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睿芯科技数字模拟电路混合人工智能芯片及传感器研发成果
是一家模数混合式神经网络处理及传感器芯片公司，DVS视觉传感器，数模混合人工智能芯片，创始团队均为瑞士苏黎世联邦理工学院博士，专攻模拟电路及神经网络方向 点击上方按钮联系科转云平台进行沟通对接！
吉林大学
2021-04-10
我校王琴教授团队在《Physical Review Applied》上发表量子数字签名最新研究成果
我校量子信息技术研究所王琴教授团队在量子密码领域取得新进展，该团队首次利用参量下转换光源实现了被动式诱骗态量子数字签名，达到了200公里的安全传输距离，创造了当前量子数字签名实验的最新记录。该成果9月19日在线发表在国际权威学术期刊《Physical Review Applied》上。
量子数字签名是量子密码学的重要应用方向之一。相比经典数字签名，量子数字签名原则上具有量子力学赋予的无条件安全性，在密码学中具有巨大的发展潜力，因而得到学术界的广泛关注。目前大多数研究团队使用的是主动式多强度诱骗态方案，可能存在着强度调制侧信道漏洞，直接影响量子数字签名系统的实际安全性。此前报道过的量子数字签名最远安全传输距离为134公里。针对目前主动式多强度诱骗态量子数字签名协议存在的缺点，我校王琴教授团队在自主研制的新型标记单光子源基础上，提出了被动式诱骗态的量子数字签名方案，从协议层面提高了安全性。随后，他们对提出的量子数字签名方案进行了原理性验证，在100公里处每7秒可签名1比特消息，兼顾了安全性和实用性。另外，该实验将量子数字签名的安全传输距离纪录刷新到了200公里，充分展示了标记单光子源在量子密码中的优势，为未来量子数字签名的实际应用打下良好基础。
该项工作的第一作者是我校通信与信息工程学院博士生张春辉，量子信息技术研究所的王琴教授和张春梅老师是该工作的共同通讯作者。该工作得到了中国科学技术大学量子信息重点实验室韩正甫、陈巍、王双、银振强，南京大学张腊宝等人提供的技术支持。此项工作受到国家重点研发计划，国家自然科学基金以及江苏省优势学科等项目支持。
南京邮电大学
2021-04-26
国家发展改革委 国家数据局关于印发《数字经济促进共同富裕实施方案》的通知
将数字素养培训相关内容纳入中小学、社区和老年教育教学活动，加强普通高校和职业院校数字技术相关学科专业建设。
国家发展改革委网站
2024-01-06
长春中医药大学付晓男：数字赋能高校思政课建设的逻辑与路径
新时代“数字思政”创新发展学术活动
中国高等教育博览会
2024-06-06
第六届新时代“数字思政”创新发展学术活动在重庆举办
11月15日，第六届新时代“数字思政”创新发展学术活动在重庆顺利召开。
中教华影
2024-12-03
【中国日报网】第63届高博会：吉林动画学院原创 IP 以“技术 + 艺术” 点燃数字创意
5月23日至25日，吉林动画学院携“技术 + 艺术” 融合成果亮相第63届中国高等教育博览会，以《疯狂电脑城》赛博朋克美学与裸眼 3D、虚拟角色互动等形式，打造穿越次元的数字创意盛宴，诠释产教融合创新实践。
中国日报网
2025-05-25
一网通/D时代全数字多网合一多媒体校园网
产品详细介绍
北京竞业达数码科技有限公司
2021-08-23
哈尔滨工程大学水下移动式控制平台等设备采购项目竞争性磋商公告
哈尔滨工程大学水下移动式控制平台等设备采购项目竞争性磋商
哈尔滨工程大学
2022-06-08
支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术装备与云服务平台
一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题：（1）非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。（2）云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈，本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置，构建虚实融合应用流程框架和规范，创新云软件定制和服务模式，实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇，包括4篇期刊论文等（包括TIP、TMM等权威期刊论文）。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1）基于搜索的图像深度估计，相对误差低于传统方法，对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2）基于双模深度玻尔兹曼机（DBM）的三维场景物体检测框架，给出了RGBD训练数据不足的难题，流程如下 3）基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果
厦门大学
2021-04-11
基于工业领域企业级数据中台的全生命周期透明生产管控平台
自疫情发生以来，对于劳动密集型的制造业企业来说，尽可能减少工人聚集和交叉接触成为企业复工复产的重要保障。但在生产经营活动中，必要的沟通、协同、信息互通和反馈指导不可避免，这其中涉及了离散制造的多个部门（销售、采购、计划、生产、仓库、财务等）、多个生产工序以及多个工种。北大信息技术高等研究院智能工厂实验室利用工业领域企业级数据中台的优势，全面整合企业生产经营环节的关键数据，并利用数据智能对齐、行业知识图谱等关键技术，实现面向制造业的全流程可溯源的透明管控线上生产链，迅速帮助企业集中获得每一个线下关键生产环节的实时进度，并且能够细化到订单、生产设备、运行情况等细节，同时根据挖掘算法提供有效的智能辅助决策建议，在高效保障生产经营管控的同时，最大化地减少不必要的人员聚集，实现数据中台的指挥室作用，快速实现复工复产，有效提升生产效能。 拟解决的核心问题： 1、无法在生产环境外远程下单，下单效率低； 2、工厂远程管控困难，无法掌握订单的详细生产进度，并预测交期，难以面向JIT及时交货； 3、对生产缺少全维度统计掌握，需要跨系统反复查询； 4、在线实时分析困难，缺少必要的预测辅助参考； 5、生产环节无法自下而上进行反馈； 6、多源异构数据融合困难； 7、缺少人工智能的辅助决策。 预期实施效果： 1、移动端远程下单，基于混合云架构，实现内外网数据互通； 2、移动端跟单进度，多源异构数据融合，实现生产环节全流程线上实时可见； 3、生产数据实时监控，关键指标实时汇总，实现工作进度量化可见； 4、形成线上闭环数据看板，在线辅助指导生产经营； 5、沉淀大数据资产，形成工业领域企业级数据中台； 6、实现订单生产智能逾期预警、订单销量智能预测、原材料动态库存优化。
北京大学
2021-02-01