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艾迪思特智能融合信息终端NC-MINI
轻量化设计,极简操作:轻量化设计,一键开关所有多媒体设备;支持与麦克风智能连接; 音视频解码,定时推送,智能化管理; 智能联动:内置无线物联网关,可管理灯光、空调、风扇、窗帘等用电设备; 强电管理,能耗监测。
深圳市艾迪思特信息技术有限公司 2022-11-03
美国市场专项合规服务
美国市场合规门槛高,稍有不慎即面临经营风险。阿波罗提供从资质注册、法律文书、税务申报到售后系统搭建的全链条合规支持,确保品牌合法、稳健运营。 服务内容包括: 公司注册、银行开户、商标申请、标签审核 提供合同模板、隐私政策范本,对接会计与税务顾问 搭建美式售后体系,推荐本地客服团队,提升响应速度与满意度 依托阿波罗便民小站网络,还可提供本地化合规落地与资源对接支持,切实解决跨境合规“最后一公里”问题。
美国阿波罗 2025-09-15
自助服务终端一体机银行政务海关酒店医院智能报道缴费工位机终端
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广州奕触科技有限公司 2025-08-12
北斗环境多要素智能监测与大数据服务平台
作为全球导航卫星系统(GNSS)的后起之秀,我国自主北斗导航卫星系统(BDS)近年来迅猛发展。“十二五”及未来“十三五”期间,已有和正在发展大规模的各类地基北斗 /GPS 站网(CORS 网、GNSS/MET 网等),同时,空基(无人机、有人机)和天基观测载荷 研制已提上日程。所有这些观测数据将形成天空地一体化网络的北斗大数据资源。随着导航、 定位、授时等北斗传统应用的日趋成熟(图 1),北斗大数据附加值发掘及新型应用领域产 业链的拓展将前景广阔。本项目为导航卫星创新增值应用及北斗大数据信息的深度挖掘,将干扰导航定位精度的大气折射、地表反射等误差源,“变废为宝”为遥感探测的信号源,在突破我国自主导航卫 星遥感探测关键技术的基础上,从地基探测和空基(无人机、有人机)探测两个层面,实现 软硬件一体化的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测系统。方案及成果将面向行业 应用需求,引进吸收国际前端技术,紧密结合当地资源优势,打造内蒙古自治区成为国内率 先开展北斗气象水文生态增值创新应用的省份,拓展北斗大数据在气象预报、智慧农业、智 慧水利、生态环境等领域的应用(图 1)。图 2 为北斗/GPS 环境多要素智能监测与大数据服务平台总体方案。围绕“数据获取——数据存储——分析挖掘——应用服务”这一主线进行。其中: 数据获取分为地空天三类:(1)自主研发的低成本北斗/GPS 环境多要素智能监测设备;(2)无人机搭载北斗/GPS 智能监测传感器;(3)GNSS 遥感卫星。 环境监测要素包括:农业环境生态(土壤湿度、植被水分等)、气象水文(大气水汽、积雪深度、水位等)、海洋(潮位、风场、盐度、海冰等)。 该方案将充分发挥导航卫星无源探测、高时空分辨率、低成本高产出、实时性强的优势。同时,方案涉及的监测要素及方法可实现同卫星遥感(高分卫星、降水卫星、重力卫星等) 监测的有效结合和优势互补,作为国土资源实时监测系统的有机组成部分,共同实现国家级、 区域级空天地一体化物联网遥感大数据智能监测服务。清华大学在利用地基、空基北斗/GPS 观测数据进行气象水文生态要素监测技术开发、 产品研发、软硬件研发集成等方面具备丰富的研究积累,尤其针对我国自主北斗导航系统的 创新应用,团队成果国内领先且得到国际同行的高度认可,开发并集成了一套完备的“北斗 /GPS 双模多要素智能监测”整体解决方案。除发表高水平学术论文外,已申请多项发明专 利和软件著作权(表 1),2016 年技术成果已通过软硬件服务在青海(气象/水利/环境)、四 川(农业/气象)、山东(农业)、北京(科研单位)等地取得了初期经济效益。中心已具备 的技术基础与部分成果展示如图 3-图 6 所示,包括全国范围地基综合观测站网建设(图 3)、 空基试验与技术攻关(图 4)、监测产品研发(图 5)、软硬件设备自主研发(图 6)。所有这 些技术积累将为本方案的顺利实施提供有力保障。目前市场上尚无相关产品,并且本项目的成果产出可从如下几个方向进行多层次、全方 位的市场化对接:(1)软件模块:研制内容一产出的气象水文生态监测要素估算软件模块,可同以北斗 导航定位为主打方向的企业对接,通过嵌入本软件模块,拓宽其业务范围,在为农业、气象、 水利等部门提供导航定位服务的同时,融入气象水文生态要素同步监测的功能。不同需求定 制的软件模块按 1-10 万元每套计算,初期市场年需求量预计 50 套,预计每年产生收益 50-500 万元,市场成熟后可面向全国推广,年收益可达 1000-5000 万元。(2)监测产品:研制内容一产出的气象水文生态监测要素产品,如通过 SDCORS 监测 网络附加得到的多要素监测产品,可实现政府买单为行业公众提供服务。可与高校、科研院 所等联合申报国家级、省部级科研项目,预计单个项目经费 500-1000 万元。(3)新型监测设备:研究内容二所产出的面向气象农业水文应用的北斗/GPS 双模气象 水文生态多要素综合监测设备,具有低成本、小型化、多功能等优势,可独立进行市场推广。 按单套收益 5 万元计算,初期市场年需求量 50 套,预计年收益 250 万元,市场成熟后可面 向全国推广,年收益可达 500-3000 万元,并可与目前市场上通用的 GNSS 定位型接收机竞 争,实现行业接收机的更新换代及初期市场垄断。(4)演示系统:研究内容三所产出的北斗/GPS 双模气象水文生态多要素综合监测演示 系统,可率先在山东省(青岛市)开展示范应用,且该创新应用模式在全国具有推广价值。 可联合申报科研项目,预计单个项目经费 500-1000 万元,同时可实现业务化推广应用,名 利双收。
