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基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统
本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统，进行投影变换，求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像，计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵，利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影，得到变换域中的三维数据；根据特征值矩阵选择降 噪阈值；降噪，包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留，对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理；投影反变换，包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影，重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中，对于空间域的相关性充分保护，很 好地降低了高光谱数据的噪声量级，提高了高光谱数据的信噪比。
武汉大学
2021-04-13
一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法
本发明公开了一种基于浮动车ＧＰＳ数据的干线停车分析方法，通过数据抽样以及坐标转换，生成可视化的时空散点图实现浮动车通行数据的时间汇集，进而分析车辆的行驶特性，并进行干线停车的统计分析。本发明的干线停车分析方法，以数据可视化方式对浮动车定位数据进行时间汇集，直观分析干线车辆通行情况，在此基础上，对车辆到达交叉口的相对时间与其在下游的停车概率进行统计，从海量ＧＰＳ定位数据中分析探究干线交通流实际运行模式，并进行精细化的停车概率估计，为干线绿波诱导提供可靠、精细的数据支撑。
东南大学
2021-04-14
中科天玑数据科技股份有限公司
中科院计算所成立于1956年，多年来始终坚持“科研为国分忧，创新与民造福”的核心价值观，在力争成为世界一流科研学术机构的同时，努力使计算所成为社会公认的引领我国信息产业和信息化计算技术的主要源头，先后孵化成立了联想、曙光、龙芯等一批有影响力的技术驱动型公司。 中科天玑数据科技股份有限公司成立于2010年，是中科院计算所为加速大数据技术成果转化而孵化的高新技术企业，是计算所在大数据方向唯一的产业化平台。公司技术力量雄厚，人才济济，博士、硕士人数占总人数的35%以上，核心成员承担过国家863计划、973计划、国家自然科学基金等重大课题的研究，并多次荣获国家重大奖项。中科天玑以大数据智能计算引擎、人工智能算法为核心，围绕大数据平台、自然语言处理、机器学习、知识图谱、人工智能等方面进行不断拓展，重点面向网信、情报、金融、教育等应用领域，致力于打造自主可控、安全可信、智慧敏捷的信息系统，为用户提供大数据整体解决方案，助力中国大数据产业创新发展。 中科天玑是大数据分析系统国家工程实验室的重要共建单位和示范应用基地，承建的大数据引擎及情报分析系统实验室致力于推进大数据基础设施、大数据分析和情报大数据示范应用三大方向技术研究和大数据产品的定型推广。
中科天玑数据科技股份有限公司
2021-02-01
教学资源库 | 点睛题/概念测试题/数据库
产品详细介绍
阶段：小学、初中、高中
学科：语文、数学、英语、物理、化学、生物、政治、地理、历史、信息技术应用、安全教育
形式：视频、图片、文字
教材版本：包含全国各地主要应用版本，如人教版、北师大版、浙教版、苏教版等，与当地教学教材高度匹配
结构化资源内容：由浅到深，逐步进阶
课前—自学资源
“学材”区别于“教材”，指的是经过精心加工、适合学生自主学习的教学资源。
课中—点睛题
点睛题是U伴慧学平台特有的教学资源，专门用于让教师即时了解学生对核心概念的理解与掌握状况，目的是培养学生的高阶思维能力。
课后—探究资料
对知识点的补充、拓展、探究性资料，可以引导学生更深入地思考问题，完善自己的知识，解决问题。
练习题库：全过程可应用，知识点的测试题目。
深圳伟东云教育科技有限公司
2021-08-23
东南大学生命健康高等研究院生物安全柜采购公开招标公告
东南大学生命健康高等研究院生物安全柜采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网（https://dnzb.seu.edu.cn/）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。
东南大学
2022-06-14
安徽大学健康科学与技术研究所科研团队取得多项科研成果
MLBP模型以肽序列向量为输入，取代其他预测方法常用的氨基酸理化特征。利用嵌入层，从序列向量中学习出稠密的连续特征向量。然后，通过卷积神经网络层从特征向量中提取卷积特征，并结合双向门控循环单元层提高预测性能。
安徽大学
2022-06-13
安徽大学健康科学与技术研究所科研团队取得多项科研成果
近日，我校健康科学研究所科研团队在各自研究领域取得多项科研成果。
安徽大学
2022-06-01
基于新一代测序的生物信息云平台及其在科研和医疗健康领域的应用
1 项目简介本项目建立的生物云平台，以基于 Web 的方式提供服务，用户可以轻松快速获取服务，国内外普遍缺乏成熟的技术，标准和平台。我们首次把独具特色的机器学习模型预测算法与最新的高通量测序方法（ non-polyA RNA-seq） 相结合。我们的研究对象为长链非编码 RNA（ non-PolyA），目前国际上还很少有人通过高通量测序技术对疾病的 lncRNA 进行全面预测分析和功能分类。随着测序速度不断提高，测序成本不断降低，本项目将来可以发展为面向人民大众的个性化医疗服务的平台。 图 1 生物医学信息云平台的产业化方向 http://www.incrna.org图 2 生物医学信息云平台的应用程序一览 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本项目使用的核心技术“基于整合性生物信息云计算和新一代测序技术（ incRNA） 的非编码基因组疾病（如癌症）检测技术平台”已经通过软件查新认证（ 20121022044750914）。正在准备申请国家版权局软件著作权登记证书。2 效益分析（ 1）随着新一代高通量测序技术的发展，生物信息数据爆炸式增长，数据解读成为生物医学研究和临床应用的巨大问题，我们团队依托清华大学生命学院鲁志实验室在生物信息学，尤其是在 lncRNA 领域的技术专长开发的云计算平台将为广大科研工作和和临床用户提供可靠的数据分析云服务，提高他们的科研效率，为科学的发展做出贡献。 （ 2）我们团队通过与中国人民解放军总医院，上海肝胆医院等十多家临床单位的合作，将为鉴定癌症的早期诊断和药物治疗提供新的靶点，这不仅会增强中国基础临床科学的发展，通过临床应用还会为病患者带来癌症早期诊断、健康管理等个性化医疗服务，这将具有广泛的社会效益。 （ 3）通过我们打造高通量测序数据分析云计算平台和开展以癌症早期检测为主要内容的个性化医疗服务，将为中国培养一批高水平的生物信息数据分析人才，这将增强中国在生物信息学方面的实力。
清华大学
2021-04-13
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学
2021-04-10
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。
北京大学
2021-02-01