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easy数据采集器
产品详细介绍
江苏苏威尔科技有限公司 2021-08-23
8路数据光端机
产品详细介绍"OPT"奥普泰系列复用型数字视频光端机是针对各种不同信号应用要求的场合,采用先进的高速数字电路复接/分接技术,通过高速光电传输平台,将不同的信息流(视频、数据、电话、音频、IP等)进行数字复用/分接处理,在同1芯(或2芯)光纤上传输无失真、高品质的各类组合信号。 ■8路数据光端机基本型号选择: ●8路数据光端机 ●8路数据+视频光端机 ●8路数据+音频光端机 ●8路数据+报警光端机 ●8路数据+音频+报警+视频光端机 ●8路数据+音频+电话+以太网+视频光端机 ●8路数据+多功能复合型 ●集中式管理(标准3U机架) ■产品特性 ●全数字视频无压缩传输技术, ●可达到很好的视频传输品质 ●支持视频无损再生中继 ●支持任何高分辨率的视频信号 ●无模拟光端机的交调干扰 ●兼容PAL、NTSC、SECAM制式 ●SMT表面贴装技术 ●广播级传输品质 ●10Bit数字视频编码 ●先进的自动增益控制功能(AGC) ●所有视频数据端口均有防雷设计 ●先进的自适应技术,使用时无需进行电气光学调节 ■数据技术参数指标 ●数据接口多路单、双向 ●数据接口型式:RJ-45接口/工业标准接线端子 ●数据接口信号RS-232、RS-485、RS-422、曼码 ●码速率0~256Kbps ●误码率<10-9 ■视频技术参数指标 ●视频接口1-128个 ●视频接口型式BNC ●视频输入/输出阻抗75Ω(非平衡) ●视频输入/输出电压典型峰值1.0V,最大1.5V ●视频带宽8MHz ●微分增益<1%(典型值) ●微分相位<1°(典型值) ●信噪比(加权)>62dB ■音频技术参数指标 ●音频接口2-8路 ●音频输入输出600Ω(平衡/不平衡) ●接口端子:RJ-45 ●音频输入输出电平0dBm(典型值) ●频率响应10Hz~20KHz ●音频数码位宽24Bit ■以太网技术参数指标 ●网络接口1个屏蔽RJ-45接口 ●支持协议IEEE802.3u 10/100Base-TX ●工作方式全双工/半双工 ●时延<23Bit ●误码率<10-9 ■报警/开关量技术参数指标 ●输出2线制报警开关量 ●输出多个报警量 ●单芯与视频同行 ●直接继电器输出,无需外接电路 ●透明传输,无衰减 ■电话接口技术参数指标 ●供电发式:24-48V线间直流馈电 ●频偏:不超过±1.5% ●电平:低频群-9dBm±3dBM高频群-7dBm±3dBm ●电平差:组合信号的高、低频群电平差2±1dB ■其他指标 ●平均无故障工作时间(MTBF)>10万小时 ●工作温度-40~70℃ ●储存温度-40~70℃ ●工作湿度5~95%(无冷凝) ●储存湿度0~95%(无冷凝) ●外形尺寸240(L)×140(W)×38(H) ●输入电压6V ●光接口FC
奥普泰光端机河北分公司 2021-08-23
smart数据采集器
产品详细介绍 Smart数据采集器是一款完全独立的便携式数据记录器,可以用作以下两个用途:     1.作为一个连接到电脑的设备     2.作为一个单独的实验仪器    在独立模式下,Smart 数据采集器可以:     1.显示测量数据;     2.支持数据存储,并支持将存储的数据导出至计算机。
江苏苏威尔科技有限公司 2021-08-23
大数据教学实验平台
新大陆以教育部、人社部提供的大数据岗位技能标准材料文件为指导思想,依托丰富大数据行业经验,构建贯通8大维度完善的人才培养体系,面向职业学校量身定制“大数据专业”,提供应用开发和运维两个方向配套的课程及丰富的教学资源。 产品特点快捷:使用主流的ElasticSearch HDFS大数据分布式全文检索技术,快速定位课程资源,从课前、课中、课后的教学的各个场景出发,围绕着“一人一课表”,避免传统的菜单导航,以工作台引导式的操作体验,方便教师与学生快速定位当前课程入口,进行课前备课与预习、课中教学与实验等操作。方便:一站式大数据实验室,随时随地“做中学”在B/S模式下,可以随时随地通过浏览器进行实验结合教学场景,根据课程自动匹配创建实验环境,极大的减少了实验准备工作 “步骤式”的实验手册,配合自动化实验报告截图,提升效率实验,做到真正的”做中学““坐席式”的实验监控,让老师和学生的实验互动更加容易稳定:根据每门课程的实验规格,提供实验环境所需资源弹性分配与回收能力,同时有效控制了实验服务器成本专业:提供一体化、颗粒化的教学资源,基于教学课程进度,“向导式”的设计课案。
新大陆教育 2022-09-19
实验室大数据
通过对系统日常使用数据的自动抓取,对实验室在日常使用及管理过程中的关键指标进行综合分析。
重庆步航科技有限公司 2022-09-08
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情,北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”,开始收集疫情数据,交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人,组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组,全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上,结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点,采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果,应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份,直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份,向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份,为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学 2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求,北京航空航天大学计算机学院王静远副教授,联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授,计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等,快速反应,在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队,开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关,于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型,并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力,为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段,为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型,曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学 2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日,南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒(COVID-19)传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出(下简称“推演平台”)。该平台可实现在城市尺度上,基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟,为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策(如封闭特定城市区域或道路)提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段,缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析,更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临,战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系(下简称“计算机系”)和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量,成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”,由计算机系副教授宋轩担任负责人,迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台(如图1),其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动,需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台,平台即可以自动完成模型迭代训练,并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位(如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位)参与进来,共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据,结合新一代的人工智能技术,完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模,从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面:一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型,包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等;二是分析隐藏病患,由于疾病传播为链式,可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患;三是分析风险人群,可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群,提前预警;四是挖掘潜在病原地,分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地(如图3)。在以上功能基础上,平台可以实现设定不同的公共防疫政策(如封闭城市内的高风险感染区域),在城市尺度上,动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况,从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策(如图4)。
南方科技大学 2021-04-10
一种风电场短期风速组合预测方法
本发明涉及一种短期风速组合预测方法,包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型,并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果,得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用,能快速有效的进行风速预测,从而有效进行风功率预测,对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义,具有广泛的推广应用价值。
武汉大学 2021-04-13
二重预测视频编解码方法和装置
本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置,解码方法中,解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储,其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程,其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差;编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储,其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程,其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值;此编码方法产生相应码流;本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余,得到编码性能的提高。
浙江大学 2021-04-13
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