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软件分析,测试与演化技术
本成果所属项目获得教育部自然科学二等奖和商业部科技进步奖三等奖。 (1)基于主题模型的软件工程数据建模和分析技术。 (2)基于形式概念分析的修改分析和测试技术。(3)基于自然语言处理的软件数据预处理技术。 (4)个性化的软件开发和维护管理。 (5)自动化的软件数据概要化技术。 (6)基于动态主题模型的软件演化建模技术。 (7)针对具体软件历史代码库的词库自动构建技术。
扬州大学 2021-04-14
机床状态监测与分析技术
掌握了基于有限元仿真模型的状态监测技术,利用传感器测量信息实时修整有限元模型参数使其能够真实反映机床状态的目标,从而获得信息量大且准确的监控信息。该技术已用于秦川机床集团齿轮磨削主轴热误差的监测以及滚珠丝杆状态监测之中。
上海理工大学 2021-01-12
机床动态性能测试与分析
开发了基于运行模态分析(OMA)的机床动态性能测试与分析技术,其技术特点为无需人工激励,通过借助环境振动如地基振动作为激励、机床运行产生的振动即可满足采集要求。采集信号只涉及输出响应信号,无需激励信号,且不存在锤击法中捶击所得数据不满足要求的情况,操作简单。
上海理工大学 2021-01-12
图像视频编码理论与计算方法
本项目研究成果产生了极其突出的国际学术影响,发表SCI论文109篇,包括信息科学领域国际一流期刊IEEE Transactions论文53篇,其中,8篇代表性论文他引2091次,SCI他引共计875次。获IEEE电路与系统协会颁发的2011年度IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology最佳期刊论文奖,以及3项国际会议最佳论文奖。经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定,一致认为该项目的研究成果创新性强,“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。
电子科技大学 2021-04-10
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI),现已成为全球材料创新研发的强大助推剂,将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合,加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析,将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分,通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测,实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化,为新材料的开发设计提供指导,实现产品全制备周期的数字化、智能化管理,提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学 2021-02-01
图像视频编码理论与计算方法
经四川省科技厅组织省内外专家进行成果鉴定,一致认为该项目的研究成果创新性强,“达到国际领先水平”。 相关技术成功应用于国家火星探测项目“萤火一号”。
电子科技大学 2021-04-10
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划(Materials Genome Initiative,MGI),现已成为全球材料创新研发的强大助推剂,将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合,加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析,将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分,通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测,实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化,为新材料的开发设计提供指导,实现产品全制备周期的数字化、智能化管理,提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学 2021-04-13
云计算中的服务调度与评估
云计算是由网格计算、虚拟化技术、普适计算、平台级服务、软件级服务等概念的混合演进而来的新兴计算机科学概念。它将计算任务分布在大量计算机、存储设备等构成的资源池上,使云用户能够根据需要获取计算能力、存储空间和各种软件服务等,是一种通过互联网将各种资源通过一定的方法整合在一起,以服务的形式向外提供的商业模式,有着良好的发展前景。 本课题针对云计算的调度和评估进行了研究,结合现有的协商调度算法和多Agent等技术,研究和设计一个高效可靠的面向服务的调度和评估模型。本调度和评估模型具有以下特点: 1、 完全采用分布式调度,不存在中央调度器,任务的调度由各个节点的调度器通过协作共同完成,有效避免了单点失效问题,提高了系统的安全性和可靠性。 2、 根据不同的服务质量需求,提供灵活的多目标调度机制和多指标评价策略。模型综合衡量了完成时间、费用、负载均衡、可信度等指标,根据服务的特性以及系统的运行状态特征动态地制定评价指标的优先权。 3、 采用多Agent技术,通过自主的Agent的协作完成任务。每个节点都有自己的资源管理Agent、服务调度Agent等,不受其他节点加入和退出的影响,具有良好的系统扩展性,满足了大规模的应用请求。本模型通过对云计算环境中各类虚拟资源的合理调度和评价,提高资源的利用率,并满足用户的QoS需求。因此,并为云计算产业的发展提供了很好的技术支撑。
大连理工大学 2021-04-13
噢易计算机实验室智慧服务系统
聚焦计算机实验室上机管理核心业务,覆盖机房上机全场景应用(上课上机、专项上机、自由上机)。简化实验室上机资源分配流程,提供高效易用的上机管理和服务,通过数据分析与挖掘、可视化呈现等手段,为机房管理者日常运营管理,以及实验室建设效果展示,提供了有力的数据支撑,方便信息化管理者实时掌握应用的数据变化,有效合理的运营决策。 方案架构 服务器端:系统服务器程序、用户认证服务程序 客户端:支持部署在多种架构(VDI/VOI/IDV)的云桌面和PC桌面中,客户端负责接收服务器指令 管理端:通过浏览器访问,统一远程管理大规模的上机终端设备,支持跨校区管理 微信小程序:学生通过手机微信小程序,完成上机课程查询和上机预约 方案组成 上课上机管理 [应用场景]:适用于学校不同专业实验课程上机安排,根据排课课表进行上机 [上课上机流程]:教师申请课程任务⇒管理员执行排课⇒准备上课上机⇒指定桌面,执行上课⇒提醒学生下课,上机结束 专项上机管理 [应用场景]:适用于临时申请实验机房,比如:专业实操训练、校外招聘考试、学期末考试等上机需求场景 [上课上机流程]:教师提前申请⇒上机实验室和时间申请成功⇒准备专项上机⇒指定桌面,执行上机⇒提醒学生下课,上机结束 自由上机预约管理 [应用场景]:适用于非上课上机和专项上机时段外,都可以灵活安排对外开放,学生自由预约上机,资源充分利用 [上课上机流程]:学生提前预约⇒预约时间到,学生登录上机⇒预约时间结束,提醒下机 价值优势 1)多种上机模式 提供多种上机模式,满足不同的实验机房上机应用需求,提高实验机房资源利用率。 2)灵活上机排课,上机联动 课程排课支持按校区排课,便于大项目跨校区应用;到点按课表执行上课上机,可自动切换进入指定桌面系统。 3)多维度上机数据分析 提供“实验机房应用分析”,包括终端使用时长、桌面并发数、桌面访问次数、软件使用次数等分析,以及“学生上机时长分析”、“课程考勤╱课程课时分析”。 4)多形态终端桌面统一管理 可以统一管理不同形态终端桌面,包括VOI、VDI、IDV云桌面,以及PC桌面,统一纳入上机桌面,进行集中管理。
武汉噢易云计算股份有限公司 2022-09-23
论坛观点聚焦 | 平行论坛:教育家精神的时代内涵与实践探索
5月23-25日,建设教育强国·高等教育改革发展论坛在长春举行。高水平大学书记校长、顶尖专家学者、创新型企业家等,齐聚一堂,共同开展教育领域重点难点问题大讨论,促进最活跃、最前沿思想的“交流碰撞”,实现“同题共答”、经验共享。
中国高等教育学会 2025-06-05
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