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运动营养咨询与指导数字化实训室
教育数字化是我国教育事业高质量发展的重要内容。康比特作为运动营养科技先行者,围绕“测、评、练、吃、康复”技术核心,打造沉浸式智能实训教学场景——数字化实训室,实现课程教学、考试竞赛、就业实践等多维应用,推进运动健康营养人才培养数字化转型和智能化升级。 健康风险评估室:根据“测、评、练、吃、康复”的主导思想和技术思路健康风险评估室围绕国民体质健康管理、慢性疾病评估、学生体质健康测试,设置基础测试区.进阶评估区,对运动营养咨询与指导前六大体质健康问题进行全面评估。 科学运动指导室:主要由数字化体脂评估与体重管理系统及配套的硬件设备组成。根据全民健康的科学运动需求制定个性化运动处方。通过制定科学的训练计划:智能化统计训练强度、能量消耗等数据,以此精准配置运动训练与营养搭配方案。 智慧营养实训室:主要由合理膳食管理系统软件及配套硬件构成,根据全民健康的合理膳食需求制定个性化膳食处方。智慧营养实训室集参观、实操等功能于一体将营养配餐进行数字化、信息化搭建,为运动营养配餐实操提供前沿的实践经验。 高效康复理疗室:跟踪合理膳食与科学运动后的执行成效,根据体质测试与健康管理平台测试的数据分析得出个性化康复理疗方案。高效康复理疗室使“测、评、练、吃、康复”理论体系形成完整闭环。
北京康比特体育科技股份有限公司 2024-11-11
5G+XR数字化解决方案
爱威尔科技基于5G网络技术和XR数字化技术,深挖数字孪生、沉浸式、体验式人机交互理念,使用虚拟现实(VR)技术、增强现实(AR)技术、三维技术、全息视觉数字技术、数字媒体技术等,实现工业、教育、文旅、农业、党建、军事、数字展览、房产等行业的数字孪生、数字互动、数字展示等数字化技术服务,让数据、影像和流程升级为立体化、空间化、互动化,呈现出生动体验与可感知的元宇宙交互空间。 伊敏露天煤矿的安全生产虚拟仿真VR实训平台 哈电集团研发超KW锅炉的数字孪生系统 ※案例: 潍柴集团——为潍柴集团研发工业三维点云测量设备及MR工业远程巡检系统。 华能集团——为华能集团研发伊敏露天煤矿的安全生产虚拟仿真VR实训平台。 哈电集团——为哈电集团研发超KW锅炉的数字孪生系统。
爱威尔星空(北京)技术有限公司 2021-12-08
数字信号处理虚拟实验教学系统
本产品是针对各类大中专院校《数字信号处理》实验课程配套开发的可在网上开展基于C/S架构的虚拟实验教学系统,系统由课程实验仿真台和虚拟实验教学管理系统两部分组成。仿真台模拟真实实验中用到的器材和设备,提供与真实实验相似的实验环境;虚拟实验教学管理系统提供全方位的虚拟实验教学辅助功能,包括:实验前的预习、实验的开课管理、典型实验库的维护、实验教学安排、实验过程的指导、实验结果的批改、实验成绩统计查询等功能,为实验教学环境提供服务并开展应用。可满足各类大中专院校《数字信号处理》课程实验教学环节的需要,尤其适用于远程教学。 系统提供了七大类54种数字信号处理器件模型: 1、序列与采样信号 复指数序列、随机整数序列、实指数序列、矩形序列、抽样脉冲序列、正弦序列、阶跃序列、正弦采样信号 2、信号操作与FFT 序列相加、序列卷积、序列累加、序列反褶、序列相乘、序列平移、周期序列、信号延迟、信号下采样(抽取因子)、信号上采样(内插因子)、信号重构(采样率转换)、高斯白噪声、加法器(采样信号叠加)、增益器、FFT(快速傅立叶变换)、IFFT(快速傅立叶反变换) 3、模拟滤波器设计 巴特沃斯模拟低通(脉冲响应设计)、切比雪夫1型模拟低通(脉冲响应设计)、切比雪夫2型模拟低通(双线性变换设计)、椭圆模拟低通(双线性变换设计)、脉冲响应不变法设计(模拟转换为数字)、双线性变换法设计(模拟转换为数字) 4、IIR设计 巴特沃斯数字滤波设计、切比雪夫1型数字滤波设计、切比雪夫2型数字滤波设计、椭圆数字滤波设计 5、FIR设计 阶数计算(FIR)、数字截止频率计算(FIR)、窗函数(FIR)、FIR数字滤波设计 6、滤波器实现与分析 1/z传递函数(滤波器结构)、FIR数字滤波器实现、IIR数字滤波器实现、系统频率响应、系统脉冲响应、系统阶跃响应 7、输出显示与文件读写 读取外部数据(txt)文件、数据写入外部文件、读取外部音频(wav)文件、音频数据写入外部文件、复数信号点阵图、信号针状图、信号波形图、幅度图、相位图、零极点分布图 使用现有器材模型系统提出了如下二类17种典型实验的训练: 一、基本元器件使用实验 1.信号源的使用 2.信号处理 3.模拟IIR滤波器设计 4.数字IIR滤波器设计 5.FIR滤波器设计 6.其他元件的使用 二、信号处理与应用分析型实验 7.序列信号的产生及运算 8.FFT的应用 9.脉冲响应不变法设计IIR数字滤波器 10.双线性变换法设计IIR数字滤波器 11.IIR数字滤波器的设计与实现 12.窗函数法设计FIR数字滤波器 13.级联型数字滤波器的滤波实现 14.并联型数字滤波器的滤波实现 15.抽取器的高效FIR多相结构实现 16.内插器的高效FIR多相结构实现 17.