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农业智联网实训套件 (Agricultural AIoT Training Kit)
基于农业场景,融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.
重庆海云捷迅科技有限公司 2022-06-17
农业智联网实训套件 (Agricultural AIoT Training Kit)
基于农业场景,融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.
英特尔FPGA中国创新中心 2022-05-24
考试认证
随着深化教育体制机制改革的进一步推近,新兴的青少年创客教育在国内各大城市如雨后春笋般涌现,新兴创客职业从业人数更是呈几何式增长,随着青少年创客教育这一新兴职业的发展,各机构对工作在一线,能够从事青少年创客教育的师资型人才的专业性和规范性的要求越来越高。
北京青橙创客教育科技有限公司 2021-02-07
我校王琴教授团队在人工智能与量子密码系统结合研究方向取得重要突破
我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新突破,该团队首次提出将人工智能领域的长短期记忆神经网络(LSTM)应用到量子密码控制系统之中, 实现了对量子密码系统的主动反馈与控制, 在不引入任何额外硬件和辅助稳定设备的条件下,将系统传输效率提升接近百分之二十。该成果近期发表在美国物理学会权威学术期刊《PhysicalReview Applied》上。   量子密码作为量子信息技术领域发展最为成熟的技术,正逐渐从实验室阶段走向商用化,有望在未来大规模网络加密通信中发挥重要作用,因而得到学术界和工业界的广泛关注。自第一个BB84协议提出以来,量子密码无论是在理论上还是在实验上均取得了巨大进展。现有量子密码系统包括相位、偏振、时间-能量编码等编码方式,其中相位编码方式应用最为广泛。该类系统在运行过程中不可避免地存在相位漂移问题,因而需要不断对发送端和接收端的相位进行实时校准。目前主流系统通过采用扫描+传输的方法来解决。该方法虽然可以实现相位补偿,但会导致量子密码系统传输效率降低。针对该缺点,我校王琴教授团队首次提出将人工智能与量子密码控制系统相结合,利用LSTM网络主动预测系统相位漂移大小,进而实现主动反馈与控制;同时通过固定时间间隔对网络细胞状态进行更新,使量子密码系统始终保持稳定的高效率运行状态。该方法在不提高系统硬件复杂度的前提下大幅提升了量子密码系统传输效率。此外值得提出,该方法的适用范围不依赖于某种协议或编码方式,原则上同样适用于其他任意量子密码协议和任意编码系统,为未来开展大规模量子通信网络应用提供新的研究思路与应用方法。 该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院硕士研究生刘靖阳,量子信息技术研究所的王琴教授和江苏省图像处理与图像通信重点实验室的谢世朋副教授是该工作的共同通讯作者。该工作得到了安徽问天量子科技有限公司的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划、国家自然科学基金以及江苏省研究生科研实践创新等项目的支持。
南京邮电大学 2021-04-26
利用人工智能实现全期别鼻咽癌精准放射治疗靶区自动勾画
探究了AI自动勾画的临床应用价值,即AI能够为临床医生提供多大的帮助。在8位医生完成人工勾画两个月后,由他们对AI自动勾画的结果进行修改(AI自动勾画+医生修改,即AI辅助勾画)。结果显示,AI辅助勾画提高了5位医生的勾画准确性(平均由74%提高至79%),减少了55%的勾画者间差异。     本研究是AI在全期别鼻咽癌放射治疗靶区勾画方面的首个研究,样本量大、技术合理、测试全面,是AI在肿瘤学领域应用的一项重要进展。研究结果显示AI辅助勾画提高了鼻咽肿瘤勾画的准确性,能够让经验较少的医生达到近似专家水平的勾画,将会对肿瘤控制和患者生存产生积极影响,同时极大地提高了医生勾画的效率,为实现精准而又高效的鼻咽癌放射治疗靶区勾画提供了解决方案。
中山大学 2021-04-13
安徽大学人工智能学院青年教师在多个领域取得重要研究成果
安徽大学人工智能学院在人工智能、控制科学、信号处理等领域取得了多项顶级研究成果
安徽大学 2022-06-01
一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统
本发明涉及自适应控制技术领域,具体为一种基于人工智能的运营期建筑节能低碳控制方法及系统,包括以下步骤:收集并分析房间使用情况和光照强度,得到活动类型识别结果。本发明中,基于对房间使用情况和光照强度的实时分析,识别不同区域的使用模式,并结合自然光变化和室内活动需求,动态计算所需照明强度和色温调整参数,实现对照明环境的精准匹配。通过实时监测照明设备的调整状态,结合房间使用模式的变化,建立动态反馈机制,对照明偏差进行自适应修正,避免能源浪费。强化学习的引入使通风策略能够通过历史数据和实时反馈不断优化,实现个性化的空气质量管理,而非基于固定阈值执行单一调节。
