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《内蒙古自治区技术转移服务机构管理办法》印发
为推深做实“科技兴蒙”行动,促进科技成果转移转化,引导和支持市场化、专业化技术转移服务机构发展,根据《国家技术转移示范机构管理办法》(国科发火字〔2007〕565号)、《内蒙古自治区促进科技成果转化条例》、《内蒙古自治区技术转移体系建设实施方案》(内政发〔2018〕44号),制定本办法。
内蒙古自治区科学技术厅 2025-01-03
“加强高等教育研究,服务教育强国建设”专题研判会在京举行
由中国高等教育学会与清华大学联合主办的教育强国建设研究工作推进会5月17日在北京召开。当天下午,“加强高等教育研究,服务教育强国建设”专题研判会顺利举行。与会专家学者围绕《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》和三年行动计划中的重点难点问题进行分组研判。
中国高等教育学会 2025-05-19
全国高校科技成果对接服务平台-第三方公共服务
第三方公共服务采用开放平台合作架构,将政府、行业龙头、各大高校、研究机构、融资机构、服务机构、媒体等引入创新生态,为项目团队及企业提供一站式科技创新创业服务。
云上高博会 2021-07-22
一种智能手机上下文感知服务的低功耗传感器轮询方法
本发明在智能手机中传感器应用为上下文感知服务基础上,提出了一种为上下文感知应用程序使用的低功耗传感器轮询方法。该方法可以动态清除不必要的传感器活动,从而使得这些传感器可以更长时间地保持睡眠状态。同时也提出了一种寻找应用请求与传感器活动间关系的方法。采用这种方法,轮询调度器总能计算并匹配用户调用的多种应用程序组合探测频率来引导低功耗轮询以避免非必须活动。使用不同上下文应用程序对此方法进行评估,结果表明中间件中低功耗轮询响应时间极小(97ms),与传统穷举轮询操作相比,大约可以节约70%的能耗,该上下文感知服务实现可以减少智能手机的传感器能耗并延长其电池使用时间。
四川大学 2016-10-25
哈尔滨工程大学高分辨海洋信息获取系统设备采购及服务竞争性磋商
哈尔滨工程大学高分辨海洋信息获取系统设备采购及服务竞争性磋商
哈尔滨工程大学 2022-06-06
动态云服务请求下数据中心多能源的在线控制方法和系统
本发明公开了一种动态云服务请求下数据中心多能源的在线控 制系统,包括系统状态监控模块、负载调度模块和多源供能系统管理 模块,负载调度模块包括延时敏感型请求调度子模块和延时容忍型作 业调度子模块,系统状态监控模块用于每隔一段时间接收来自用户的 云服务请求,判断云服务请求是延时敏感型请求还是延时容忍型作业, 并在云服务请求是延时敏感型请求时将该云服务请求发送到负载调度 模块的延时敏感型请求调度子模块,在云服务请求是延时容忍型作业 时将该云服务请求发送到负载调度模块的延时容忍型作业调度子模 块。本发明能够优化数据中心供能系统的长期运营开销,并且不需要 提前获取任何系统数据或者假设任何的稳态分布。 完成人:金海、刘方明、邓维 
华中科技大学 2021-04-11
一种云服务分布式数据中心系统及其负载调度方法
本发明公开了一种云服务分布式数据中心系统,包括系统状态 监控模块、负载接纳控制模块、负载路由分发模块、负载调度模块和 多源供能管理模块,系统状态监控模块用于获取来自不同用户的云服 务请求,记录云服务请求与云服务请求相关的信息,并将云服务请求 传送到负载接纳控制模块,负载接纳控制模块用于根据接收到的云服 务请求的数量选择部分云服务请求,并将这些云服务请求发送到负载 路由分发模块,负载路由分发模块用于将接收到的云服务请求分发到 对应的数据中心进行处理。本发明能够解决现有系统中存在的数据中 心供能系统的长期运营开销大,新能源供应不稳定、电价波动、需要 提前获取系统数据或者稳态分布的问题。 
华中科技大学 2021-04-11
杭州冠力智能科技有限公司
杭州冠力智能科技有限公司是建筑增材智能制造全方案提供商和建材智能智慧型试验检测设备研发生产的科技型企业,总部位于杭州,在山西设有机加工基地,山东设有建筑3D打印基地。拥有发明专利3项、实用新型专利17项、外观专利9项、软著8项,专著3部,主参编行业内标准31部。   组建了一支由具有多年土工工程行业背景、全球知名高校硕博毕业高级知识分子构成的研发团队,涵盖建筑结构、建筑材料、算法开发、软件开发、机械设计、电控设计等多专业、多学科融合,主要研发人员包括清华大学、浙江大学、澳大利亚斯威本科技大学等知名高校的6名博士、6名硕士,其中6人具有高级职称,6人具有中国建筑科学研究院、中国建筑技术中心等国内建筑领域知名央企高管从业背景。
杭州冠力智能科技有限公司 2024-10-31
珠海康拓智能技术有限公司
珠海康拓智能技术有限公司 2025-06-09
人工智能应用创新实训平台
人工智能应用创新实训平台是一款专为人工智能领域专业学生设计的多功能教学工具,它集科研教学、实验实训和项目实践于一体,提供了一个全面的学习环境。该平台以国产高性能芯片RK3588作为其边缘计算的核心,支持本地化编程开发,使得学习者能够深入掌握人工智能技术。此外,平台还支持PyTorch、TensorFlow、NCNN等多种主流深度学习框架,便于学生进行模型训练和推理实践。 平台内置了丰富的案例资源,包括但不限于MobileNet、Fcn_Resnet、Resnet、Openpose、Unet、Retinaface、Yolov8pose、Yolov11等前沿模型,为学生提供了实际操作和学习深度学习模型的机会。这些内置模型不仅有助于学生理解深度学习算法的实际应用,也为他们的创新项目提供了坚实的基础。通过这样的实训平台,学生能够在实践中深化理论知识,提升解决实际问题的能力。 本平台融合了先进的多模态大模型智能体,并配备了一系列场景化实体组件,包括深度相机、双轴云台、多轴机械臂、微型输送带、工业级相机以及麦克风阵列等。这些尖端设备使得我们能够快速构建智慧工厂、智能分拣、智慧交通、智能家居等多种应用场景。
江苏学蠡信息科技有限 公司 2025-07-15
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