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一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据压缩方法
本发明公开了一种基于 GPU 和 CPU 混合平台的高速无损数据 压缩方法,包括:CPU 读取待压缩数据文件,将该待压缩数据文件从 内存拷贝到 GPU 的全局存储器中,设置 GPU 上的线程块组 bk[a],每 个线程块中的线程个数 b,设置压缩字典窗口的长度为 c,并设置指向 第一个压缩字典窗口的头部指针为 p_dic_h,设置预读窗口大小为 d, 指 向 第 一 个 预 读 窗 口 的 指 针 p_pre_r , 该 指 针
华中科技大学 2021-04-14
智慧教育中混合式学习环境下学习过程数据化关键技术
(一)项目背景 当前,智慧教育具有智能导学、精准推荐、定制辅导、精细评价等特点,已成为国际国内教育信息化发展的趋势。智慧教育的研究主要聚焦于智慧学习环境建设的研究、智能技术支持下的智慧教学研究和机器学习技术支持下的个性化学习研究。智慧教育的出现极大地促进了当前教育中学习空间的重构。在“学习空间”之前,人们通常使用“教学空间”来指代这种场所,将有教学活动的场所均称作教学空间。随着人们对学习过程的理解变化、智慧教育的快速发展以及人们对非正式学习的重视,学习空间逐渐由单一的物理教学空间向包含物理空间、网络空间、移动空间的多元学习空间转变。多元学习空间的提出虽然更多地体现出了“以学生为中心”的倾向,但如何具体衡量多元学习空间对学生学习效果的影响是评价多元学习空间的重要步骤。同时,在多元学习空间具体构建时,面对空间中来源不同、结构多样、数量庞大的多模数据如何进行处理存储、并在保证数据有效性的前提下对教育数据进行隐私保护是多元学习空间需要解决的另一个难点。 (二)项目简介 本项目主要目标是针对信息技术支撑下学习空间多元化、场景复杂、需求多样化,学习者及学习行为呈现出新的特点和规律,研究多元学习空间中学习行为数据化关键技术,构建“云-边缘-物联网”架构的多模态数据存储与处理平台,实现混合式学习环境下学习行为智能感知和数据化,优化学习行为模型,基于实际应用与不同学习目标函数及内容,建立可重复、可预测、可验证的对比数据集,为数据驱动的智慧教育生态构建和教育应用提供核心技术与数据支撑。 (三)关键技术 我们面向智慧教育中准确认知学生的学习状态和行为的大数据需求提出研究方案。本项目实施方案涉及教育学、物联网、云计算、人工智能、隐私保护等多个领域,主要技术路线如图所示: 图 1 技术路线图 其中,项目包括的关键技术主要有以下三点: 1.基于物联网的多模态数据实时智能感知和多时间域数据采集技术 该技术针对学习状态的数据化、特征参数量化问题,设计能够采集多 重学习空间下的智能数据感知物联网系统。主要技术难点在于抽样频率与 识别准确度的平衡、人机交互的变化规律等全新科学问题。 2.学习状态多模态数据解析和智能处理技术 利用智能感知物联网采集实时性的原始学习状态数据,包括面部表情、 脑电信号、头部姿态、交互行为等原始数据,这些数据具有数据量大、模 态多、冗余度高等特点,需要通过智能化的预处理方法转换成可以量化的 状态数据。 3.多层次数据差分隐私保护技术 学习行为数据是学习者被动采集的多方面行为数据,受到日益增长的 具有争议性的数据伦理的制约。该项技术通过数据隐私保护机制实现数据 多层次化的差分隐私安全算法;在保证学习者最大数据隐私性的前提下, 研究满足学习行为分析所需要的数据颗粒度。
西安电子科技大学 2023-07-20
一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法
本发明公开了一种多用户大规模 MIMO 混合预编码能效优化方法,首先松弛约束条件,迭代求得基站能效的理论上限。然后以逼近理论上限为目标设计基带预编码矩阵和射频预编码矩阵。具体做法是,在基带,将基带预编码的求解转化为可以用内点法求解的标准的半正定松弛问题,在射频,将射频预编码的求解转化为可以用相位旋转求解的向量逼近问题。使用交替最小化的方法,迭代逼近理论上限。
华中科技大学 2021-04-11
基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法
本发明公开了一种基于车辆视频识别的混合式主线收费站交通冲突评价方法,包括如下步骤: 1、在收费站的收费广场布置摄像头,采集车辆在收费广场的行驶视频; 2、对采集到的车辆行驶视频进行车辆识别和跟踪,获取每一帧图像中车辆的位置坐标; 3、利用车辆的M帧图像数据,计算车辆在每一帧图像中的速度和减速度指标如果发生跟驰冲突,计算车辆跟驰模型的时间指标TTCk;如果发生变道冲突,计算车辆转向模型时间指标Tpet; 4、将TTCk和Tpet进行同级化处理,统一为交通冲突评价指标STC,根据STC的值判断交通冲突的严重程度。 该方法可以对收费站交通冲突的严重程度进行量化,对收费站道路安全性评价、管理运营、道路引流措施等决策有重要的应用价值。
东南大学 2021-04-11
一种基于深孔填充的三维半导体存储器件及其制备方法
本发明公开了一种基于深孔填充的三维半导体存储器件及其制 备方法。该制备方法适用于制备三维半导体存储器的 U 型沟道:采用 双离子束沉积技术,一束离子轰击靶材,使材料原子发生溢出,原子 沿轨迹沉积到深孔中,一束离子轰击深孔表面,使沉积的材料无法覆 盖深孔顶部,从而确保三维半导体存储器件 U 型沟道的完整形成。U 型沟道的半导体存储器件的电极从器件上方引出,减小了电极的接触 面积,同时U型半导体存储器件的NAND串可以包
华中科技大学 2021-04-14
基于激光点云数据的三维建模应用实践
本书共11章,第1章阐明了研究背景与意义,国内外研究现状,研究对象概况,三维建模技术方法;第2~6章分别介绍了海清寺的阿育王塔,万年宝鼎,关圣帝君像,浮雕长廊三维建模的技术方法;第7~9章分别介绍了淮海工学院苍梧校区的欣园亭,化工工程学院实验楼,测绘工程学院集中办公区三维建模的技术方法;第10~11章分别介绍了石灰岩矿与地质灾害体的三维建模与应用技术方法.