数据与音频信号的处理 备注:除上述实验,用户也可以利用提供的器材模型自主添加典型实验。 系统服务器端用户分为学生、教师、教务管理员和系统管理员四种角色,不同角色拥有不同权限。 ►学生:选课、选择实验、开展实验、接受实验指导、在线提交实验报告、保存和提交实验结果、查询实验成绩和批语。 ►教师:典型实验库维护、发布实验、安排实验、批改实验报告、系统指导、统计并发布学生的实验成绩和批语。  ►教务管理员:课程计划、开课计划、选课日期设置、开课审核、开课查询。  ►系统管理员:用户管理、分组管理、角色管理、权限管理、系统维护等。  性能指标 支持同时在线用户数1万人以上,经过在多所学校的实训教学应用,系统运行稳定,不限终端用户数,完全能满足职业技能大赛训练或省赛预赛使用。 服务器运行环境 操作系统:Windows Server ,Linux/Unix Server Web服务器:Tomcat6.0,JDK6.0 数据库:MySQL 客户端运行环境 操作系统: All Windows系列
北京润尼尔科技股份有限公司 2022-09-09
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题,项目拥有多项自主核心知识产权,涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明,项目实施后,能在现有路网规模的基础上,显著提升现有道路的负载通行能力,缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵,改善出行体验,降低尾气排放,提升智能交通效率。
电子科技大学 2021-04-10
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群,检测人员聚集情况,利用红外热成像技术实时获取人员体温情况,实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分,并快速形成疫情人员相关数据,还可以提供数据接口,供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道,通过喊话系统,监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为,为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学 2021-04-10
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下,开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作,并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置,具体包括:1) 工业物联网应用:开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关,以及相关的协议栈源码。2) 健康应用:主要面向安全、健身、医疗等健康应用,研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带(腕表)、腰带(腰挂、腰带扣)、胸带等各类形态的健康装置,开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用,参见下图。
电子科技大学 2021-04-10
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题
电子科技大学 2021-04-10
类脑神经网络处理器芯片设计与应用研究
一、项目简介 随着AlphaGo及其Zero的相继推出,近年来以神经网络计算为基础的深度学习及相关优化算法已成为人们研究AI的热点。深度学习算法在AlphaGo中的成功应用主要是依赖神经网络监督学习的网络层次及神经元数量提升,而其Zero的应用不同则是在于引进了博弈优化的思想,这就给以并行计算为核心的神经网络优化算法理论研究提供新的思路。 鉴于传统神经网络优化算法面临非全局优化的难题,我们基于吉布斯分布采样优化计算,提出一种以脉冲神经元构成的混合网络结构动力学系统来实现的神经网络全局优化算法,引进纳什平衡理论来优化的神经网络计算方案,并设计一款相应的通用神经网络并行处理器芯片,以新型芯片编程架构模拟人脑功能进行感知、行为和思考新型芯。 二、前期研究基础 本团队主要是由厦门大学福建省集成电路设计工程技术研究中心、厦门大学集成电路设计与测试分析福建省高校重点实验室的教师与学生组成的,主要从事人工智能、网络通讯、集成电路设计、纳米单电子器件等方面的研究工作,并积累了深厚的研究基础。团队首席科学家郭东辉教授十多年前曾在美国加州Berkeley 大学非线性电路实验室访问,从事有关细胞神经网络(CNN)有关课题的研究,先后主持国家自然科学基金项目五项,其中与神经网络研究内容相关的有两项,分别是《视觉神经网络光电集成系统的研究》(批准号:69686004)和《混沌神经网络加密算法及其相应集成电路的设计研究》(批准号:60076015)。 