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第四届中国高等教育智慧教学与课堂教学改革论坛
中国高等教育学会决定举办“第四届中国高等教育智慧教学与课堂教学改革论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的“第55届中国高等教育博览会(2020)”的组成部分。
云上高博会
2020-11-09
第四届中国高等教育智慧教学与课堂教学改革论坛
中国高等教育学会决定举办“第四届中国高等教育智慧教学与课堂教学改革论坛”。该论坛是2020年11月8-10日在长沙举办的“第55届中国高等教育博览会(2020)”的组成部分。
云上高博会
2020-11-09
【教育现代化成果推介】人大实现以学生为中心的智慧教学改革
守正创新·教育现代化成果展
中国高等教育学会
2022-09-20
第56届高教展 |锐取全场景录播助力高校构建智慧云端视界！
5月21～23日，位于山东半岛湾畔的青岛·红岛国际会议展览中心，迎来了高等教育领域历史最久、规模最大、影响力最强的第56届中国高等教育博览会。
深圳锐取信息技术股份有限公司
2022-06-15
高等教育智慧教学与课堂教学改革学术活动在福州举办
4月16日，高等教育智慧教学与课堂教学改革学术活动顺利召开。
中国高等教育学会
2024-04-29
ClassIn OMO智慧教室，提供包含软件、硬件、服务在内的一站式方案。
依托于 ClassIn OMO智慧教室，学校可以轻松实现： 1、教师日常备授课，便捷使用微课工具等，赋予老师更多的教学手段； 2、真实还原“”黑板+粉笔“的教学场景，不限学科，不限形式，板书更唯美； 3、打破围墙，一键联通线上教室，课堂无边界，内容更多样； 4、快速打造常态化直录播教室；实现教学数据的留存和分析。
北京翼鸥教育科技有限公司
2021-12-08
三维多输入多输出下行多用户传输系统调度方法
本发明公开了一种三维多输入多输出下行多用户传输系统调度方法，采用均匀平面天线阵的三维多输入多输出下行多用户传输系统中两种用户调度方法，两种方法中均为每一个用户设置一个优先级，初始状态时将所有用户优先级均设置0，随后每一调度时隙首先将调度出的服务用户集合初始化为空集并将全部用户加入未调度用户集合，然后利用统计信道信息计算信干比度量或信漏比度量进行用户调度，用户调度完毕后将集合中用户的优先级均设置为0，将未调度用户集合中的用户优先级均加1直至达到最高优先级Q。本发明具有所需信道信息量小，计算复杂度低的优点，可灵活设置不同门限满足不同的用户服务质量，能够同时兼顾用户的公平性和系统吞吐量。
东南大学
2021-04-11
俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示装置
本发明公开了俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示装置，包括复合式偏折型散射屏、高速投影机、图像发生器、探测模块和旋转传动机构。高速投影机将三维物体不同俯仰角度水平360度全景视场的组合图像投影到高速旋转的复合式偏折型散射屏上。复合式偏折型散射屏可对不同角度入射光的垂直偏折及发散角度和水平发散角度进行控制，使环绕观看的不同高度的观察者的双眼观察到对应于其视点位置的图像，实现显示的三维物体悬浮于复合式偏折型散射屏的上面，且其位置不随视点的高低变化而改变。俯仰多视角的悬浮式360度视场空间三维显示可供多人俯仰多角度、水平360度全视场裸眼同时观看，实现空间遮挡消隐并可探入触摸交互。
浙江大学
2021-04-11
相控阵三维声学摄像声纳实时信号处理和图像构建关键技术
本项目在 2 项国家自然科学基金项目和国家"863"计划海洋重大专项连续 3个五年计划滚动支持下，历经 10 多年产学研联合攻关，研究并掌握了基于稀疏换能器阵列的三维成像规律，发明了适用于近场和远场条件下的换能器阵列稀疏方法，解决了换能器阵元数量巨大所导致的高系统复杂度难题；研究了波束形成算法的计算机制，发明了分布式子阵波束形成实时处理算法和动态三维图像构建方法，实现了水下高分辨率三维场景的实时成像；发明了基于大规模 FPGA 的并行处理系统架构，实现了 128×128 个波束信号的高速实时计算，成功研制了高分辨率相控阵三维声学摄像声纳系统，为我国海底探测和水下安防等提供了一整套高端先进的探测手段。本项目的成果打破了国外的技术垄断，填补了国内空白，作为国家重大科技成果参加了“十一五”国家重大科技成就展。本项目共申请国家发明专利 18 项，其中授权 14 项；获得美国发明专利授权 2 项；获得软件著作权 3 项；发表 SCI/EI论文 16 篇；经由两位院士和其他专家组成的专家组鉴定，项目总体技术水平达到国际领先，为行业进步起到重要的推动作用。
浙江大学
2021-04-11
一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法
本发明公开了一种相控阵三维声学摄像声纳动静目标识别方法,包括目标聚类步骤、目标特征提取步骤和目标特征匹配步骤。通过遍历声纳数据点,利用数据点之间的距离连通性对目标进行聚类,得到单帧图像中的各个独立目标;对聚类后的各个目标进行三维特征提取,包括目标总点数、目标质心、距离跨度和边界信息等;对相邻两帧中处于重叠区域的目标进行前后帧的特征匹配,通过合理设定各个特征参数的权重值,计算各个特征参数与权重值的累加和,实现动静目标的有效识别。该方法布局严谨、高实时高精度、准确率高、可扩展性强,有效地实现了三维声纳目标动静目标识别功能。
浙江大学
2021-04-11