江苏海洋大学 2021-05-06
高效率的分布式智能光伏云技术
太阳能光伏发电绿色无污染,而且我国太阳能资源丰富,水平面总辐射约 1680 吉瓦(1 吉瓦=1000 兆瓦=109瓦),大部分可以用于太阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展,光伏发电成本已经大幅度降低,光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段,进入了大规模推广的阶 段。近年来,光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底,中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦,其中光伏电站 30.07吉瓦,分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计,2015 年全球光伏装机量增长 16%~25%,达到 53-57 吉瓦之间。
南开大学 2021-02-01
高效率的分布式智能光伏云技术
太阳能光伏发电绿色无污染,而且我国太阳能资源丰富,水平面 总辐射约 1680 吉瓦(1 吉瓦=1000 兆瓦=109 瓦),大部分可以用于太 阳能光伏发电。随着光伏材料以及相关技术的发展,光伏发电成本已 经大幅度降低,光伏能源作为一种新型清洁能源在我国的应用规模迅 速增长。光伏发电已经跨越了示范应用阶段,进入了大规模推广的阶 段。近年来,光伏发电产业规模迅速增长。截止到 2015 年 6 月底, 中国光伏发电累计装机容量达到了 35.78 吉瓦,其中光伏电站 30.07 吉瓦,分布式光伏 5.71 吉瓦。根据美国 IHS 咨询公司预计,2015 年 全球光伏装机量增长 16%~25%,达到 53-57 吉瓦之间。 项目特色和创新之处: 分布式光伏系统便于实施,是受到各级政府鼓励的分布式电源模 式,但是由于在设计、管理和评价机制等方面的制约,特别是过高的 后期维护费用,使其推广过程遇到一些障碍。高效率的分布式光伏云 基于物联网技术,对电站中光伏组件的输出性能进行实时的监测,并 对形成的运行数据进行实时的大数据分析,从而获得电站运行的性能 评价指标,以及可能影响电站性能的因素,并给出进行电站性能优化 的建议,提高电站产出。由于采用了高可靠性的无线数据采集技术, 可进行无人化的值守和远程监控,大大降低运维费用。 相比国内产品,具有通信速率高、系统可靠稳定等优势,达到国 际先进水平。本项目方案综合成本低,有利于增加光伏电站的透明度。 与国外同类产品相比,成本只有其 1/4 左右,具有很强的市场竞争力。 组件级的光伏电站数据采集模块。每块太阳能组件对应一个电压监测模块,方阵中每个组串串联电流监测模块都通过本地通讯链路将 数据上报至数据中继模块,将数据通过电站路由器上传至云数据服务 器,传输过程中进行了数据加密,保证数据的可靠性和安全性,所有 的数据在云数据服务器内进行存储与处理,用户可通过 PC 或移动终 端进行数据的调取和查看。 主要技术指标及条件 组件级的电站数据采集系统具有速度快,可靠性高等特点,具体 的技术指标如下: 最大采集频率:120 次/分钟 自身平均功耗:5mA 峰值功耗:150mW 环境温度:-20~80℃ 最大电站规模:1GWp 应用前景及社会价值: 该技术可以在已建或新建光伏电站上应用,大幅提升光伏电站的 运行质量和发电量,降低运维成本,最终实现光伏发电系统的智能管 理、智能运维、智能监控,使得光伏电站也真正进入“智能化”时代。 该项技术能够大幅提升国内光伏电站的技术水平,从而为节能降耗做 贡献。
南开大学 2021-04-11
智能电网云-端协同非侵入式电力负荷监测技术
"智能电网已经成为21世纪全球能源的新战略。在其需求侧,深入至电器的用户用电行为精细化分析对推动全社会节能减排和电力系统源/网/荷协调优化意义重大。与在每个电器上分别安装量测传感器的方法不同,非侵入式电力负荷监测技术仅通过分析用户供电入口的负荷总量数据,便能获取各电器的用电信息,具有成本低、实施容易和用户易接受等特点。 针对非侵入式电力负荷监测技术实用化所面临的各种挑战,过去十多年里,中国工程院院士、天津大学余贻鑫教授领导的研发团队从技术基础理论和工程实施方案两方面开展了深入系统的研究,取得了一系列开创性成果:(1)创立了一系列非侵入式电力负荷监测新原理和方法,形成了多种方法融合互补的非侵入式电力负荷监测方法体系,突破了对小功率和功率连续变化型电器可靠检测的瓶颈,准确度明显优于国际同类产品;(2)首创了一整套用于非侵入式电力负荷监测的完全无监督电器自适应建模方法,解决了陌生场景中电器准确建模的技术难题,实现了无需人工干预的电器负荷印记库全自动建立和维护;(3)首创了云—端协同非侵入式电力负荷监测系统解决方案,研发了可推广应用的硬件装置(智能用电分析仪产品)和软件系统
天津大学 2021-04-10
基于Hadoop云计算平台的海量数据挖掘研究与应用
本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台
中山大学 2021-04-10
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