本团队同时也是厦门市集成电路设计公共服务平台的主要技术支撑单位。在厦门市科技重大专项经费的支持下,我们配备了开展模拟及数字SOC 芯片设计所需要的各种EDA 工具和IC 测试设备。此外,厦门集成电路设计公共服务平台也是TSMC、SMIC 等芯片制造厂重要合作伙伴,并与厦门联芯、三安集成等芯片制造厂也有长期的合作协议,可以进行包括射频及功率芯片在内各类模拟及数字SOC 芯片的设计流片。同样,在学校211 和985 经费的支持下,本团队也独立配备了8 台IBM 服务器分别运行MATLAB、OPNET、SPW、ANSYS、Silvaco TCAD 等系统设计与器件工艺仿真工具。本团队所在的微电子与集成电路学科也已列入我校“双一流”建设学科,有关类脑芯片设计相关课题研究所需要的科研环境建设将得到重点支持。特别是厦门联芯公司在量产后,已将本团队作为其先导技术开发的重要合作伙伴,也委托我们开发相应的器件模型及电路工艺库。在厦门火炬高新区及厦门市IC 平台的支持下,厦门联芯公司还可以为我们团队提供免费的MPW流片业务。 自2009年,本团队与福建新大陆电脑股份有限公司签署 “共建SoC联合实验室”以来,基于该平台,每年合作项目经费近百万,同时还完成了多项横向合作项目:面向金融、税控的专用信息处理与控制SoC芯片开发、安全密码算法研究、区块链接技术研究等等,培养了大批优秀的硕士毕业生;厦门市美亚柏科信息股份有限公司是本团队的长期合作伙伴之一。 总之,不管从算法理论研究还是从应用技术开发来看,本课题组已具备相当优秀的研究基础和研究经验,以及显著的前沿技术攻关能力。 三、应用技术成果我们的相关研究成果也得到企业界的重视和肯定,课题组先后承担过如深圳 华为公司首歀交换芯片项目的调度算法设计、福建新大陆首款二维码识别芯片的算法及后端版图综合设计、台湾盛群公司首款32 位处理器及专用处理器编译器开发和厦门元顺公司多款电源管理芯片的设计。最近课题组还为我国某研究机构开发28nm 的低功耗设计流程专门设计一款挂载加可重构解密算法协处理器的32 位通用处理器验证芯片。
厦门大学 2021-04-11
以可穿戴计算、传感器网络等为核心的应用系统
在中加国际科技合作、自然科学基金中德基金、总装预研基金等的资助下,开展以可穿戴计算、工业无线传感器网络、身体传感网络、感知计算等前沿技术为核心的研究工作,并面向老年健康、工业物联网、移动增强现实等领域研究实用化技术和产品装置,具体包括: 1) 工业物联网应用:开发了一系列符合IEEE 802.15.4/Zigbee、Wireless HART等无线传感器网络标准的微型化传感节点、模块、网关,以及相关的协议栈源码。 图1 工业物联网 2) 健康应用:主要面向安全、健身、医疗等健康应用,研发超低功耗、无障碍、可长期持续穿戴应用的智能腕带(腕表)、腰带(腰挂、腰带扣)、胸带等各类形态的健康装置,开发运动统计、跌倒预警和检测、睡眠监测、多生理参数监测等产品应用
电子科技大学 2021-04-10
关于应用神经网络对核裂变产物的研究进展
原子核裂变数据的精确测量是很多核物理应用的先决条件,比如核能、国防、辐射防护、核废料处理、产生稀有同位素等。核裂变物理在超重元素合成、反应堆中微子、中子星融合中的r-process等研究中也不可缺少。特别是走向新一代核能-快中子反应堆,急需锕系核区精确的不同能量中子诱发裂变数据。但是目前实验和理论都无法提供可靠及完整的能量相关裂变数据。 由于涉及中子的实验难度较大,国际上主要的核数据库只有几个能量点的裂变数据。理论上基于微观模型去描述裂变过程非常复杂,是一个涉及多维位能面的大幅度、非绝热的量子动力学过程。目前微观理论对裂变可观测量的描述还有较大误差。 此外基于唯象裂变模型对未知核区和未知能区的外推往往不可靠。 北京大学物理学院裴俊琛研究员课题组首次采用贝叶斯神经网络(Bayesian Neural Network)来评估不完整的裂变产物分布。此前贝叶斯神经网络对原子核质量外推有一些成功的应用,并可以得出推断的误差,但是仍有量子壳效应的疑虑。核裂变过程涉及复杂的位能面,裂变产物分布具有统计特征,比较适合神经网络。 贝叶斯神经网络对不完整核裂变产物的评估 目前核裂变产物的实验测量很难给出完整的产物分布,只能结合模型评估给出完整的裂变产物分布。人们通常基于唯象模型、通过调参数来拟合出产物分布。该工作通过对已有裂变数据库的学习,当实验测量给出不完整的裂变数据时能够推断出完整的裂变产物分布。结果表明,随着中子能量增加,裂变模式逐渐从不对称裂变演化成对称裂变。这说明神经网络能成功抓住部分物理图像。当实验数点很少时,唯象评估模型失效,神经网络仍然可以给出有效的评估和合理的置信区间。贝叶斯神经网络对核裂变产物的评估开辟了一个新的方向,展现了机器学习的一个实际应用范例,将对核数据的定量评估产生重要影响,有望更好地提供应用级的精确核数据。 不同能量的裂变模式演化
北京大学 2021-04-11
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