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智能控制
实现设备的集中控制,实时全方位的监视用户设备与系统的运行情况和关键参数信息数据,保障设备与系统稳定运行。提供生产流程监控,关键参数数据监测,数据报表,异常事件报警和记录等功能,并支持多平台、多终端数据访问。并对重要数据进行预测维护。实现程序的远程监测调试,实现数据手机推送。
山东矿机华能装备制造有限公司 2021-06-17
智能锯床
型号: W801 产品型号:W801 产品名称:智能锯床 产品特点: 1、使用24V安全电压,确保使用者的安全; 2、自动智能装置,自动感应开机、停机; 3、自带透明保护罩,上下可调节距离90mm,既安全又不影响视线; 4、切割材料:木板、发泡材料、电路板、铝塑板,有机玻璃等。适用于教学、科普、个人发明创造、工艺品制作等用途。
佛山市先导数码科技有限公司 2022-09-14
专家报告荟萃㉝ | 北京航空航天大学北斗政策法规研究中心执行主任杨君琳:融合科技人才激励机制
深刻感受到融合科技人才教育、培养与激励工作的重要性,报告主要关于融合科技人才激励机制的思考。
中国高等教育博览会 2025-02-24
专家报告荟萃㊺ | 浙江工业大学心理健康教育与咨询中心主任王慧:线上线下融合 夯实四级网络
第三届高校心理健康创新发展论坛是第62届中国高等教育博览会的同期学术活动。期间,王慧主任以《线上线下融合  夯实四级网络——浙江工业大学心理危机预防与干预工作的探索与实践》为题作了主题报告。她指出,如何提高心理危机预防和干预工作的实效性,是摆在我们面前共同的重要课题。
高博教育博览会 2025-03-24
艾柯AI人工智能实验室超纯水系统
  艾柯AI人工智能实验室超纯水系统  EDI去离子水, 实验室专用超纯水机、纯水设备, 电阻率≥18.2或电导率≤0.055 适合水源:城市自来水 制 水 量:100L-200L/H 出水水质:纯净水、RO纯水、UP超纯水 产品配置:7寸触摸屏、双波长紫外消解仪、原装进口耗材、可加配移动取水手臂 产品特点:TOC实时检测显示、全智能语音助手、远程控制     AI人工智能实验室超纯水系统 “艾柯AI人工智能实验室超纯水系统是配备艾柯自主技术4G物联网功能,可连接手机或电脑远程操控整套系统,采用微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,占地面积小,操作使用方便。设备一机多用,可同时制备取用多种水质的水,纯净水、RO纯水、UP超纯水。产水量100-200L/H可选,RO水水质电导率≤5 μS@25℃,超纯水水质标准优于GB6682-2008一级水标准,全面满足各类清洗、实验、分析、科研等不同用水需求。”       ▎技术参数 ▎艾柯-专注水处理行业22年 机器型号 AK-AIZN-UP AK-AIZN-EDI-UP 进水水源 城市自来水 水温5-40℃ 水压1-5kg  TDS<350ppm 电    源 380V/50HZ 功     率 1KW 1.2KW 机器重量 185KG 200KG 主机体积 长650mm×宽900mm×高1388mm 制备取水 一机多用,可同时制备取用多种水质的水:纯净水、RO纯水、UP超纯水 储水箱 22G全封闭真空压力储水桶或PE桶 紫外灭菌 配置185nm和254nm双波长紫外消解仪 制水量 100L/h  120L/h  150L/h  180L/h  200L/h 取水流速 饮用纯净水:3.4L/min  RO纯水:3.2L/min  UP超纯水:3L/min 饮用水水质 电导率≤10uS/cm@25℃ 水质达到中国国家瓶装饮用纯净水(GB17324-1998)标准 RO纯水水质 电导率≤5μS/cm@25℃;电阻率≥0.2ΜΩ.cm@25℃;杂质去除率98% 水质标准达到中国国家实验室用水(GB6682-2008)三级水标准优于普通蒸馏水 超纯水水质 电阻率值 18.25ΜΩ.cm@25℃ 电导率值 ≈0.055μS/cm@25℃ 热 源 <0.01Eu/ml <0.02Eu/ml 微生物值 <1cfu/ml 总有机碳 TOC:<3ppb TOC:<1ppb 阳离子含 <0.02ppb <0.01ppb 阴离子含 <0.03ppb <0.02ppb 达到标准 中国分析实验室用水规格(GB6682-2008)一级水标准美国试药级(CAP、ASTM、NCCLS)超纯水水质标准中国国家电子级超纯水规格(GB/T11446.1-1997)EW-I标准 标准配置  PP→AC→RO→DI→UP→UV→UF PP→AC→RO→EDI→UP→UV→UF 适用范围 分子生物学、血液分析、微量分析、药物成分分析、ICP-MS、ICP、GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等各行业高端标准实验室研究、分析、检测用水   ▎系统功能 ▎艾柯-专注水处理行业22年 智能语音远程控制 微电脑全自动控制,配备PLC物联网模块,人性化设计,具备人机对话功能 多功能预警系统 系统具备故障监测、自动报警功能,可远程修复控制系统的各项错误乱码程序 定量定质定时取水 系统具备定时、定量、定质取水功能,可任意设置定量取水(0.5L-100L),定质取水(R0水、EDI水、UP水)定时取水(1min-60min),免除人工频繁手动取水等候 360°可移动取水手臂 配备取水手臂加脚踏取水功能,同时拥有三套控制取水功能,设备操作更加便捷、可靠 AI语音智能对话 具备AI语音智能对话,语音唤醒开机、关机、待机、取水 取水记录下载功能 支持历史系统记录查询,可保存两年取水记录,可通过USB远程读取数据 四路水质检测显示 具备“AK”专用四路水质检测和温度显示功能,可同时检测和显示:进水电导、RO水电导、UP水电阻、EDI水电阻 TOC实时检测显示 具备“AK”专用内置总有机碳量(TOC)检测装置与现实功能,设计符合USP要求检测范围0-999ppb,检测精度士1ppb,提供在线TOC检测 原装进口纯化滤芯 配备“AK”专用大容量核子级超纯化罐、DI纯化柱,水质稳定,寿命更长 智能液晶触控大屏 配备7寸智能电容屏,可以实时查看整机运行流程图加各项检测数据,操作简单、智能 封闭式一体化设计 系统采用中央一体式设计,无外置模块,占地面积更小系统集中化使安装、位移、维护更加便捷   ▎适用范围 ▎ 艾柯-专注水处理行业22年 生化分析、血液分析、微量分析、环境分析、理化检测分析 药物成分分析、基因研究、分子生物学、生命科学、组织培养 生物工程、动植物细胞培养、氨基酸分析、蛋白质纯化、毒理研究 IVF实验、DNA测序、毒理研究、ICP-MS、ICP GC-MS、LC-MS、HPLC、AAS、PCR、TOC等标准实验室研分析、检测用水    
成都唐氏康宁科技发展有限公司 2025-05-28
卫星与无线通信融合系统研发及产业化
成果介绍“卫星与无线通信融合系统研发及产业化”就是由东南大学、南京中网卫星通信股份有限公司和江苏大学三家单位合作完成。卫星通信具有覆盖广和不受地域限制的优势,但是受到遮挡以后,信号就会不好,而且通信的成本太高,2M带宽每小时就要花费几千元。而随着3G、4G的普及,地面无线通信已经发展得相当完善,但是在地面基站未覆盖区域,或基站一旦受到洪水、台风、地震等自然灾害破坏时,就无法通信了。正是基于这两个通信系统的特点,我们‘取长补短’,巧妙地将两种通信系统融合起来,研制完成的系统可以根据不同策略自适应地选择地面通信链路或卫星链路”技术创新点及参数他和团队成员克服了很多困难,提出了多项独创性的方法,目前已申请国家发明专利40项(其中24项已经获得授权),编制国家标准3项,发表国内外核心期刊论文61篇(其中SCI收录16篇)。项目研制的卫星与无线通信融合系统实现了规模产业化,部分性能指标处于国际领先水平,并在气象、安监、环保和军队等诸多行业得到极其广泛的应用,得到了政府有关部门和客户的一致好评。市场前景目前本项目的产品已经应用到全国26个省市的18个行业。其中,气象和安监市场占有率达到70[%],环保市场占有率达到60[%]。产品曾为“神舟系列”飞船的发射和回收提供气象保障,为汶川地震、雅安地震和甘肃舟曲特大泥石流等提供了应急通信服务,为上海世博会和深圳大运会等重大活动提供了气象保障和视频直播服务。产品已经实现直接销售收入8.3亿元,产生的间接经济效益数百亿计。
东南大学 2021-04-11
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
大数据应用的多样化 需要的计算模型、数据模型多样化; 目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。 多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。研究目标:研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个 方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键 值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计 算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这 套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们 对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于 大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计 算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三 个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。