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压力容器超压泄放智能设计软件
压力容器超压泄放智能设计软件可以进行安全泄放设计及泄放装置选型操作。软件主要特点有:①多标准泄放设计:可依据 GB567 、 API520 、 ISO4126 标准进行单相流物理超压泄放设计,依据 DIERS 进行两相流物理超压泄放设计,依据 NFPA68 进行化学超压泄放设计;②多类型泄放设计:可对压缩气体、液化气体、水蒸气、液体、两相流、可燃气体、可燃粉尘、多组分进行泄放设计;③多数据库支撑:软件内含气体物性、汽化潜热、液体粘度、介质基本燃烧速率等数据库。④泄放装置选型:软件提供较为权威的泄放装置选型功能。
大连理工大学 2021-04-13
基于分层智能探索算法的玻璃切割优化软件
本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。 对于玻璃切割问题约束复杂的特点,本软件有针对性的提出了一种局部解的表示方法,它使算法的分布式部署成为可能,并且大大减少了程序运行时的内存开销。为了提高算法的效率,软件采用了贪心随机的基本搜索框架,并结合问题特点,将搜索过程分为多层嵌套进行,以提高搜索的灵活性和精确性。
华中科技大学 2022-07-27
海洋地理空间智能核心技术与软件系统
项目背景:面向国民经济建设、JM 融合发展和国家重大 战略实施对全时空海洋大数据深度融合与精准分析的迫切 需求,针对地理空间离散几何化抽象难以表达海洋复杂语义 关系、海洋地理空间分析智能化水平不足等瓶颈,建立海洋 地理空间智能核心技术与软件系统。主要研究基于几何代数 学的全时空海洋对象建模方法,建立全时空海洋对象化表达 与海洋对象空间建模的理论体系;构建对象内嵌的海洋地理 空间智能算法库,建立面向海洋复杂场景动态演化的学习和 模拟模型;研制以数据-知识-模式三元组构成为基础、全时 空海洋对象化表达与智能计算为核心、具有自主知识产权、 国内领先的海洋地理空间智能基础平台软件和应用基础软 件,在海洋生态环境保护、JM 融合等领域开展应用示范。 所需技术需求简要描述:1.突破经典点线面几何空间建 模限制,构建基于几何代数学的全时空海洋对象建模方法; 2.研制知识驱动的海洋时空大数据智能计算方法,构建对象 内嵌的海洋地理空间智能算法库,建立面向海洋复杂场景动 态演化的学习和模拟模型;3.集成大数据引擎、知识引擎、 时空分析引擎、智能计算引擎和全息可视化引擎的多模态协 同的引擎中台研发,其中核心中台技术模块不少于 10 个;4. 以数据-知识-模式三元组构成为基础、全时空海洋对象化表 达与智能计算为核心、具有自主知识产权、国内领先的海洋 地理空间智能基础平台软件和应用基础软件研发,软件可管理 PB 级时空大数据,查询响应时间为秒级。  对技术提供方的要求:1.在海洋地理空间信息领域具有 较好的研究积累,具有海洋地理空间信息方向的发明专利及 省部级以上奖励。2.技术方案成熟可靠稳定有创新思维,不 涉及知识产权侵犯。3.主要负责人需要具有工学博士学位, 是国内外海洋地理空间信息领域著名专家,主持过海洋地理 空间相关国家项目。 
青岛中科海慧信息科技有限公司 2021-09-10
面向智能终端的HTML5 Web应用平台软件
成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准,是国内移动Web中间件的技术开拓者,实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品,处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础,掌握了多项跨平台适配技术,先后将平台产品适配到上百款手机终端,覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统,产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型,并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。
电子科技大学 2021-04-10
多能源微网系统智能规划和全景评估软件
高校科技成果尽在科转云
西安交通大学 2021-04-10
面向智能终端的HTML5 Web应用平台软件
