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基于深度学习的新冠病毒的早期检测筛查模型系统
西安电子科技大学计算机科学与技术学院智能软件与系统新技术研究所副教授张亮团队依托上海瑞金医院、西安交通大学第二附属医院等的新冠肺炎疑似、确诊患者肺部CT影像，通过综合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特点（磨玻璃、体积大小、位置等特征），张亮团队加快技术攻关，设计开发了基于深度学习的新型冠状病毒的早期检测筛查模型系统。
西安电子科技大学
2021-04-10
一种基于随机蕨的自举学习方法及其分类器
本发明提供了一种基于随机蕨的自举弱学习方法及其分类器，本发明属于计算机图形识别技术领域。图形识别通常采用弱分类器的加权、高斯概率分布的均值距离来判别正负样本。或采用分类树作为弱学习器，用误差测度减少最大化的划分准则划分节点，然后将这些弱分类器提升为强分类器。但是，这些弱学习方法要么收敛速度慢，要么准确率不够高，要么计算效率低。本发明选择图像特征和构造随机蕨、基于随机蕨的弱学习方法、基于随机蕨的弱学习方法、构建弱分类器、结果分类器等步骤可以很好地解决成像环境复杂且对运算量要求严格的图像模式识别，实现快速收敛和高效的自举弱学习方法，得到实时处理且准确率高的分类器。主要用于各种模式识别场合。
西南交通大学
2016-10-20
基于小样本学习的建筑施工安全监测预警系统平台开发
悬赏金额：15万元
发榜企业：广东智云工程科技有限公司
需求领域：人工智能；软件开发
产业集群：软件与信息服务产业集群
技术关键词：深度学习；变形预测；灾害预警
广东智云工程科技有限公司
2021-11-01
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
项目特色：
面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据，结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的能源需求。
针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中，提高能源用量预测的准确率。
面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13
Bi2Te3层可有效降低相邻两个磁层间的交换作用
课题组与加州大学洛杉矶分校的倪霓课题组联合研究了Mn-Bi-Te家族的另一成员，MnBi 4
南方科技大学
2021-04-14
开塔机器人Mirobot六轴教育机械臂智能桌面开源编程创客机器人
北京勤牛创智科技有限公司
2022-07-12
一种磁测探头及一种便携式铯原子激光光泵磁力仪
本实用新型公开了一种磁测探头及一种便携式铯原子激光光泵磁力仪，其中磁测探头包括VCSEL单模激光器(4)、准直镜(5)、圆偏振器(6)、铯原子气室(7)、加热线圈(8)、射频线圈(9)和光电探测器(10)；便携式铯原子激光光泵磁力仪是一种利用激光光抽运技术与铯原子磁光共振相结合，精确测量磁场的磁力仪，包括了一个由单模激光器作为泵浦光源的磁测探头、一个中继控制器，使用PC电脑从中继控制器读取即时测量数据。本实用新型测量系统可以实时准确测得同一位置的磁感应强度。
浙江大学
2021-04-13
AIChE再度报道华东理工大学原子层沉积ALD多尺度模拟研究进展
近日，我校化工学院功能膜与电子化学品团队青年教师庄黎伟博士，与美国约翰霍普金斯大学、北卡罗来纳州立大学等单位合作，开发了一套原子层沉积（ALD）技术在多孔材料纳米孔道内进行薄膜沉积的数值模型，可用于预测2-5纳米孔道内前驱体扩散、吸附、脱附、沉积反应以及孔道收缩直至堵塞的动态过程。
华东理工大学
2022-09-28
环境透射电镜助力解析Yolk−Shell结构向表面单原子催化剂转变过程
利用电解水制造高纯氢气是当前能源利用与转换中一个重大课题，因此，探索低成本、高效的水裂解制氢反应电催化剂具有重要意义。商用IrO2催化剂由于使用贵金属，成本非常昂贵。目前，单原子催化剂已被证明是用于氧气析出反应（OER）的有效催化剂，且由于这些单原子的配位环境，使得单原子催化剂具有高选择性。同时，单原子催化剂可以提高有效负载量，并减少至少10倍的贵金属使用。 制备单原子催化剂的典型方法
南方科技大学
2021-04-14
一种锂空气电池Co-Pd双原子正极催化剂及其制备方法和应用
本发明提供了一种锂空气电池Co‑Pd双原子正极催化剂及其制备方法和应用，属于电化学及催化技术领域。包括：将碳纳米管与醇溶液混合，得到碳纳米管溶液，将所述碳纳米管溶液与钴盐、锌盐混合，得到含钴混合物；将2‑甲基咪唑与醇试剂混合，得到2‑甲基咪唑溶液，将所述2‑甲基咪唑溶液与含钴混合物混合、搅拌、离心和干燥后，得到CoZn‑CNT等。使用本发明提供的催化剂构建锂空气电池表现出低的充电平台(3.2V)和低的过电位(0.6V)，解决了锂空气电池普遍存在的过电位高问题(1.5V)；并且具有高的放电平台(2.8V)和良好的放电容量(15000mAhg‑1)。
中国科学院大学
2021-01-12