南京工业大学 2021-01-12
基于大数据的远程水质监测与分析
水是维系生态系统健康的重要因子,具有调节河川经流、发展灌溉、提供工业和饮用水源、繁衍水生生物、沟通航运、改善区域生态环境以及开发矿产等多种功能,在支撑经济社会发展和维持生态环境平衡中发挥了重要作用。水质监测是水资源保护中的基础性工作,对于污染源控制、环境规划具有重要意义和作用。我国一贯主张预防优先于治理的环境保护政策,在《国家中长期科学技术发展规划纲(2006-2020)》确定的16 个重大专项中,水专项是迄今为止我国资金投入总量最大的环境科研项目,投入逾百亿,旨在为中国水体污染控制与治理提供强有力的科技支撑。建立智能水质监测网络,加强水质监测能力,提升河湖管理水平,是水污染防治与水资源可持续利用的重要前提。 二、前期研究基础 项目组与联合环境技术(厦门)有限公司签署了合作课题“水环境远程监测云平台技术服务”,2017.9-2020.8,30万。利用无线网搭建水环境远程监测云平台,通过云端实时收集系统运行的过程数据,并进行统计分析,服务端和APP客户端实现实时查看数据和远程设备运行情况,并能远程控制设备启停等。 三、应用技术成果 项目组开发了膜系统远程监控维护系统(UE-MRTU),并于2017年12月部署应用在云南昆明的一个自来水厂。 四、合作企业 联合环境技术(厦门)有限公司于2006年6月成立,专业从事以膜法技术为核心的中水回用、固液分离、纯水制备、废水等项目的设计、研究与开发应用。作为中国最早的膜系统服务商,提供膜系统的设计、制造、安装;以及膜系统的污染检测、清洗维护、运营管理。联合环境技术公司的膜法水处理技术在工业、民用及商业领域得到广泛应用(如江苏某市政污水处理厂,福建某市政污水处理厂,外蒙古乌兰巴托某饮料厂污水处理项目和江苏某太阳能光电有限公司污水处理项目)。工业应用产品包括外压式中空纤维膜组件和浸入式膜组件,可应用于给水/污水处理、水回用、海水淡化、食品、制药、石油、化工、电力、生物分离及其它分离过程;家用/商用净水设备包括膜净水器或集成水净化系统;集装式一体式应急超滤设备等,成功运用于各个领域的水处理项目;扩展水生态系统综合项目,包括提供水生态修复、水环境监测及水务投资/运营。已获得十几项国家发明和实用新型专利授权,在远程监控方面也获得了多项软件著作权。
厦门大学 2021-04-11
基于医保系统大数据构建“癌症发病监测”模型
癌症是全球第二大死因,对人类的健康构成严重威胁。我国人口基数庞大,老龄化进程不断加快,癌症防控工作也面临巨大挑战。准确、实时的恶性肿瘤发病数据可为防控相关的政策制定、资源配置和科技项目实施与效果评估等提供重要依据。肿瘤发病数据的获得主要通过“肿瘤登记”实现,其中最理想的模式为“基于人群的肿瘤登记体系(Population-based Cancer Registry,PBCR)”。我国现行的肿瘤登记工作可追溯到上世纪50年代末60年代初。历经几十年发展,“从无到有”、“从弱到强”,为相关工作的开展提供了关键的基础数据。然而,受限于“基于监测哨点开展、定点医院人工填报”的主要形式,目前我国肿瘤发病登记工作的发展遇到挑战。其中主要包括:肿瘤登记点数量不足和分布不均衡;肿瘤登记数据深度和广度不足;很难在现有模式下建立真正覆盖全人群的肿瘤监测系统。同时,对上报数据的采集、补充、质控需要较长周期,导致我国肿瘤发病年报通常会滞后3年发布。河南省滑县与广东省汕头市合计在籍人口约700万人。近十年以来,各项医保系统的总参保比例分别稳定在99%及90%以上。两地区过去一直被认为是食管癌高发区,但目前尚无国家肿瘤登记系统覆盖,因此实际的癌症负担及食管癌发病水平仍不明确,无法有针对性地制定并实施肿瘤防控计划。过去十余年,柯杨教授课题组在我国太行山食管癌高发区开展了多项大规模前瞻性人群研究。在长期的队列随访工作中,课题组探索出利用“医保报销数据”追踪肿瘤新发病例的工作模式。经比较性研究评估,该模式对新发癌症病例捕捉的灵敏度高达96%,特异度接近100%[4]。在此基础上,该团队进一步与河南省滑县和广东省汕头市政府有关部门与医疗机构建立深度合作,在高度重视数据安全与隐私保护的基础上,创新性地基于医保系统的医疗费用报销与疾病诊断数据,建立了一套标准化的数据清理流程和质控标准,研发了医保系统数据挖掘的相关算法(已申报相关发明专利),实证性构建了南、北方两个试点地区的肿瘤发病监测系统。对当地全瘤种的癌症发病数据及其流行分布特征、时间趋势等进行了深入分析与报告,为两地区明确癌症疾病谱特征及相关负担、有针对性地建立并完善癌症防控工作策略提供了详实的数据。