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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
电储能电池远程数据采集和安全传输协议研究
项目背景:2021 年国务院政府工作报告中指出,扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作,加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost&Sullivan 发布的一项新报告指出,预计到 2030 年,全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23%。由此可 见,未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面,储能电 池安全性引起广泛关注,2019 年 4 月 19 日,美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故;2021 年 4 月 16 日,北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点,英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内,中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而,目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统,储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大,需要采集的数据缺乏规范标准。另外,何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确,目前基本是 通过人工经验判断,效率不高,并且准确率较低。如果能够 通过机器学习,深度学习等人工智能手段,结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据,学习并分析其运行 规律,挖掘出数据变化导致的潜在安全风险,电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述:1.研发储能电池故障预测模 型,利用人工智能等手段,通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析,实时监控电池运行状态, 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估,实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议,对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集,并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制,有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统,对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施,通过网络实现对储能电池的远程 管理,从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 
青岛安瑞信息技术有限公司 2021-09-10
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
广东省基础与应用基础研究基金委员会关于“载生长因子BMP和VEGF的骨再生材料的成骨机理研究”等拟终止项目的公示
根据《广东省省级科技计划项目验收结题工作规程(试行)》(粤科监〔2020〕77号)、《广东省科学技术厅关于广东省基础与应用基础研究基金(省自然科学基金、联合基金等)项目管理的实施细则(试行)》(粤科规范字〔2021〕4号)有关终止的规定,现对“载生长因子BMP和VEGF的骨再生材料的成骨机理研究”等49项拟终止项目进行公示(详见附件1)。公示期自2023年8月8日至8月14日,共5个工作日。
广东省基础与应用基础研究基金委员会 2023-08-09
浙江“揭榜挂帅”产研融合平台上线
浙江大学党委副书记、副校长张宏建表示,“找教授”平台与“揭榜挂帅”平台的融合,将提升高校科研资源配置效率,不断增强企业发布技术难题需求的积极性,提高“揭榜挂帅”项目转化率。期待厅校能够继续共同探索浙江科技人才培养和科技成果转化的新范式。
浙江省科技厅 2021-04-27
模拟驾驶六自由度动感平台仿真
针对六自由度电动或液压平台,输入六个缸体的空间几何数据,建立电动缸空间运动模型。在六自由度平台合理的运动范围内,输入任意六自由度数据(X,Y,Z坐标,以及绕X,Y,Z轴的旋转角度),可以精确计算出每个缸体运动的长度,并用三维图形进行显示。 每个缸体采用位移传感器实时监测缸体长度,通过给定不同的驱动电压和驱动时长,可以使得六自由度平台做出预定姿态。 若相关企业需要,该专利可低额转让,具体价格面议。
江西师范大学 2021-05-05
FC-AE航电地面仿真测试平台
当前光纤通道(Fibre Channel:FC) 以其高速率和高可靠性在航空电子环境得到了广泛的应用,一个典型的战机航电系统如下图所示: 为研究航电系统的性能,经常需要搭建地面仿真平台进行预先的评测。对应上图所示,我们可以搭建如下的地面仿真系统: 该系统包括自研制的: FC-AE仿真接点卡、FC-AE协议分析/监控卡、 FC-AE故障注入卡、 FC-AE网络交换机、FC-AE 数据监控记录分析仪。上述五项设备可以独立使用,也可部分或全部联合构成航电地面仿真测试平台使用。
电子科技大学 2021-04-10
高密度高性能并行计算平台
高密度高性能并行计算平台是将CPU刀片、DSP卡、GPU卡通过高速总线进行互联;采用异构并行计算框架,实现多机、多卡、多核的资源分配和负载均衡;提供适合大规模并行计算的算法平台。用户在该平台上采用传统的串行思路编程即可实现大规模的并行计算。 该计算平台相对于传统的服务器系统具有体积小、重量轻、功耗低、计算能力强的优点。由于CPU适合逻辑业务、DSP适合粗粒度的并行计算、GPU适合规整数据的细粒度计算,所以通过CPU刀片、DSP卡、GPU卡数目的组合配置,可适合多种、不同类型的计算业务。 1. 硬件环境 硬件环境为6U高标准的服务器,最多可支持三类(CPU/DSP/GPU/)、9张板卡。在板卡间提供网络和PCIE的高速数据总线,示意图如图1所示。 平台硬件包括一个主控板和8个扩展插槽。主控板集成1片Intel i7的CPU;8个扩展插槽可插CPU刀片、DSP板卡、GPU板卡及其任意组合。因此即可组成小型的PC集群,也可以组成高性能的GPU服务器、DSP服务器,或它们之间的组合。该硬件平台还可通过InfiniBand高速网络进行扩展,最大可形成20个服务器互联的统一的软硬件系统。 2. 软件环境: 平台中的CPU主要起控制作用,计算任务主要由DSP和GPU承担。针对高密度计算资源,通过软件框架屏蔽硬件差异。软件框架如图2所示。 平台提供动态链接库,封装任务的调度、CPU与DSP之间的通信、CPU与GPU之间的通信等功能。用户在动态链接库基础之上进行二次开发,实现自己的业务逻辑。 3. 参数指标: ? 单台计算能力:插8张DSP卡,做快速傅里叶变换(FFT),相当于40台8核Intel i7计算机的计算能力;插4张GPU卡,做场强计算,相当于50台Intel i7计算机的计算能力; ? 尺寸:6U标准高度,(420±0.6)mm×(256±1)mm×(≤500)mm(宽×高×深);重量:<35公斤;功耗:<1000瓦。 图1高密度高性能并行计算平台硬件示意图 图2高密度高性能并行计算平台软件框架
电子科技大学 2021-04-10
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