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高等教育领域数字化综合服务平台
艾迪思特智能融合信息终端TM-03
场景物联：内置物联网关，可以接入无线物联设备，实现灯光、风扇、空调、窗帘等用电设备管控，同时支持无线麦克风接入功能，实现教室无线扩声，一师一麦，根据场景进行自定义。
校园广播：支持图片、音频、视频广播播放功能，可将融合平台推送的任务信息进行解码播放，任意终端收到的任务信息以后自动运行播放。
课堂直播：主讲教室进行一键开启直播功能，听课教室设备自动开启，学生可同步观看主讲教室的推送的课程内容。
远程对讲、报修自如：内置IP对讲模块，通过融合平台实现语音呼叫、远程监听、监控联动等功能，在线完成督课巡课；本地实现一键故障报修。
深圳市艾迪思特信息技术有限公司
2022-11-03
艾迪思特智能融合信息终端TM-H
内置工业电脑，强劲性能，搭载HDBaseT端口，支持信号传输，性能稳定，运行流畅，功耗更低；
音视频解码，定时推送，可将融合管理平台的音视频任务进行解码播放，任意终端收到任务信息都会自动运行播放，任务结束后设备自动关闭，实现自动化管理；
智能联动：内置无线物联网关，可以接入无线物联设备；支持无线麦克风接入，实现教室无线扩声；
反向扫码，语音对讲功能：对接校园IC 卡，可插卡、刷卡、扫码或者反向扫码开机
深圳市艾迪思特信息技术有限公司
2022-11-03
艾迪思特智能融合信息终端NC-MINI
轻量化设计，极简操作：轻量化设计，一键开关所有多媒体设备；支持与麦克风智能连接；
音视频解码，定时推送，智能化管理；
智能联动：内置无线物联网关，可管理灯光、空调、风扇、窗帘等用电设备；
强电管理，能耗监测。
深圳市艾迪思特信息技术有限公司
2022-11-03
工业互联网产学研深度融合创新基地建设
工业互联网实现工业现场数据采集、监控管理、数据上云、进行云应用。硬件平台完成材料抓取、模具加工、包装检测、成品入库等工艺过程，模拟模具加工，为工业互联网云平台应用及工业APP开发提供真实数据支撑。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
智能制造生产型产教深度融合基地
该方案集中体现代工业生产流水线加工系统，将物料供给、工件检测、加工、搬运、立体存储等以及生产监控与管理等知识全面展示在学生面前。整个系统由多个功能站有机组合而成，而各功能站又可以由多个子功能模块组成，可根据实际需求重新组合，为在校学生提供一个符合职业角色的先进工业技术综合实训环境。
北京昊科世纪信息技术有限公司
2021-02-01
【天津市科技创新发展中心】推进主题教育成果转化 赋能党建业务融合发展
2025年4月14日，天津市科技创新发展中心官方微信公众号“天津市科技创新发展中心”以《推进主题教育成果转化 赋能党建业务融合发展》为题对我校进行了报道。
天津市大学软件学院
2025-05-21
协同育人提质量，产教融合促就业：第五届产教融合发展大会在江西南昌举行
为深化产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，探讨产教融合发展新内涵、新趋势、新举措，以“协同育人提质量，产教融合促就业”为主题的第五届产教融合发展大会12月25日在江西南昌举行。
中国高等教育学会
2021-12-26
基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法
一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景，从每个场景中随机地提取若干个训练图像块，将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示，聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块， 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中，然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化，统计每一幅场景的局部特征直方图，得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本，由分类器得到每一幅场景的预测类别标号，完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。
武汉大学
2021-04-13
一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法
本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法，利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM，结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下：通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM，基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM，通过高程差值获得 初始种子点，然后把种子点计算到像方，结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像，能有效的避免雪的干扰，准确地检测出云区，提高了遥感影像的利用率。
武汉大学
2021-04-13
用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统
用于彩色数字影像系统的色适应变换寻优方法及系统，包括输入影像客体各样本可见光范围光谱反 射率数据；计算各样本在目标光源照明条件下色度信息，求解各样本在各种模拟光源照明条件下色度信 息；利用各种色适应变换方法预测色适应变换后在目标光源照明条件下的色度信息；计算各模拟光源下 各待寻优的色适应变换方法对各样本的色适应变换平均精度；构建 BP 神经网络对模拟光源的相对光谱 功率分布曲线与色适应变换平均精度之间关系进行拟合；对于任意光源，利用各条 BP
武汉大学
2021-04-14