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非损伤重力感知分析系统(GRASS)
  植物在重力引导下的生长称为植物的向重力性。根向重力是植物适应陆地环境的重要过程。植物向重力性反应的第一步是感受重力信号。目前,关于重力信号感受的机制有两种假说:一是淀粉平衡石 (statolith) 假说,二是原生质体压力假说。植物根冠的柱状细胞和茎的维管束鞘细胞中存在淀粉体,这些淀粉体被命名为平衡石。中柱细胞和内皮层细胞通过淀粉体的沉降来感受重力变化。生长素在调节植物根系向重力作用中发挥重要作用,但生长素促进重力感知的分子机制及随后的反应尚不清楚。   非损伤微测技术(Non-invasive Micro-test Technology, NMT)是通过测定活体动植物组织、细胞与内/外环境间Ca2+/Cd2+/Na+/K+/NO3-/NH4+/O2...交换量的实时变化,揭示基因功能的一种新技术。目前已被103位诺贝尔奖得主所在单位,以及北大/清华/中科院使用。 应对挑战: 重力研究中对于活体样品基因功能方面的检测手段匮乏 样品检测过程中样品重力变化与检测设备的结合方式是一个难点 重力变化过程中生理指标的实时监测 解决方法: 非损伤重力感知分析系统(GRASS)是基于非损伤微测技术的底层核心技术,是能够检测活体样品基因功能的技术 非损伤重力感知分析系统(GRASS)配有立体可移动旋转样品固定装置,可对样品施加不同方向的重力并能实时检测 非损伤重力感知分析系统(GRASS)能够进行长时间的监测,为重力变化过程中,比较分子、离子流动速率,提供长时间的数据结果 产品介绍 名称:非损伤重力感知分析系统(GRASS) 型号:NMTG-100 品牌:旭月 产地:中国 功能特点 1.基本功能: 检测样品所受重力发生变化时的生理指标变化 配备立体可移动旋转样品固定装置,对样品施加不同方向的重力 检测指标:Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+、Pb2+、Cu2+、O2、H2O2、IAA 2.性能参数: 工作电压:220V 最短检测周期:5s 离子分子浓度测量精度:10-6M 离子分子流速测量精度:10-12mol·cm-2·s-1 传感器最小移动距离:1μm 立体显微成像系统分辨率:1920×1080 3. 软件参数: 操作界面:中文 检测指标模块化可选 离子流速、浓度检测软件模块(包含:Ca2+、H+、K+、Na+、Cd2+、Cl-、NH4+、NO3-、Mg2+ 、Pb2+、Cu2+) 分子流速、浓度检测软件模块(包含:O2、H2O2、IAA) 支持中英文输入、标记与记录 可直接输出流速、浓度数据和折线图,无需额外换算
旭月(北京)科技有限公司 2021-08-23
疫情实时态势感知与分析系统
清华大学公共安全研究院和北京辰安科技股份有限公司快速搭建了疫情实时态势感知与分析系统,对区域疫情数据进行实时动态监测、搜集、分析和可视化,服务各级政府疫情应急的资源调度、态势研判和决策指挥。该系统在实时播报全国和世界范围内疫情最新动态的同时,对省级和地市级的人员迁徙比例与分布进行重点信息排查,密切关注人口流动与疫情分布的内在联系,为疫情跨区域传播规律和病例溯源提供依据。该系统深入剖析大数据并探查民众意识和情感倾向,研判民众主流感情倾向和重点关注事件等疫情相关舆情,以“情感分析拼图”、“事件文章热词云”和“全国舆情热度”等分析结果为引证,为辟谣和积极引导舆论提供帮助,在国家抗击疫情最为严重困难的时期为大众的理性思考和科学防备贡献力量。国疾病预防控制中心以及广东省、武汉市、合肥市、深圳市、广州市、佛山市等20多个省市在指挥调度中使用该系统。
清华大学 2021-04-10
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点,其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知,进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究,着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义,也是目前研究的热点,其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测,并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学 2021-04-10
自然场景视觉感知和大数据分析
"自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点,其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知,进而推断出其中包含的场景语义。 IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究,着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。"
南京大学 2021-04-10
中心城市交通状态感知与分析评价