2012-2018年河南省滑县与广东省汕头市参保全人群的年龄分布 (高参保率及稳定、详实的人口分布数据使MIS-CASS实现“全人群覆盖”)2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要恶性肿瘤发病例数及发病率 (医保数据的“实时性”与“高质量”使MIS-CASS的发病数据报告延迟缩短至6个月)2014-2018年河南省滑县与广东省汕头市男、女性主要瘤种发病率变化趋势 (MIS-CASS敏锐地捕捉到了滑县开展乳腺癌筛查引起的发病率“突增”)2018年广东省汕头市食管癌发病率地域分布特征 (MIS-CASS报告显示,汕头市整体食管癌发病水平不高,但内部地域差异明显,地处东北、四面环海的南澳岛为高发区域,西南方向渐呈下降趋势)我国《“十三五”规划(2016~2020)》和《“健康中国2030”规划纲要》均提出,要推进健康大数据在各相关部门间的整合、共享、挖掘和应用。该项工作将医保系统创新性地与癌症发病监测工作相结合,建立了基于医保大数据监测癌症发病的MIS-CASS模式。经评估,该模式具有区域内全人群覆盖、数据质量高、报告延迟短、运维成本低等优点。在信息化与大数据时代背景下,为我国癌症及其他重大慢性非传染性疾病的监测与登记工作提供了有益经验和发展方向。
北京大学 2021-04-10
交互式大数据处理与分析技术
1.痛点问题 多年来,工业大数据领域大数据分析算法和模型都是基于大量代码实现,效率低,难以实现快速开发。同时,工业大数据处理分析模型处理过程多由多个算法通过一定的计算流程构成,计算流程复杂多变,迫切需要一款支持灵活定制和快速开发的处理分析技术来支持工业大数据处理分析。 2.解决方案 清华数为交互式大数据处理与分析技术针对工业大数据处理与分析任务的交互式探索、建模、调试和应用而设计。根据CRISP-DM设计原则,一般大数据处理与分析分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等阶段,各阶段相辅相成,形成一个大数据处理分析生命周期。 图1.交互式大数据处理与分析技术设计思想 本成果技术基于上述CRISP-DM的设计思想而设计,完全支持大数据处理与分析生命周期。该技术的特点包括: (1)内置数百种通用和专用的大数据分析算法和模型,并提供了按需扩展机制,用户可以按照自己的需要随时添加和扩充,以支持客户特定的大数据应用需求; (2)支持拖拽方式构建处理与分析流程,完全图形化设计大数据处理分析计算流程,并能在设计过程中进行单步/多步运行调试,查看中间结果,实时调整运行结果,以获得用户期望的处理分析结果; (3)支持机器学习模型训练及使用,内置了机器学习模型训练框架,一般机器学习模型在该技术的支持下,可以实现快速训练,训练结果可支持进一步的大数据处理与分析; (4)支持数据处理与分析流程参数化,在其提供的内部数据处理与分析算法模板中,用户通过算法模板可以开发面向Java、Python的算法,并集成和扩展到该技术的算法集合,实现按需定制处理分析; (5)支持数据画像和学习模型可视化,以图形化的方式定制数据画像的方法模型,并以二维和三维图表的形式展示给用户; (6)支持批处理、流处理和流转批处理三种处理方式; (7)按需定制运行计划与资源有效利用,用户可设置任务执行计划,任务执行计划定期运行,以实现周期性处理分析,方便获得持续的运行结果。 清华数为交互式大数据处理与分析技术面向多种用户角色,包括数据工程师、数据分析师、数据科学家、算法工程师、运维工程师、代码工程师等。采用分层设计,分为客户层、服务层、计算层。 客户层包括流程建模调试工具,用户可用工具图形化拖拽式设计处理与分析计算模型,并可进行调试和查看中间结果;管理工具,针对服务层所调用和访问的计算框架或者外部系统进行管理,包括对于数据源、计算环境、存储环境等的管理工具。 服务层主要包括流程调度服务,即负责按照用户所设定的工作计划来定时调度执行计算模型;执行服务,是负责执行处理分析计算的模型和算法的服务;计算资源管理服务负责管理执行服务中所能集成的所有的服务,如计算框架和存储设施等。 计算层是执行服务在执行处理分析算法和模型中所访问的外部服务,包括计算组件或框架,以及持久化存储组件或者系统等。 图2.交互式大数据处理与分析技术架构 本成果的交互式处理与分析技术较好地解决了工业大数据处理分析工作中所遇到的问题和痛点,并且能够广泛应用于多个行业和领域中,如能源、矿山、医疗器械、装备制造业、消费品制造业、工程机械行业等。 合作需求 期待与工业、医疗等领域企业紧密合作,获得各领域的实际需求,促使该技术不断完善和升级迭代,走向成熟。 未来将在工程机械行业、医疗机械行业、矿山行业、装备制造行业、互联网电商行业等寻求更多的成果转化、深度合作机会,在合作基础上,推动上述行业领域实现数字化转型和智能化升级,为国家实现“双碳”目标做出清华贡献。
清华大学 2022-04-25
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