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周玉：推动科技产业深度融合 加快建设世界科技强国
科技创新是国家发展的核心动力。在当今全球竞争日益激烈的时代背景下，科技实力的强弱直接决定着一个国家的综合竞争力和国际地位。
《中国科技产业》2024年第11期
2024-11-27
【长春日报】搭建深度对接桥梁 “人才双选”激活就业动能
逐梦热土，一场人才与企业双向奔赴的盛会奏响了东北振兴发展强音！第63届高等教育博览会人才专区的东北地区2025届高校毕业生人才双选会，吸引了东北三省一区的数百家企事业单位及1.2万余名毕业生等青年人才积极参与，累计提供优质岗位1.3万余个，实现人才与企业深度对接的良性互动，将为东北振兴注入澎湃动能。
长春日报
2025-05-24
一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统
本发明公开一种基于深度学习的多目标抓取方法及系统，属于计算机视觉与机器人控制技术领域，方法包括获取待抓取目标的图像以及深度信息，基于目标抓取检测模型得到抓取点的坐标，输入机械臂生成抓取指令抓取至少一个目标；其中，通过相机标定算法建立映射模型，改进YOLOv5网络和GRCNN网络构建目标检测模型和抓取点预测模型；目标抓取检测模型的数据处理方法包括将待抓取目标的图像以及深度信息，输入目标检测模型检测目标和抓取点预测模型确定抓取点，得到图像采集设备坐标系下的抓取点坐标，并基于映射模型转换为机械臂坐标系下的抓取点坐标。本发明解决了现有技术中存在的目标识别精度不足、抓取点计算不准确以及缺乏实时性的问题。
南京工程学院
2021-01-12
茶叶综合深度加工关键技术、装备及产业化
采用原料—>连续逆流浸提—>超滤—>反渗透—>溶剂连续逆流浸提 —>国产填料柱层析—>分部收集—>浓缩回收—>干燥—>超临界的最新技术工艺，同时生产速溶茶粉和各种纯度茶多酚，也可以同时得到茶氨酸和茶多糖，提取率 95%以上，茶多酚含量 30%~98%。技术装备居国内外领先水平。
江南大学
2021-04-11
一图读懂“十四五”国家知识产权保护和运用规划
知识产权事业实现了大发展、大跨越、大提升，知识产权保护工作取得了历史性成就，有效支撑了创新型国家建设和全面建成小康社会目标实现。
国家知识产权局
2021-11-26
离子交换法处理阳图PS版电解槽
项目简介：据我们了解国内生产阳图PS版的生产厂家有十来个，每天每厂家有约百吨的含铝含酸废水排入江河或湖海，因此他们都有较迫切的要求来进行技术技术改造，以降低生产成本，回收废水中铝减少废水的排放。以前有不少厂家想试验用离子交换来处理阳图PS版，但都因技术难关来解决而宣告失败。功能及技术指标：我们试验的新型阳离子交换树脂处理电解槽，只需间歇加少量盐酸，以维持电解时的酸度要求，基本不用排放含铝含酸废水。该技术的投资不大，每条生产线仅需购买约两吨阳离子交换树脂，设备仅是几个大塑料处理槽，一次投资约3万元左右。应用情况：目前温州奥光印刷材料有限公司的一条生产线在应用。市场情况：可以较短时间内向全国有关阳图PS版生产厂进行推广。
武汉工程大学
2021-04-11
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注，在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法，该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理，利用基于结构感知的索引和查询优化策略，极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准，提供C++、Java、Python、PHP等API接口，单机版本支持50亿条边秒级响应，分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略，具有非常好的可扩展性。
北京大学
2021-02-01
一图了解|2023年，这样推动知识产权高质量发展
一图了解|2023年，这样推动知识产权高质量发展
国家知识产权局
2023-03-31
一种面向关系型数据库的图查询方法
本发明公开了一种面向关系型数据库的图查询方法，主要应用于普通用户查询关系型数据库的场景。本发明中，离线处理阶段首先将关系型数据转换成图数据，并在该图数据上建立相关索引。在线查询阶段允许数据查询者用自己的词汇来构建图查询，然后对图查询的节点做初步匹配，最后进行Top?k不精确子图匹配，对用户构建的图查询和离线转换得到的图数据进行图匹配。通过匹配，用户能够得到满足其查询要求的若干子图，而这些子图则作为查询结果返回给用户。
东南大学
2021-04-14
超大规模 RDF 图数据的划分与并行分布处理方法
本发明公开了一种超大规模 RDF 图数据的划分与并行分布处理 方法，包括：对原始的 RDF 图数据进行预处理，生成对应的哈希字典 文件和整形三列表数据，并将整形三列表数据转换成关联矩阵 M；建 立关联矩阵 M 的超图模型，在该超图模型中，M 的主语、谓词和宾语 即为超边，与超边相关的数据即为超边数据；判断该 RDF 图数据是连 通图还是非连通图，如果是非连通图，则将该非连通图划分为多个连 通图；基于超图模型，并发的广
华中科技大学
2021-04-14