融合架构FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包 括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。多数据模型融合:设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、 文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据 分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。多计算模型融合:在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集 的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和 流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。高时效FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗, 提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化;对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等;在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效;而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题, 通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的 时间。可扩展FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、 存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块, 能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持 到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提 升。亮点成果:融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。 从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用 的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品 销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-04-10
海量混合时态数据融合处理关键技术及应用
流立方在技术流派里属于流式大数据实时处理领域,但兼顾了批式数据处理技术的优势,一定程度的做到了混合时态的实时处理。流立方通过在数据流水过程中嵌入流处理引擎将所有流过的数据进行实时处理, 并生成多维度的可计算数据魔方。1)超高并发性:“流立方”产品拥有每秒处理百万笔交易流水复杂分析的能力。而达到这样的性能仅需要 8 台普通的 pc 服务器搭建的集群。2)超低时效性:流立方对每笔流水处理的延时严格控制在毫秒级,实际生产中平均延时稳定在 10 毫秒左右。形象一点来说,也就是在海水涌进海洋的几乎同一时刻,数据就被分析完成了,远远低于人类学上 0.1 秒即有所感知的时间节点,处理速度比一眨眼快了很多倍。最近一年,流立方的高级版本更是提升到了微秒级的处理延时,将被用在春运票务、军工、反恐等要求更加极致的场景。3)高可靠性、高扩展性、高兼容性:流立方自带的可计算分布式缓存高性能、高可靠、高可扩展。在内存不足时, 能够平滑扩展到多节点。流立方平台内支持算法数量达到几十个。计算模型、脚本独立管理,在线编写、即时部署即时生效, 大大节约上线时间。
浙江大学 2021-04-11
中国传媒大学融合门户平台竞争性磋商
中国传媒大学融合门户平台竞争性磋商
中国传媒大学 2022-06-23
融合架构的高时效可扩展大数据分析平台
