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基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法
"本发明公开了一种基于多线索数据管道融合的铁路接触网杆柱标识信息的确定方法，主要步骤有：1)数据管道建立；2)数据管道交汇点生成；3)多线索数据管道融合进行杆号及公里标推算；4)数据管道更新。本发明方法充分利用了接触网图像识别的中间结果，通过多线索数据管道的融合可以精确推算出杆号或公里标被遮挡、污染等视觉不可识别的图像在序列中的位置，可适用于电气化铁路接触网巡检图像的支柱号、公里标图像识别结果的进一步校验和修正。本发明基于多线索数据管道的推算方法也可以用于类似此类应用的任务中。 "
西南交通大学
2016-10-20
一种电气化铁道接触网工频在线防冰融冰方法
一种电气化铁道接触网工频在线防冰融冰方法，其作法是：A、在电气化铁道牵引变电所的任一供电臂的首端和末端分别连接首端和未端动态无功补偿装置；在接触网上设置温度传感器，温度传感器与首端动态无功补偿装置和未端动态无功补偿装置的控制器相连；B、温度传感器监测接触网的温度，当检测出的温度低于0℃时，控制器控制首端、末端动态无功补偿装置由无功补偿工作状态进入防冰融冰工作状态。在接触线上产生特定的电流，进行防冰融冰。该方法能够在线路不停运、不影响供电的情况下，在线自动进行防冰融冰，使接触网在冻雨及冰雪等极端灾害天气情况下不结冰，确保列车运行的安全。
西南交通大学
2016-10-20
一种非接触式一维纳米材料阵列的大面积组装方法
本发明公开了一种非接触式一维纳米材料阵列的大面积组装方 法，将一维纳米材料分散到易挥发性溶剂中，通过刮墨工具的运动， 利用刮墨工具与液体的表面张力引导分散液进行涂布；同时加热衬底 加速分散液的挥发，分散液中的一维纳米材料会在运动、挥发过程中 受到剪切力的作用，使得一维纳米材料向涂布方向上转动，待分散溶 剂完全挥发，纳米材料则有取向性地附着在衬底上。本发明方法可以 适用于易分散于醇、水、苯及氯仿等易挥发性溶剂中的一维纳
华中科技大学
2021-04-14
基于非接触式扫描二维码的电动汽车充电系统和方法
本发明公开了一种基于非接触式扫描二维码的电动汽车充电系统和方法，包括充电桩、设于各充电 桩的第一信息采集装置、第二信息采集装置、信息处理模块、通信模块和显示模块；第一信息采集装置、 第二信息采集装置、通信模块、显示模块均与信息处理模块信号连接；信号处理模块通过通信模块与云 服务器信号连接。本发明实现了非接触式的充电桩控制，简化了电动汽车的充电操作，方便了运营商对 充电桩的管理，并可实现无人值守情况下充电费率的自动调节，从而促进城市智能充电网络的
武汉大学
2021-04-14
新街口地区服务业现状分析
该报告对于新街口街道制定生活服务业三年规划，具有较强的指导作用，相关研究结论和政策建议被采纳。
中央财经大学
2021-02-01
RFID安全漏洞分析与检测系统
RFID安全漏洞分析与检测系统旨在通过漏洞扫描和模拟攻击行为尝试读取、复制、篡改、销毁和拒绝服务等攻击，对已有RFID应用系统进行测试。系统具备开放式体系架构可以方便的增加新的攻击手段和升级漏洞库。系统具备安全性评估功能，可对被测系统生成检测报告。系统包含漏洞扫描模块及报表生成模块、漏洞管理模块和插件管理等四个功能模块。 系统能够实现以下技术： ？ 标签漏洞扫描功能能够针对超高频、高频和低频标签执行盘存攻击、复制攻击、弱密码攻击、销毁标签攻击、和DOS攻击，且攻击存在一定的成功率； ？ 插件管理功能能够通过添加dll插件文件，在插件管理窗体中，增加了新的攻击手段； ？ 漏洞库管理能够查看漏洞的数据库，添加、删除漏洞； ？ 每次扫描结果和系统建议会生成pdf报告。 基于RFID技术的应用设计是完全开放的，RFID技术在应用中缺乏完善的安全机制，将会给消费者带来隐私泄露等安全问题。RFID安全漏洞分析与检测系统可应用在RFID应用系统的安全测试上，在系统上线前及时帮助发现安全漏洞。
电子科技大学
2021-04-10
新冠肺炎疫情AI话题分析平台
RealAI首席执行官田天表示，新冠肺炎疫情暴发以来，各大媒体网站、社交平台上关于疫情的话题热度持高涨。在此环境下，信息的高效传播成为重要诉求。一方面，相关部门需要全面了解公众对疫情的话题讨论，辅助决策优化的同时也利于开展引导工作；另一方面，公众亟需第一时间获得最权威、最实时、最准确的疫情动态。分析称，互联网成为这次疫情主要的“信息源”平台，传播模式更是基于人手一机的“自媒体”，信息流不仅降低了大众获取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的谣言。据介绍，“新冠肺炎疫情AI话题分析平台”通过对多渠道海量媒体信息进行自动抓取采集、识别分析，解决了传统信息检索过程中因消息源头繁杂、消息过多、检索意图不明确而产生的困扰。同时，基于大数据分析和AI建模，自动识别出近期热点话题、新闻追踪和话题导向、地区关注度变化，为用户第一时间推送全网话题最新动态，满足用户对疫情舆情监测的需求，为作出正确舆论引导提供分析依据。
清华大学
2021-04-10
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
中国粮食安全的耕地贡献分析
粮食生产是资源约束型生产,本质的约束资源是耕地,粮食安全的核心是耕地安全.面对我国刚性增长的巨量人口,通过降低消费和扩大贸易都不能从根本上解决粮食安全问题,从战略上看,我国粮食安全的治本之策是提高粮食产出能力,两个因素制约我国粮食的有效供给:播种面积和单位面积产量,而耕地的数量和质量又最终成为约束播种面积和单位面积产量的先决条件.因此,有必要分析耕地的数量和质量变化与粮食生产的相关关系,揭示耕地对粮食生产和粮食安全的贡献作用,维护耕地质量,推进农地开发,确保耕地安全,从资源层面保障粮食安全的实现.
吉林农业大学
2021-05-04
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