清华大学 2021-04-11
基于 P2P 网络的智能信息交互平台
项目研究内容: 该智能信息交互平台是在充分利用政府机关现有网络 设备和技术的基础上, 开发出来的一款充分为政府机关工作提供优质高效 的信息和技术服务,利用政府机关信息资源的系统软件。是应用范围内单 位、业务部门、个人所拥有的各种文档、资料在系统内部之间的传递与共 享,并提供对话、交谈、通知等功能,保障系统内人员之间 “即时 ”的协同 工作。 技 术原 理 及 特 点:采用 Dephi 语言
南昌大学 2021-04-14
师生办事可信应用服务平台
【师生办事可信应用服务平台】赋能可信电子凭证应用(“1+X”凭证)、可信电子证照应用(涵盖:“录取-毕业”整个学业历程)、在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议)、电子签章集成应用(OA、网办、财务报销)、可信身份验证(新生入学复查、学籍注册)等应用场景。 利用数字化、集成化、可信化的手段,依托PKI身份认证体系,以数字证书为基础,以数字签名、数字水印为核心技术,建立标准师生办事服务体系,实现统一标准的电子签章制作、发放、管理、审计、查询、验证等服务,解决师生办事自助服务过程中所遇到的关键问题,包括电子文件安全、电子公文交换的权威性、电子签章、电子签名合法性等问题。 ■ 应用场景一:可信电子凭证应用 可信电子凭证平台依托PKI身份认证体系,以标准电子签章服务体系为核心,将数字证书与学生校内基础数据整合,为师生提供可信电子凭证的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务,解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题,三步申请、一秒送达、一次搞定。 “1+X”赋能:1个核心凭证生成输出能力“赋能”X个业务部门多种凭证需求 ■ 应用场景二:可信电子证照应用 围绕可信电子证照全生命周期赋能,为师生提供在线申请、缴费、生成、预览、派发、授权、吊销及使用核验等可信电子证照应用功能。贯彻学生整个学习历程(从新生录取到毕业审核后发放可信电子毕业证书),支撑可信电子录取通知书、电子学生证、电子准考证、荣誉证书、获奖证书等各类可信电子证照的全面应用。 颁发的电子证照文件支持上架省政务平台实现“亮证”,融入省级可信互认体系。师生/校友用户可通过社会身份体系登录省政务平台查询并使用个人电子证照,有效打通校内外证照互认壁垒,显著提升电子证照的权威性与含金量。 ■ 应用场景三:在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议) 在线签署应用将身份认证、数字签名与电子签章技术深度融入校园管理全流程,实现申请审批、项目课题、合同协议三大场景全流程数字化管控: 申请审批:满足学籍异动、毕业离校办理、停调课等日常申请审批事项的发起、流转、审批、签名、盖章全流程线上办理,实现“师生跑签”到“线上秒签”,大幅缩短业务处理周期。 项目课题:大学生创新创业项目、横向课题协议、社科规划项目申请书等项目课题的立项申请、审批与评审环节,实现项目材料全流程无纸化管理,确保数据存证、防丢失防篡改。 合同协议:支持校内外人员自由签署三方就业协议、货物采购合同、技术服务合同等合同协议(数字签名、单位盖章),签署过程合法合规、防抵赖、可追溯,签署文档实现数字化归档管理。
广东正脉科技股份有限公司 2026-05-14
空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理论、关键 技术与应用
依托国家自然科学基金、国家高技术研究发展 863 计划、国防科工委重点课题以及 上海市地方政府重大工程等项目,研究了以全球定位系统(GPS)、遥感遥测技术(RS) 和地理信息系统(GIS)为核心的地球空间信息获取、处理、建模与服务的系统集成理 论、关键技术与应用,在现代测量数据处理、GPS 精密定轨与定位、高精度遥感影像匹 配与制导、空间数据不确定性与质量控制等取得了一系列创新成果。 
同济大学 2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法( IDSSIM ) ,该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制,将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD *挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体,并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学 2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法( IDSSIM ) ,该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能,改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制,将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD *挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中,从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体,并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用,有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学 2021-04-11