成果研发机构长期跟踪、研究HTML5 Web标准,是国内移动Web中间件的技术开拓者,实现了面向行业的、基于HTML5技术的智能终端Web应用平台产品,处于国内领先、国际先进水平。目前已经积累了大量的技术经验和产业化基础,掌握了多项跨平台适配技术,先后将平台产品适配到上百款手机终端,覆盖iOS、Android、Windows Phone等各大主流操作系统,产品支持iPhone、诺基亚、HTC、三星、摩托罗拉等百余款国外品牌及机型,并覆盖华为、中兴、TCL、联想等基于国产操作系统的智能移动终端。产品目前已成功运用到银联手机支付、中国电信移动OA等行业系统。 产品技术指标: ? 提供HTML5 Web平台本地能力调用接口规范; ? 应用运行平台符合HTML5标准,支持Android、iOS、Windows Phone等主流移动终端平台,支持终端本地能力(包括重力感应、通话、消息、本地存储、设备信息、网络连接信息、音视频、通知、相机、电话本、位置信息等接口)适配、多应用并发运行,性能明显优于市场上同类的容器产品,能满足市场上通用手机游戏、娱乐等应用的性能需求; ? 提供包括应用认证、API访问控制、应用通信安全、应用防篡改、应用数据安全存储、应用隔离等在内的平台安全管理功能; ? 应用商店服务平台提供应用的展示、搜索、推荐、上传、审核、发布、下载等功能; ? 应用开发平台提供Web App的工程管理、代码编辑、代码调试、多终端模拟、应用打包等功能,提供软件开发SDK,支持第三方研发团队使用该平台开发企业级移动应用; 成果应用范围及市场前景 目前市场上的移动智能终端品牌纷杂,基于多种操作系统平台,包括iOS、Android、Windows Phone等,同时还有大量国产手机厂商采用自主开发的操作系统平台。操作系统平台的不统一造成在手机上开发应用程序的门槛高、周期长、适配难,制约了应用服务的快速部署与推广。 本科技成果产品就是要解决上述制约当前移动互联网应用发展的关键问题,使广大应用开发企业无需再担心移动应用的跨平台、快速开发和部署问题,有效降低移动应用开发门槛、提高开发效率,提升移动应用业务运营与管理能力,能够以企业移动信息化为突破口,为智能终端高效提供大量的应用和服务。
电子科技大学 2021-04-10
基于分层智能搜索算法的玻璃切割优化软件
切割问题和装填问题在学术界属于一类经典的NP 难问题,它们有着众多的变种,例如:一维的背包问题,二维的矩形切割问题,三维的装箱问题等。其中以二维的场景应用最为广泛,相关求解算法可以作为玻璃、板材、管材、服装切割套料智能制造的算法内核。 本软件的主要用途是针对玻璃切割的场景提出求解多约束的矩形切割问题的分层智能搜索算法,为玻璃切割方案提供全局优化,实现原料利用率的最大化,在节约资源的同时提高产量。
华中科技大学 2022-03-28
面向智能无人装备的国产高级综合电子与软件
(一)项目背景 人工智能技术快速发展,“无人车”“无人船”“无人机”等大量无人装备应运而生并运用于实战。无人装备具有“空间多维、全天候、非对称、非接触、非线性”等作战运用特点,改变了战争构成要素、作战观念、组织形态和保障模式,颠覆了行业模式,重新定义了人们的生活方式。无人装备对未来社会影响和改变必将是整体性和革命性的,存在着无限的发展和应用空间。 智慧化,是无人装备发展的必然趋势。实时感知、动态组网、自主控制、智能决策、自我学习等是未来智慧无人装备必须具备的能力,而这一切能力的赋予,离不开支持智能应用的高级综合电子及基础软件的支持。无人装备中计算系统的性能、可靠性、智能化、交互性等能力的高低是决定或制约无人装备智慧化水平的重要因素,因此,必须围绕未来无人装备的发展趋势与需求,研究满足要求的国产智能计算系统,为无人装备提供智能算力支撑。 (二)项目简介 针对未来无人装备对高性能、高可靠、智能计算能力的需要。研究了基于国产处理器、加速器和基础软件的智能计算系统,重点突破了国产器件系统安全认证、高性能、高可靠综合电子架构、异构资源统一开发环境、异构资源自适应管理、系统多级容错重构、面向领域的轻量化网络模型设计、智能应用容器化开发部署等关键技术。研制了出满足无人装备智能应用的高可靠、高性能、高可用、高安全、标准接口的国产计算系统原理样机,并通过航天领域场景验证测试。 (三)关键技术 如下图所示,围绕无人装备智能应用,需要分别从高性能、高可靠硬件构成、高效平台管理、高可用应用接入和高效算法设计开发等方面分别展开研究。平台硬件层主要包括系统硬件身份认证技术、异构硬件资源统一组件服务技术,解决系统级硬件身份认证和异构资源统一表征和管理问题,为高安全、高性能异构计算奠定技术基础;平台管理层主要包括可重构计算架构、任务资源自组织协同与动态自演化策略、面向节点协同的动态集群构建、系统多级容错模型、多目标多约束下的任务资源最优匹配算法,为无人装备智能应用提供高性能、高可靠的计算平台;高可用应用接入主要包括异构资源统一开发环境构建、系统感知的智能编译优化以及自动代码生成等内容,支撑系统综合调试,满足系统高可用要求;高效算法设计主要包括面向领域的智能应用开发流程设计、基于硬件感知的神经网络自动设计及联合压缩等技术。