本技术成果重点通过研究开放式数据交互技术,在基础数据支撑平台层面解决异构交通数据一致性描 述、跨平台交互等问题;通过研究城市路网多粒度运行状态分析技术,在交通状态感知与分析层面解决大 规模路网交通运行状态多粒度获取等问题;通过实施中心城市交通状态感知与分析集成系统开发与实证测 试,实现面向交通管理与出行的多目标多层级交通运行状态评价。
中山大学 2021-04-10
物联网感知大数据可信存储与分析处理平台
物联网感知大数据可信存储与分析处理平台(IOT-SeaCloudDM):针对智慧城市、物联网、车   联网中各种采样数据(包括各类传感器、RFID、条形码阅读器采样的时空相关数据)的数据管理需求,  提供一个通用的感知大数据处理平台,对各类相关的感知采样数据进行统一管理,并达到如下目标:(1) 提供 PB~EB 级的感知采样数据存储、管理与查询处理。(2) 提供时态 - 空间数据、采样数值数据的统计分析与数据挖掘。(3)在此基础上,为各类智慧城市、物联网应用提供基础软件支撑。
北京工业大学 2021-04-13
物联网感知大数据可信存储与分析处理平台
北京工业大学 2021-04-14
基于视觉认知分析的机器人智能环境感知研究
机器人产业在过去十年中得到了长足的发展,有效提高机器人的智能感知能力,是未来数年内进一步推动该产业发展的关键所在。机器人的智能认知能力,是指通过人工智能理论和技术,赋予机器人一种类似人类的高层认知能力,从而使得机器人可以自己适应复杂多变、具有较强不确定性的自然场景。本项目拟在前期计算机视、听觉认知算法研究基础上,进一步探索机器多模态认知关键技术在机器人环境感知问题中的具体应用。1.&n
南京大学 2021-04-14
空间目标光学探测感知技术
技术成熟度:技术突破 1.空间目标及星图光学探测仿真系统。由于空间目标探测真实数据获取成本较高,且数据量较少,结果验证困难,团队开发了空间目标及星图光学探测仿真系统。此工作以软件形式呈现,以友好的人机交互界面,根据用户的实际系统参数,提供准确可靠地提供当前时刻空间探测仿真图像,该软件前期经过与stk仿真软件结果比对验证其坐标的准确性,与在轨实测图像进行比对验证其仿真效果的可靠性。目前该软件已经在项目开发过程中广泛使用,为提高系统开发效率、验证算法性能提供有效支撑。 2.空间目标探测感知关键技术及算法体系。该成果以理论及软件开发包形式呈现,团队具备多年的空间探测相关开发经验,并将相关理论及算法构建软件开发包。该SDK开发包基于C++开发,具有较好的泛化能力,具有坐标描述转换、预处理、目标提取、星表制备、星图识别、光学标定、定位定姿定轨等功能,可支撑各层次的空间探测相关开发需求。目前团队基于此SDK开发的顶层软件,采用目标TLE数据库匹配的解决方法,已经完成长光奥闰光电科技有限公司地基望远镜空间目标的感知识别及长光卫星技术股份有限公司的星敏感器在轨图像空间目标自动提取与识别,后续还将采用更多的数据验证完善提升本系统的技术成熟度。 意向开展成果转化的前提条件: 1、长春长光奥闰光电科技有限公司等测站望远镜生产企业,利用本项目的共性技术,实现地基测站的空间目标自动探测感知,为空间安全提供支撑服务。 2、长光卫星技术股份有限公司、吉天星舟空间技术有限公司等遥感卫星公司,通过本技术的转化,可以利用星上光学载荷构建空间态势感知平台,为自身卫星安全提供保障、为国家及其他航天企业的空间安全需求提供数据支撑服务。另外可以在空间光学载荷开发过程中应用空间目标及星图光学探测仿真系统,对光学载荷的精度和鲁棒性进行评估和测试。
长春工业大学 2025-05-20
智能视觉感知芯片
1.痛点问题 元宇宙时代三维成像基础设备和数字终端成像及显示设备都将需要革命性的提升。同时,工业智能和基础科学的快速发展也对感知和成像极限提出了更高的需求。 现有的成像技术,即摄像头模组和3D成像模组,存在诸多技术和经济的缺陷,如抗扰动性能差、占据空间大、功耗大、成本高等,特别是随着传感芯片像素数的增加,传统光学成像系统需要多级较大的昂贵镜片才能实现高分辨率的成像性能,很难应用于手机等小型化设备上,不足以适应科技的高速发展。 “智能视觉感知芯片”将达成光学感知的技术革新并有效解决现存问题。通过数字自适应光学技术矫正系统像差和环境像差、实现高速重构目标景物高精度三维信息,进而实现使用普通的低成本小型化单镜片即可实现高分辨率成像,同时该芯片能够适用于不同的光学系统,包括大口径天文成像,实现高分辨率远距离成像,克服大气湍流干扰。 2.解决方案 团队提出“智能视觉感知芯片”概念,该种芯片拥有多项优势:全球领先的4D感知技术,自适应抗干扰;创新的透镜设计方案结合自主知识产权算法,可通过单摄像头模组实现原多摄像头模组功能,大幅降低现有成本、体积和功耗,显著提升分辨率。通过对目标场景进行多维度的密集采样,将多维度的耦合信息解耦,重构傅里叶面的非期望相位分布,实现高速大范围的自适应光学矫正,显著降低光学成像系统尺寸与成本,提升成像效果,同时具备三维深度感知能力。 合作需求 寻求消费电子等领域有相关技术开发、市场推广经验,能推广本技术落地的高科技企业,可以进行深度合作。
清华大学 2022-05-19
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