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厦门大学海洋监测与信息服务平台
厦门大学海洋监测与信息服务平台( Marine Monitoring and Information Service Platform, Xiamen University,简称MIS),即厦门及其毗邻海域海洋经济发展及海洋生态文明建设信息服务平台二期(No:15PZB009NF05),由厦门南方海洋研究中心与厦门大学联合共建,平台致力于构建以水环境观测网络、海洋动力学模型、遥感技术为基础的信息集成与共享服务平台,应用于海洋灾害跟踪与风险评估、海洋工程支撑与服务、海岸带动态变化监测、水环境安全以及海洋经济发展布局等,推广海洋监测与信息技术等海洋高新技术的应用和示范,服务于区域海洋经济发展及海洋生态文明建设。
厦门大学 2021-04-10
风电机组——传动系统状态监测与诊断
1、ARM+FPGA内核 2、多类传感器混合输入 3、低\高速轴分段采集 4、18位A/D,高速并行采集 5、12通道振动\2通道键相\通道 4-20mA 6、以太网\现场总线\无线通信
东南大学 2021-04-11
洗衣机多功能数据采集与监测系统
● 项目简介:洗衣机多功能数据采集与监测系统,用于洗衣机的多种性能测试,可以为洗衣机改进设计提供可靠的实验数据。该系统还可以用于其他家用电器性能测试。测量参数种类多(包含温度、压力、流量、转速、湿度、电流、电压、风速),参数个数多(16通道),操作方便,性能可靠。技术水平:填补国内空白● 项目成熟度:应用实例:“洗衣机多功能数据采集与监测系统”用于博西华电器有限责任公司(Simens与BOSH合资的洗衣机研发中心)。
南京工业大学 2021-04-13
公路路面监测与智能化视频分析系统
北京工业大学 2021-04-14
环境DNA条形码精准监测与诊断技术
团队在国内率先开展基于DNA条形码的水生浮游动植物物种鉴别和多样性监测,并取得了初步进展:开发了基于高通量测序技术构建小型浮游生物条形码数据库的方法,用于浮游植物和浮游动物条形码数据库的构建;初步验证了基于分子生物学技术进行物种鉴定的技术方法可行性,可以用于实现水生生物物种的快速监测。宏条形码技术不仅提高了我们对环境生物多样性的认识,也极大地降低了生物监测的成本,提高了物种监测的通量和效率。申请相关专利7项,已授权6项。
南京大学 2021-04-14
大气环境与排放监测仪器研发
上海理工大学 2021-01-12
大型电力设备状态分级监测诊断管理网络 及分析处理中心
我国的电力工业在近十年内有了很大的发展,并将有更大的发展。作为电站的大型设备,其运行的安全性、可靠性和经济性是至关重要的,不仅关系到电厂的安全与生产效益,而且对国民经济有直接影响。 但是多年以来,汽轮发电机组损失均在千万元以上,直接经济损失则在数百亿元以上。据统计,1988年至1991年四年来全国发电机事故总台达219台次,占装机总台数(462台
西安交通大学 2021-01-12
一种多信号的重构方法
该方法首先对多个接收信号分段、滤波,再使用不同的测量矩阵对每个滤波之后的信号重新线性组合,在一系列利用了这多个信号之间相关性的低复杂度迭代运算后,可以测量出每个原始信号在同一特征基下的展开系数,从而实现对每个原始信号更加精确的重建。
电子科技大学 2021-04-10
基于蚯蚓生物效应的城市污泥处理技术研究与工程实践
利用蚯蚓动物反应器将有机废弃物与脱水污泥进行同步处理,能够解决区域一定范围内的以污水处理厂污泥为主的有机废弃物污染问题。蚯蚓的适应和消化能力强,能够起到分解混合物中的有机物,调节系统的氧化还原条件和改善微生物群落结构等作用,迅速的完成将污泥到处理产物(蚯蚓粪和蚯蚓)的转化。本研究从资源循环利用角度出发,主要研究蚯蚓动物反应器对污泥处理的最佳反应条件及处理产物的应用前景,以期为更好的将有机废弃物与污泥一并资源化利用提供科学指导与理论依据。
浙江大学 2021-04-11
基于机器学习的多模态医学影像信息处理与分析
多模态医学影像信息处理与分析,具有重大的应用背景,是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法,主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为: (1)建立统一的特征描述模型,实现跨模态医学影像的统一特征描述; (2)提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架; (3)在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下,实现高效率单模 50 态影像检索,有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度,实现用户友好的 检索结果展示; (4)从结构复杂的多模态医学影像数据中,挖掘有用的知识,构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警; (5)完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发,为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助,项目执行期 2013.1-2017.12。
山东大学 2021-04-13
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