|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
动态云服务请求下数据中心多能源的在线控制方法和系统
本发明公开了一种动态云服务请求下数据中心多能源的在线控 制系统，包括系统状态监控模块、负载调度模块和多源供能系统管理 模块，负载调度模块包括延时敏感型请求调度子模块和延时容忍型作 业调度子模块，系统状态监控模块用于每隔一段时间接收来自用户的 云服务请求，判断云服务请求是延时敏感型请求还是延时容忍型作业， 并在云服务请求是延时敏感型请求时将该云服务请求发送到负载调度 模块的延时敏感型请求调度子模块，在云服务请求是延时容忍型作业 时将该云服务请求发送到负载调度模块的延时容忍型作业调度子模 块。本发明能够优化数据中心供能系统的长期运营开销，并且不需要 提前获取任何系统数据或者假设任何的稳态分布。 完成人：金海、刘方明、邓维
华中科技大学
2021-04-11
一种支持异质智能无线传感器在线开放规划的方法及系统
本发明公开了一种支持异质智能无线传感器在线开放规划的方法及系统，包括通过互联网在线注册 智能无线传感器元数据到 SOS 服务、构建并在线安装智能无线传感器规划插件、在线注册智能无线传 感器元数据到 SPS 服务、在线获取智能无线传感器任务规划参数描述、设置智能无线传感器任务规划参 数并在线验证智能无线传感器任务规划参数有效性、在线提交智能无线传感器任务规划请求、基于时空 位置在线获取智能无线传感器观测数据七步骤；本发明实现了异质智能无线传感器在
武汉大学
2021-04-14
一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统
本发明公开了一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统，包括正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、反面光源、反面相机、光电编码器、第一传送带机构、第二传送带机构、机架、操控平台、报警指示模块、显示模块、控制按钮、以及主控系统，正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、反面光源、反面相机、光电编码器均固定在机架上，正面位置传感器高于第一传送带机构、第二传送带机构的上平面，本发明能够解决现有三维网状物缺陷在线检测系统存在的只能够扫描工件的一个面、工作效率低、多次扫描易出现工件磕
华中科技大学
2021-04-14
感应电机矢量控制系统功率管开路故障的在线检测方法
本发明公开了一种感应电机矢量控制系统功率管开路故障的在线检测方法，包括：通过矢量控制驱动系统中已有的电流传感器和速度传感器分别测出三相电流和转速；再通过坐标变换计算出转子磁链定向的同步旋转坐标系下的 d 轴电流和 q 轴电流；将正常工作时的初始角代替故障时的初始角来重构 a 相电流相位角，将重构的电流相位角划分为六个阶段；将检测的 d 轴、q 轴电流与给定的 d 轴、q 轴电流进行比较，获得电流偏差 Eid 和 Ei
华中科技大学
2021-04-14
一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系统
本发明公开了一种基于机器视觉的三维网状物缺陷在线检测系 统，包括正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、 反面光源、反面相机、光电编码器、第一传送带机构、第二传送带机 构、机架、操控平台、报警指示模块、显示模块、控制按钮、以及主 控系统，正面位置传感器、正面光源、正面相机、反面位置传感器、 反面光源、反面相机、光电编码器均固定在机架上，正面位置传感器 高于第一传送带机构、第二传送带机构的上平面，本发明能够解决现 有三维网状物缺陷在线检测系统存在的只能够扫描工件的一个面、工 作效率低、多次
华中科技大学
2021-04-14
多维度资源性能干扰感知的虚拟机在线迁移方法及系统
本发明公开了一种虚拟机在线迁移方法，属于计算机虚拟化技 术领域。该方法具体为：中心控制服务器监控各物理服务器的资源消 耗状态，以优化资源消耗状态为目标确定迁移源物理服务器；在迁移 源物理服务器上选取候选待迁移虚拟机，按照一一对应方式构成候选 迁移方案；综合虚拟机迁移过程造成的迁移性能干扰以及迁移之后对 目的物理服务器造成的同机性能干扰评价候选迁移方案造成的整体性 能干扰；从各候选迁移方案中选取整体性能干扰最小者作为最
华中科技大学
2021-04-14
一种超高速有轨机车的轨道在线实时清洗系统与清洗方法
本发明涉及一种超高速有轨机车的轨道在线实时清洗系统与清洗方法，其针对多种速度、多种类型、多种车型的机车轨道，使用激光进行在线实时智能清洗。
该发明采用自动化的控制模块，旨在解决超高速机车运行的安全性问题。该系统包括：稳像超高速识别模块、智能吹扫以及激光清洗模块、稳像超高速检测模块、二次智能吹扫以及激光清洗模块、中控高速计算机模块、激光调节模块、低噪声高速空气压缩机模块。该清洗方法完成高速机车前端远距离异物的识别，智能吹扫以及激光清洗模块进行清洗，稳像超高速检测模块对清洗结果进行智能判断，二次智能吹扫以及激光清洗模块进行二次清洗等工序。
湖北工业大学
2021-01-12
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11
一种安全高效的联邦学习技术
1.痛点问题
在大数据应用领域，当前普遍存在数据隐私安全、数据孤岛和终端设备计算能力受限等问题。如何在保障数据安全、隐私安全和安全合规的条件下，联合使用跨机构或跨设备中的数据，实现数据价值的深度挖掘和流通是亟待解决的行业问题。
2.解决方案
本技术在现有联邦学习框架的基础上提出一系列改进方案，综合提升了联邦学习的安全、效率和模型质量。首先，基于纵向联邦学习具有突破数据孤岛和保护数据安全的优点，采用自编码信息混淆技术实现标签隐私信息的保护，在不影响联邦建模效果的前提下，构建了一种新的数据高效、安全、合规的使用范式，该技术可应用于纵向联邦学习场景中实现多方安全联合建模。其次，通过结合联邦学习打破数据孤岛和保护数据安全，预训练大模型可实现知识持续积累，有选择的知识蒸馏技术可实现保护隐私、模型压缩和知识迁移等方面的优势，构建一种新的数据高效、安全、合规的使用范式。即在服务器端充分利用丰富的计算资源，打造出更为强大的模型，并通过有选择的知识蒸馏策略，实现知识在服务器端的持续正向积累，来提升资源受限的终端设备和拥有大模型的服务器两端模型的整体表现，从而实现一种“数据、模型不动，知识动”的效果。
合作需求
本技术与孵化产品在金融、医疗、制药和政务等数据敏感行业数据合规使用和多方协同建模应用上有合作需求，可服务于政府与企业等机构：
1）金融领域合作
本技术与孵化产品可服务于金融科技各级（部委与地市级）主管单位，以及各类银行、保险等金融机构。可应用于金融领域中高敏感数据的合规使用和跨机构间联合建模应用场景，例如银行征信、反欺诈等应用，以降低金融欺诈、骗保等事件发生，产生积极的社会效益。
2）医疗和制药领域合作
本技术与孵化产品可服务于医疗和制药领域各类政府主管单位、医院和制药企业等。可推动医疗和制药领域数据安全协作利用，为医疗领域有效监管、AI制药和辅助诊疗等智能应用提供数据安全协作基础，提高制药效率，降低制药成本和周期、促进新药研制等。
3）智慧政务领域合作
本技术与孵化产品可服务于科技、工信和大数据等各级（部委与地市级）主管单位。可为政府建立数据要素市场提供数据安全流通技术保障，促进数据要素安全有序流通，也可支撑政务服务水平提升，协同推进地方政府的数字政府建设。
清华大学
2022-05-19
基于大数据的用户业务行为学习
南京邮电大学
2021-04-14