西安电子科技大学 2023-07-20
天津市大学软件学院
天津市大学软件学院是市委市政府批准设立的隶属于天津市教委具有独立法人的事业单位。学院2008年9月奠基,2010年10月正式启动。学院以软件产业发展的人才需求为导向,以建设国内一流、国际先进的“软件人才培养基地”和“高质量产教融合平台、高水平成果转化平台、高效能社会服务平台”(简称“一基地三高平台”)为目标,将教育链、产业链、人才链、创新链有机串联,打造了从工程实践到创新创业的软件人才培养生态系统,走出了一条政产学研用相结合的软件人才培养新路。   学院率先在全国提出“教学与产业相融,学校与企业互动”的产学合作协同育人理念,依托79所本科院校组成的“高校联盟”和150余家协同育人企业组成的“企业联盟”及300余家行业用人单位,形成高校办学资源和产业行业资源开放共享、高校学科与产业深度融合、高校与企业共同发展的发展格局,有效解决了信息技术行业实践教学资源孤立分散的问题。学院先后获批滨海高新区软件人才培养基地、天津市青年就业见习基地、天津市外国留学生实习实践基地、天津市专业技术人员继续教育基地、市商务局公共培训服务平台、天津市自主就业退役士兵适应性培训基地,承担了区域营商环境和产业人才“蓄水池”职能,培养了大批软件人才和各类专业技术人才,年常驻在校生7000余名,年实训人次稳定在10000人次左右。设立天津场外交易市场(OTC)高校板服务中心,牵头成立天津市虚拟现实和增强现实应用技术应用协会、天津市科学与艺术学会,引进天津市大数据协会,成立天津市软件行业协会人才工作专业委员会,更好地为产业服务。入选“天津市半导体集成电路人才创新创业联盟”和“天津市电子信息与大数据人才创新创业联盟”两个联盟,为软件及信息技术服务产业发展提供了有力人才支撑。京津冀协同发展十周年之际,学校被京津冀三地政府授予“京津冀软件人才培养基地”称号,已与60余家企业、13所高校签订“京津冀软件人才培养基地”协议,助力京津冀协同发展。       (一)打造高质量产教融合平台,有效解决产教“两张皮”问题 学院集合全市优质科技、教育、行业资源进行平台建设探索并实践政府引导的产教深度融合培养信息技术产业人才的管理体制和运行机制,实现了产教共同体在协同育人过程中的同频共振。学院现拥有1个国家级工程实践教育中心、1个国家级众创空间、2个国家级大学生实践教育基地、140个校企共建专业实验室、项目实训室和创新中心,与奇安信、麒麟软件等14家信创头部企业建立了深度合作关系。       (二)打造高水平成果转化平台,校企协同助力创新策源能力提升 学院持续推进产教深度融合,先后推出“协同创新计划”和“天软创业育成计划”,建设了国家级和市级众创空间“天软·创魔方”“中北·天软创业学院”、市级大学科技园“天软信创大学科技园”三个园区,构建了“校企协同开发-校企协同研发-产学研协同攻关”三层校企协同创新模型。同时,构建了科技资源成果库与产业需求项目库,精准服务各兄弟院校师生技术创新,并努力促进高质量创新成果转化为新质生产力。 (三)打造高效能社会服务平台,城校共生促区域经济提质增效 学院通过“管家+专家”的众创空间管理服务,以及自研的“十步问道创业成长力模型”创业辅导方法论,帮助来自天大、工大、师大、理工、城建等高校的数十家大学生初创公司开启了创业之路。通过“先联合培养人才,再落地注册”的高等教育服务区域产业路径,直接促成了中汽数据从北京亦庄迁徙落户天津西青,带动洪荒科技、齐物科技等一批产业链上的初创企业快速发展。
天津市大学软件学院 2025-05-16
一款准确的野外矿物智能识别手机软件
图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物,可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值,仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石,氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    
中国地质大学(北京) 2021-05-10
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