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基于深度学习的新一代智能隐身器件
光学领域顶尖期刊《自然·光子学》报道了浙江大学信息与电子工程学院陈红胜教授课题组的一项最新研究:在国际上率先实现基于深度学习的新一代智能隐身器件。在不依赖任何人为操控的情况下,快速地动态适应变化的背景环境,从而与背景电磁环境特征融为一体,实现自适应隐身。论文审稿专家认为:“这是一项激动人心的、及时而杰出的工作,它连接了变换光学、电磁超材料和人工智能等领域,为智能光子材料和器件这个新兴领域树立了很好的标杆,也将大大促进其他智能电磁器件的发展。”自然界存在两种“隐身”策略。一种是在变色龙和章鱼生物中常见的拟态隐身,使自己融于周边环境;另一种是透明隐身,即光透过物体时不产生任何散射,例如海樽和水母。科学家近年来提出的变换光学隐身方法则区别于上述两种策略,它利用坐标变换的方法来控制电磁波,使其绕过被隐身的区域,按照原来的方向传播,从而使物体完全隐形。与自然界的“隐身衣”相比,人类的“隐身衣”多数只能工作在单一的环境背景和既定的入射波条件。如果稍加改变外界环境或者入射波,隐身效果便会大幅度降低。“理想的隐身衣应该和章鱼和变色龙一样,能够快速自动地适应于变化的外界刺激和背景环境。”陈红胜说。如何才能实现这一点?“章鱼有色素细胞,我们有可重构的新型人工电磁材料单元;章鱼有中枢神经,我们有深度学习方法;章鱼有光敏细胞,我们可以搭建电磁波和环境探测器。”论文第一作者、课题组成员钱超说。当前,深度学习已经开始渗入电磁材料领域,但是主要偏重于理论上设计优化人工电磁材料。如何在实验上实现新型的智能电磁材料、构建新一代智能隐身系统并实现快速有效的自适应隐身,是一个极具挑战的课题,在此之前还未见成功实验的报道。经过三年多的不懈努力,陈红胜研究团队组在充分研究隐身领域关键技术瓶颈的基础上,在微波段成功实现了智能自适应隐身器件。研究团队设计了一项小车智能隐身实验——小车身披一层超薄的可重构的超表面隐身材料,这件“隐身衣”由智能芯片控制,集成了训练好的深度学习模型,能够根据输入的电磁信息快速做出决策,改变“隐身衣”的电磁响应。探测雷达随机改变着入射波的频率、极化和入射角,而小车的任务就是动态适应变化的探测信号,对雷达“隐身”。当环境发生变化,变色龙大约需要6秒时间过度到环境色;而当电磁环境发生变化时,披着智能隐身衣的小车只需要15毫秒就能自动地实时“换装”。陈红胜教授表示,智能隐身成功地融合了新型电磁材料和人工智能等领域,其采用硬件手段实现用于隐身调控的深度学习模型,在应用中只需单次前向计算即可做出合理的决策,大大地缩短了响应时间,这一方法对于实时性要求很高的其他应用也有很好的借鉴意义
浙江大学 2021-04-10
一种基于表示学习的星图识别方法
本发明公开了一种基于表示学习的星图识别方法,该方法利用端对端的、基于表述学习的神经网络模型RPNet,用于快速高效且鲁棒性强的全天星图识别任务
北京航空航天大学 2021-04-10
基于深度学习的生物质燃料品质识别系统
已有样品/n1)主要技术特点:该成果的特点是针对生物质燃料的光谱图像,利 用深度特征学习方法,建立生物质燃料的水份和灰份含量的传感函数模 型,然后,针对现场获取的生物质燃料光谱图像,利用训练好的传感函数 模型,自动检测和评估生物质燃料成份和品质。与现有生物质燃料成份检 测系统相比,具有生物质燃料品质检测速度快、精度高等优点。 2)主要技术指标:(1)水份和灰份含量检测误差:<1%; (2)水份和 灰份含量检测速度:<2 秒/样本; 3)应用范围:可用于生物质发电厂生 物质燃料品质评估,提
华中科技大学 2021-01-12
ALTERA 2C5 CYCLONE-II FPGA学习板
EMOD扩展模块是由上海皮赛电子有限公司设计、生产的一系低速外围应用电路模块。
上海皮赛电子有限公司 2021-02-01
小书圣书法学习机-单机版
● 2015年国内率先架构智慧书法教室模型并推向市场,智慧书法教室领军品牌 ● 2016年推出交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3) ● 《中小学智慧书法教室装备规范》团体标准提出单位和牵头制定单位 ● 中央电视台、中国教育电视台多次报道的书法教育装备 ● 30项国家专利 ● 荣获第76届中国教育装备展示会金奖 ● 2019年推出无“电”临摹台技术,保障学生用电安全 ● 连续入选2018-2021中国教育装备行业协会推荐产品   为了满足众多个人用户的使用需求,华文众合推出了小书圣书法学习机(单机版),基于交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3),内置名师示范视频、名家课堂、历代碑帖等丰富资源,实现“让书法名师走进家庭”,一家人跟随名师学书法等愿望。       该产品推动个人书法学习的数字化进程,是书法普及、书法提高、书法教研、书法创作、书法养生、有益身心健康的法宝。小书圣书法学习机,学玩结合,效果立竿见影。家人共学书法,浸润传统文化,其乐融融! 单机版特色 ● 传统与科技融合,而不摒弃传统 ● 交互式数字临摹台专利技术(专利号:ZL 2017 2 0926057.3)结合互联网技术用于传统书法教学 ● 简单易用,是一款老人、成年人、儿童都可以掌握的系统 ● 丰富的网络资源:包括高清碑帖资料库、书法家示范视频等 ●“一对一”教学效果:书法家边讲解、边示范,类似一对一教学效果 ● 书法知识库系统 ● 体验式教学系统,让学生兴趣倍增 ● 书法集创系统,包含扇面、团扇、横幅、条幅、对联、斗方等多种集字创作模式