基于智能物联网/5G的信息采集与应用
数据采集技术 可穿戴传感器是接触式传感器。加速度传感器测量运动加速度,心率、血压和血氧传感器检测心率、血压等生理数据。可将不同的传感器集成在智能手环、脚环、腰带等可穿戴设备中,以实现加速度、角速度和生理等数据的采集;物体和环境传感器是非接触式传感器,常见的物体传感器基于RFID技术,通常用于身份、物流等信息的识别。常见的环境传感器有声音传感器、磁力计、气压传感器、温湿度传感器和PM 2.5传感器等,实现各种环境信息的采集。 多模态传输技术 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network,低功率广域网络) 在LPWAN技术出现以前,通信技术已经有多种类别,短距离的有wifi、蓝牙、zigbee等,长距离的则有2G、3G、4G、5G等,但是如果把这些无线通信技术按照功耗与传输距离这两个维度划分的话可以发现在功耗低、距离远这个范围的技术还欠缺,而LPWAN技术的出现正好弥补了这个短板。         LPWAN可分为两类:一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox等技术;另一类是工作于授权频谱的基于蜂窝组网的通信技术,比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。 最具前景的LPWAN技术——NB-IoT和LoRa: 物联网(IoT)应用需要考虑诸多因素,例如节点成本、网络成本、电池寿命、数据传输速率(吞吐率)、延迟、移动性、网络覆盖范围以及部署类型等,可以说没有一种技术可以满足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa两种技术具有不同的技术和商业特性,也是最有发展前景的两个低功耗广域网通信技术。这两种LPWAN技术都有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗小等特点,都适合低功耗物联网应用。 LoRa (Long  Range):     一个LoRaWAN网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑,由于LoRa的长距离特性,它们之间得以使用单跳传输,终端节点可以同时发送信息给多个基站。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理,将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和TCP/IP上。 NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) NB-IoT构建基于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络。NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。 NB-IoT具备四大特点:一是广覆盖,将提供改进的室内覆盖,在同样的频段下,NB-IoT比现有的LTE网络增益提升20dB,覆盖面积扩大100倍;二是具备支撑海量连接的能力,NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构;三是更低功耗,NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年;四是更低的模块成本,企业预期的单个接连模块不超过5美元。 数据分析技术 人工智能研究的各个分支,包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。2012年以后,得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法(深度学习)的出现,人工智能开始大爆发。机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。机器学习是用大量的数据来“训练”,通过各种算法从数据中学习如何完成任务。深度学习本来并不是一种独立的学习方法,但由于近几年该领域发展迅猛,一些其特有的学习手段相继被提出(如残差网络),因此越来越多的人将其单独看作一种学习的方法。深度学习的各种算法已成为行为识别主要应用的技术,传感器采集的各类信号,通过卷积神经网络、循环神经网络等分类,识别出坐、走、跑、跳、上下楼等日常行为,也可以实现对被监护者摔倒等异常行为的检测。
山东大学 2021-05-11
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