单元、光照射单元、参比旋转机构、光接收单元和光电触发单元；在型材架内，输送单元贯穿在型材架底板的中部，光照射单元和参比旋转机构均安装在输送单元的右侧，光接收单元安装在输送单元的左侧，光电触发单元安装在输送单元的左右两侧。舵机控制参比旋转机构的转动，实现自动参比光谱的采集；光接收单元将透射光传送至光谱仪，实现水果光谱的采集；本装置实现在水果内部品质近红外光谱检测中完成参比光谱自动采集和在不关闭光源的情况下暗场光谱的采集；输送单元上没有水果时，通过舵机控制挡住入射光源，防止入射光对光接收单元的直接照射。
浙江大学
2021-04-13
电子信息、控制电气技术 基于远程数字传输技术的智能呼吸机及其物联网健 康信息管理系统
本项目以嵌入式控制器为核心，结合现代电子测量技术、智能控制技术、 工程流体力学、呼吸力学等多学科知识，研发一款智能呼吸机，主要用来治疗 睡眠呼吸暂停综合症、慢性阻塞性肺病等疾病，同时开发基于 Android 系统的 智能手机数据采集与通信系统，并构建物联网健康信息管理系统和健康信息云 平台，通过云传输实现患者与医生及其医疗机构的双向远程监控与服务。
山东大学
2021-04-13
云上高博会寄语—西安交通大学校长王树国
西安交通大学校长王树国寄语云上高博会，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
西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商
西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商
西安交通大学
2022-05-27
北京交通大学道路与铁道学科平台建设公开招标公告
道路与铁道学科平台建设 招标项目的潜在投标人应在北京宏信天诚国际招标有限公司（北京市海淀区复兴路乙12号中国铝业大厦11层1110室）获取招标文件，并于2022年06月17日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。
北京交通大学
2022-05-27
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目公开招标公告
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名（邮件）获取招标文件，并于2022年07月05日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。
北京交通大学
2022-06-14
基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。
东南大学
2021-04-13