研究背景:  大数据应用的多样化  需要的计算模型、数据模型多样化;  目前每类模型需要单独的开源系统来支持(如HDFS、HBase、Neo4j、MongoDB,Flink,Spark,Tensorflow等)。  多系统导致大数据分析平台非常复杂、效率低下。 研究目标: 研究和开发面向新型多计算模型融合架构的、高时效、可扩展的新 一代大数据分析支撑系统与工具平台FAST(Fusion-Architecture, Scalable, Time-efficient big data analysis platform)。 针对目前大数据分析平台复杂、效率低下的痛点,该系统具有三个  方面的优势:首先,这套系统采用融合架构,一方面实现关系、图、键  值、文档等多种数据模型的高效融合,另一方面实现批处理计算、流计  算的深度融合,并可以通过SQL扩展语言来进行多模型的统一查询,实现高效的跨模型查询。其次,对于复杂系统来说,时效性非常重要,这  套系统采用融合架构提高效率是实现高时效的基础,更重要的是,我们  对大数据分析从数据到用户进行了端到端的全栈时效优化。最后,对于  大数据应用来说,系统扩展性非常重要,本系统在资源层、存储层和计  算层进行了全面的扩展性优化。下面在融合架构、高时效和可扩展这三  个方面,分别详细介绍FAST系统的三个主要亮点。 融合架构 FAST系统的第一个亮点是融合架构,我们在技术方面的创新主要包  括多数据模型融合和多计算模型融合两方面。 多数据模型融合: 设计和研发了多模型数据管理与查询引擎,支持关系、图、键值、  文档等多种数据模型,实现了查询解析、查询优化、元数据管理、数据  分布等功能,将多种数据模型进行统一管理和深度融合。同时扩展了SQL语言,通过统一的查询接口支持对关系、键值、图、文档等数据进行独立访问或者跨模型查询。 经过试验,多模型数据融合查询,比Spark 2.3.4的查询时间能平均减少70.7%。目前spark等现有系统还需要手工编程方式来实现跨模型查 询,所以FAST系统在易用性上也表现良好,降低使用门槛,提高开发效率。 多计算模型融合: 在计算层实现了最常见的批处理计算和流计算深度融合,批流融合的核心方法是在系统内部实现批和流的统一表达,批是对有限数据集  的运算,流是对无限数据流的计算,我们设计了UCollection结构对批和  流数据进行统一表达,通过识别的bounded标志,来确定是批、流、或批流融合。有了统一表达,可以开展一系列融合优化来提升系统性能。 并且对上通过Unified API统一用户的批、流接口,实现二者在编程范式上的统一表达。对于批流混合的计算,融合架构系统的查询延迟比Flink 1.4.2能减少57%,吞吐量平均可以提升到6.72倍。 高时效 FAST系统的第二个亮点是高时效,即缩短大数据分析的时间消耗,  提高效率。由于大数据分析平台是一个非常复杂的系统,为了做到高时效,系统不能存在性能短板,因此需要对大数据分析的整个过程进行端到端的全栈时效优化。如图中所示,自下而上,需要在多模态存储、批流融合、机器学习、人工操作各层都进行优化。 对于多模态存储,面向应用负载和异构硬件特征进行自适应优化; 对于批流融合计算,在统一表达基础上,进行系列融合优化技术, 包括DAG优化、迭代优化、部署优化、操作符优化等; 在机器学习层面,进行模型优化、消息优化、梯度优化、概率优化 等来提高时效; 而且我们也考虑到大数据分析过程中用户人工操作的时效性问题,  通过智能地进行大数据分析方法和模型的推荐,来缩减人工操作的  时间。 可扩展 FAST系统的第三个亮点是可扩展,由于大数据应用规模很大,数据增速快,对系统可扩展性的要求非常高,为此我们在系统的资源层、  存储层和计算层进行了全面的扩展性优化。 在资源层,系统都部署在云计算的虚拟化资源之上,利用了云计算资源的弹性机制进行系统扩展。并在系统中实现了可伸缩调整模块,  能实时监控软硬件系统的状态,按照应用需求来自适应地进行弹性伸缩。 在存储层,分布式存储系统扩展性的关键在于分布式共识和一致性 协议(Raft),因此提出了KV-Raft、vRaft等进行Raft的扩展优化。 在计算层,我们扩展了机器学习模型的参数规模,使系统可以支持  到百亿级别的超大规模机器学习模型训练,并且性能方面有明显提  升。 亮点成果: 融合架构大数据分析平台目前已经在阿里巴巴双十一进行示范应用。  从2020年11月10日至11月16日一周的时间,在阿里的生产环境中,研发 的系统一直连续稳定运行,基于淘宝和天猫的实际用户信息进行大数据 分析,综合运用了本系统的存储、计算、机器学习等多个模块的能力, 累计进行了184亿件商品推荐。 同时在双十一期间,基于智能交互向导技术,也面向电子商务应用  的卖家提供了“生意参谋”应用,基于大数据分析,帮助卖家分析产品  销量变化的原因,以及促销的有效手段等。
中国人民大学 2021-05-09
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