北京华文众合科技有限公司 2021-08-23
易百分Ai智能学习机平板电脑
深圳市易百分实业有限公司 2021-08-23
寒旱地区被动式生态户厕系统
该方案针对寒旱区户厕用水不便、冬季上冻、清掏成本高等问题,提出了一种创新解决方案。通过太阳能加热技术与柔性材料结合,有效减缓冬季上冻问题,同时提高粪便堆肥发酵效率,确保极寒天气下的正常使用。方案优势如下: 人性化设计:粪便无害化处理减少蚊蝇滋生和异味,提升农村人居环境。温感座圈、扶手、置物架及太阳能照明等设施,提高冬季如厕舒适度和老年人如厕安全性。 环境友好:便器无需用水,粪尿经无害化处理后可直接还田利用,降低环境污染风险和碳排放。 经济可持续:相比同类设备,施工和使用成本显著降低。高效防冻措施减少施工复杂度,太阳能加热和好氧堆肥技术降低水电支出,减量化处理减少清掏频率,便于农民自行还田利用,进一步降低维护成本。 获得UNICEF(联合国儿童基金会) 2024imaGen Ventures全球挑战赛,最终十佳项目(中国唯一团队),获得国际可持续专家一致好评,5月份正式发布。
清华大学 2025-05-16
安瑞斯移动式空气净化仪
ACR 360A是一款智能落地式空气净化仪,净化室内有害气体和粉尘PM2.5,提升实验室空气质量,降低职业病的危害。 空气净化仪配备移动/固定脚轮,Airs touch可视化人机界面,5英寸医用级专业触摸屏,智能控制系统,APP远程服务平台。  
安瑞斯(上海)科技有限公司 2026-01-04
一种群体作物根系的垂直分布监测装置
本发明提供一种群体作物根系的垂直分布监测装置,包括:第一步进电机、第二步进电机、第三步进电机、视觉传感器、控制板和至少一个透明管;所述第一步进电机、第二步进电机和第三步进电机分别为空间上x、y和z轴设置,用于实现对所述视觉传感器的移动控制;所述视觉传感器通过导线与所述第三步进电机连接,用于采集所述群体作物根系的地下根区图像;所述控制板用于根据透明管的位置发送指令将所述视觉传感器送入透明管;所述透明管设置于群体作物种植区域的地下,多个不同的透明管依不同植株的位置而分散设置。本发明可以在不影响群体作物自然生长的情况下实现现场无人操作、根系垂直分布图像的自动采集与实时传输,进而实现全程自动监测。
中国农业大学 2021-04-11
人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布
西南交通大学​​经济管理学院2017级硕士研究生袁韵在导师指导下与国内外多名教授共同合作研究,于伦敦时间2020年4月29日在国际顶级期刊《自然》(Nature)在线发表论文《人口流动驱动新冠肺炎疫情在全国的时空分布》(Population Flow Drives Spatio-Temporal Distribution of COVID-19 in China)。该论文构建了“人口流动-风险源模型”,模型能利用有关人口流动的匿名整合数据准确预测新冠肺炎疫情的扩散时间和地域分布,便于决策者进行有效地风险评估和资源分配。在开发该模型时,研究人员基于匿名移动电话位移数据,对在2020年1月1日至1月24日期间武汉流出或途经武汉的11478484人次进行了分析,这些人口迁移至全国31个省的296个地级市。他们的研究显示,湖北省的封城举措是非常正确的,它能及时控制传染源的传播,有效降低了各地疫情的风险。此外,研究人员发现,根据2020年2月19日武汉外流人口的分布,能够准确预测到全国新冠病毒感染者的相关频率和地理位置分布。此外,通过“人口流动-风险源模型”衍生出的一个疫情发展的基准趋势和一个指数,可以用来评估随着时间的推移不同地区新冠病毒传播的风险。与大多数流行病学预测模型不同的是,他们团队构建的模型基于人口的实际流动情况来预测疫情的地域分布和传播趋势。对于新冠肺炎疫情,该模型至少提前一周预测了全国范围内的病例感染情况和地理分布。团队的研究结果能够对各地疫情风险的大小进行预警,并探测出社区传播严重的地区,在疫情发展的早期为相关部门提供决策依据,以便其能够及时采取应急措施。论文作者在摘要中提到,任何国家的决策者都可以使用这种方法,利用现有的人口流动数据进行快速而准确的风险评估,并在疫情爆发之前规划有限的资源分配。本文的作者之一,美国耶鲁大学教授尼古拉斯·克里斯塔斯基称:“这项研究结果揭示了中国有关新冠病毒案例报告的准确性,从不同来源获得的完全不同的信息(移动通信显示的人口流动)可以很好地预测病例数,这符合流行病学的预期(至少在2月19日之前)。”该项研究发布后,国际上有BBC等30多个新闻媒体报道,国内媒体也有许多报道,其中,央视国际电视CGTN、中国日报、中国科学报、环球时报、文汇报、中新网等政府官方媒体都强调了这项研究对于疫情防控的重要意义。除了文章本身的学术贡献之外,该项研究也表明,中国的疫情研究是国际合作并且是公开透明的:论文于2020年2月18日提交至世界权威学术期刊《自然》并传递给相关的国际机构,第一时间与世界分享了我国抗击疫情的经验。此外,通过论文可以看出,我国武汉以外的疫情数据是有时空规律的,与第三方的手机流动性数据完全契合,以学术证据反驳了国际上的某些谣言和诽谤。
西南交通大学 2021-04-11
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