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高等教育领域数字化综合服务平台
教学-研究-演示一体化的城市智慧交通沙盘平台
北京工业大学
2021-04-14
一种基于无线的智能交通分布式感知设备
基于无线射频的智能交通公共平台， 对进入系统的所有“物”， 包括系统平台范围内的道路交通设备、车位、移动交通工具等采用基于射频识别（RFID）技术的电子标签作介质，为被标识的交通工具建立起以身份特征信息为核心的、终身的、可靠的、唯一对应的“电子镜像”。 依托 RFID 的系列技术手段， 将这一“电子镜像”真实、 可靠、 完整地映射到应用系统的数字化公共信息平台上。 通过对运行于这一信息平台上的“电子镜像”的监管服务， 支持或实现对活动在实景现场的被标识交通工具的物理实体的监管、服务。
扬州大学
2021-04-14
上海交通大学团队在这个领域取得重大突破
该研究发现，通过引入缺陷偶极子并调控相结构和铁电畴结构，在Sr2+掺杂的 (K,Na)NbO3（KNN）无铅压电陶瓷中获得了超高的应变（1.05%）和逆压电系数（d33*~2100 pm/V），同时该研究策略赋予压电陶瓷具有低的驱动电场、优越的温度稳定性和抗疲劳特性及低的滞后性，为取代商用PZT铅基陶瓷铺平了道路，在微电子机械系统（MEMS）、超精密加工、集成电路制造、精密光学仪器、生物工程、医疗科学等领域具有广阔的应用前景。
上海交通大学
2022-12-12
轨道交通供电系统故障预测与健康管理（PHM）系统
本成果来自国家级、省部级科技计划项目和有重大应用前景的横向项目，已登记软件著作权1项，公开发明专利4项，知识产权属于西南交通大学。该系统通过利用各类传感器采集供电系统中关键设备的状态数据及服役环境信息，借助信号处理、信息融合及智能推理算法对系统进行故障预测与健康状态管理，在短时间尺度上进行故障预测与快速诊断、在中时间尺度上进行健康评估与剩余寿命预测、在长时间尺度上进行系统可靠性评估与风险评估，并根据健康状态制定系统的状态维修策略，保障轨道交通系统的安全可靠、经济高效运行。
西南交通大学
2016-06-27
基于人类动力学的城市交通拥堵建模技术研究
该项成果应用于诸如机动车跟驰、换道和并道的交通仿真模型，目前随着交通管理以及新的交通信息感知技术的发展，交通检测器布设不断增加，交通基础数据规模急剧加大，交通大数据时代已经到来，在这样大数据的时代的背景下，运用新技术手段构建道路交通仿真技术体系，将是我国智能交通发展的一个重要的方向。 项目首先是研究人类行为模式与交通拥堵的关系。其次，建立城市交通网络的数学模型结合人类行为规律和人口分布模型最终建立城市交通拥堵模型。最后，构建基于人类动力学的城市交通仿真平台。交通仿真平台包含交通地图编辑工具和分布式微观交通仿真系统两部分组成，硬件设备要求1台数据库服务器运行交通仿真数据库；1台台式机运行交通仿真平台总控端系统；若干台台式机运行仿真端仿真系统。 运行仿真平台总控端系统的1台机器安置在监控中心；运行仿真平台仿真端系统的若干台机器安置在计算中心；运行仿真数据库服务器的1台机器安置在数据中心。 展示内容如下： 微观交通仿真平台由地图编辑工具、总控端系统和仿真端系统组成； 使用地图编辑工具绘制仿真交通地图，导入总控端系统； 由总控端系统创建仿真任务，并且发送至已经上线的仿真端设备，总控端开始仿真任务，命令发送至仿真端，仿真端推进仿真计算，总控端能够对仿真端的仿真进行控制。能够完成暂停、恢复、停止等操作； 仿真端将每一仿真步计算的数据保存到仿真数据库中； 总控端可以利用仿真数据库中的数据进行交通状况分析。
电子科技大学
2015-12-25
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本发明提供了一种面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统，该方法包括：在原始数据库中提取离散的轨迹点，对轨迹点进行归类提取后形成若干个独立的轨迹段集合；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行重复定位点检测，若判断该重复定位点为历史定位点，则删除；对每一轨迹段集合中的轨迹点进行定位异常点检测，若判断为定位异常点，则删除该轨迹点，得到若干条完整的轨迹；对所述完整的轨迹进行简化压缩，得到压缩轨迹；存储所述压缩轨迹；同时对系统运行状态进行监控，保证系统可以持续、稳定运行。本发明提供的方法通过对提取出的轨迹点进行重复定位点以及定位异常点清除，保证了轨迹数据的正确性和完整性，提高了轨迹数据挖掘的准确度。
中国农业大学
2021-04-11
面向轨迹挖掘的数据预处理方法及系统
本实用新型公开了一种苜蓿播种机用开沟器，主要由开沟装置、开沟器架、导肥装置和导种装置组成。开沟装置主要由侧翼铲、滑刀和扩沟板组成，旨在开出适宜苜蓿种子发芽的高质量种沟；导肥装置由导肥管和散肥器组成，用于将肥料导入种沟侧面；导种装置主要由导种管组成，旨在将苜蓿种子导入由开沟装置形成的种沟内。本实用新型能够满足苜蓿播种开沟的要求，可以开出高质量种沟，利于苜蓿种子出苗及第二年返青。本实用新型适用于大部分地区的苜蓿播种，特别是寒冷、干旱地区。
中国农业大学
2021-04-11
面向生物医学文献的数据挖掘平台
将计算机自然语言处理方法和生物本体学方法结合起来，发展一套面向生物医学文献的数据挖掘技术，建立了一个文献挖掘平台。该平台可以对生物医学文献进行数据挖掘，发现隐含在文献中的生物学实体及其联系，发现深层次的生物医学知识，自动获取大量的第一手生物医学数据。例如，挖掘与人类基因相关的信息，挖掘蛋白质相关信息，发现基因的功能，发现基因与疾病之间，发现蛋白质之间的相互作用等。/line对于一组给定的文献，该平台首先进行句法分析和生物学术语标定，然后进行语义分析，提炼每条语句的生物学含义，提取文献中的生物医学关联特性，以发现文献中的基因、蛋白质、疾病以及它们的关系。
东南大学
2021-04-10
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11
一种基于函数依赖的数据清洗方法
本发明公开了一种基于函数依赖的数据清洗方法，其特征在于， 包括：对原始数据进行数据转换，以将其不同类型的属性全部转换为 数值型属性；对于数据转换后的原始数据，提取其属性的自依赖函数 特征；对于数据转换后的原始数据，提取其属性之间的互依赖函数； 根据自依赖函数特征和互依赖函数确定需要进行清洗及待清洗的属性 及样本，并根据该属性及样本形成相关清洗决策依据，判断待清洗的 属性对象是采用自依赖函数清洗还是采用互依赖函数进行清洗，若采 用自依赖函数清洗，则将不符合条件的样本根据自依赖函数确定的多 项式进行校准修复，并加上白噪声作为随机扰动。本发明能够解决大 数据中“脏数据”问题，为后续的大数据分析挖掘提供高质量的数据。
华中科技大学
2021-04-11