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​​清华大学地球系统科学系发布新一代地球观测数据与制图成果
清华大学地球系统科学系举行新一代地球观测数据与制图成果发布会。清华大学理学院院长、地学系主任宫鹏教授和博士研究生刘涵一起,对外发布了清华大学基于亚马逊云服务(AWS)完成的新一代中国地区地球观测数据集(Seamless Data Cube,简称SDC)——2000——2018年30米分辨率逐日无缝遥感观测数据,以及在此基础上研制的中国逐季节地表覆盖和逐年土地利用制图成果。 清华大学新研制的无缝数据集,填补了高空间分辨率和时间频率观测的空白。 目前世界上主流的地球观测卫星Landsat每16天才能对全球扫描一遍,所获得的数据集是不完整的。宫鹏团队采用时空遥感技术手段和MODIS图像辅助研发的无缝遥感观测数据集Seamless Data Cube,使得每一天都有一套完整的全球30米分辨率的观测数据。正是这些逐日数据,使得地球长时间观测序列有了很好的时空一致性。基于无缝数据集,宫鹏团队提取了30米空间分辨率土地覆盖变化的情况,设计和训练了一套适应遥感大数据的深度遥感特征学习和分类模型,最终得到了世界首套中国逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图(从2000年到2018年)。 无缝遥感观测数据集SDC以及逐季节土地覆盖和逐年土地利用制图,开辟了中国卫星遥感数据处理和信息提取的新范式。它能够服务于国民经济众多行业,比如农业集约化和土地闲置的监测、城市化与自然植被丧失的识别、土地退化和粮食安全、环境变化与健康、造林和土壤含水量的关系、城市扩张与热岛效应等研究以及碳储备等。 无缝遥感观测数据集SDC有助于打造世界顶级的在线制图服务的平台,并产生新的数据产品。例如,清华大学地学系依靠这个数据集研发了全球粮食估产模型,输入不同地方的作物种植和气候预测数据,就可以提前两个月估算出全球粮食产量情况。 无缝遥感观测数据集(Seamless Data Cube)得到了亚马逊云服务(AWS)的大力支持。据AWS技术人员介绍,宫鹏团队采用AWS云服务算力,相当于全世界现在TOP200的高性能计算机所能提供的能力。AWS并不简单地提供储存和数据服务,而是在云服务里就包括了人工智能与机器学习的计算框架,采用AWS云服务后,地表覆盖制图的精度提高了10——20%。
清华大学 2021-04-11
在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法
本发明公开了一种在光强分布不均匀环境下的融合光流和SIFT特征点匹配的低动态载体速度计算方法,通过安装在移动载体上的车载摄像机采集载体的动态图像,采用金字塔Lucas?Kanade光流和SIFT特征点匹配两种算法分别检测出当前帧和下一帧图像中的特征点并对其进行匹配,然后根据匹配成功的若干对特征点所对应的像素位移计算出在载体坐标系下的速度V光流、VSIFT,并将两者的差值ΔV以及加速度差值Δa输入到改进的自适应卡尔曼滤波器,对光流法计算得到的载体速度VSIFT进行直接校正。通过本发明求取速度精度高和求
东南大学 2021-04-14
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商公告
北京交通大学超大规模预训练云服务项目竞争性磋商
北京交通大学 2022-05-27
基于新一代测序的生物信息云平台及其在科研和医疗健康领域的应用
1 项目简介本项目建立的生物云平台,以基于 Web 的方式提供服务,用户可以轻松快速获取服务,国内外普遍缺乏成熟的技术,标准和平台。我们首次把独具特色的机器学习模型预测算法与最新的高通量测序方法( non-polyA RNA-seq) 相结合。我们的研究对象为长链非编码 RNA( non-PolyA),目前国际上还很少有人通过高通量测序技术对疾病的 lncRNA 进行全面预测分析和功能分类。随着测序速度不断提高,测序成本不断降低,本项目将来可以发展为面向人民大众的个性化医疗服务的平台。 图 1 生物医学信息云平台的产业化方向 http://www.incrna.org图 2 生物医学信息云平台的应用程序一览 http://bioinfo.life.tsinghua.edu.cn/serve 本项目使用的核心技术“基于整合性生物信息云计算和新一代测序技术( incRNA) 的非编码基因组疾病(如癌症)检测技术平台”已经通过软件查新认证( 20121022044750914)。正在准备申请国家版权局软件著作权登记证书。2 效益分析( 1)随着新一代高通量测序技术的发展,生物信息数据爆炸式增长,数据解读成为生物医学研究和临床应用的巨大问题,我们团队依托清华大学生命学院鲁志实验室在生物信息学,尤其是在 lncRNA 领域的技术专长开发的云计算平台将为广大科研工作和和临床用户提供可靠的数据分析云服务,提高他们的科研效率,为科学的发展做出贡献。 ( 2)我们团队通过与中国人民解放军总医院,上海肝胆医院等十多家临床单位的合作,将为鉴定癌症的早期诊断和药物治疗提供新的靶点,这不仅会增强中国基础临床科学的发展,通过临床应用还会为病患者带来癌症早期诊断、健康管理等个性化医疗服务,这将具有广泛的社会效益。 ( 3)通过我们打造高通量测序数据分析云计算平台和开展以癌症早期检测为主要内容的个性化医疗服务,将为中国培养一批高水平的生物信息数据分析人才,这将增强中国在生物信息学方面的实力。
清华大学 2021-04-13
一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法
成果描述:本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法,基于中央空调系统实际运行数据,经对输入数据进行数据预处理后,再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析,基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算,得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析,给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果,为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。市场前景分析:暖通工程领域。与同类成果相比的优势分析:技术先进,性价比较高。
西南交通大学 2021-04-10
我国制造业增加值连续12年世界第一(新数据 新看点)
2021年,我国制造业增加值规模达31.4万亿元,占GDP比重达27.4%。自2010年以来,我国制造业增加值已连续12年世界第一。
人民日报 2022-03-11
国新办举行上半年知识产权相关工作统计数据新闻发布会
欢迎出席国务院新闻办新闻发布会。今天的新闻发布会我们邀请到国家知识产权局副局长胡文辉先生,请他向大家介绍2022年上半年知识产权相关工作统计数据,并回答大家关心的问题。出席今天发布会的还有国家知识产权局战略规划司司长葛树先生,知识产权保护司司长张志成先生,知识产权运用促进司司长雷筱云女士。
国新办 2022-07-12
一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法
本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法,基于中央空调系统实际运行数据,经对输入数据进行数据预处理后,再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析,基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算,得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析,给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果,为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。
西南交通大学 2018-09-19
面向数据密集型应用的扁平化、低时延、 可重构光电混合互连系统
随着云计算、大数据、分布式AI等数据密集型应用的部署,大规模计算集群(数据中心、分布式AI集群、高性能计算集群)的体系结构、通信模式、流量状态、应用需求发生了极大的改变,上述改变对计算网络的吞吐、时延、带宽提出了极大的挑战,传统电互连网络技术存在拓扑结构复杂、线缆开销巨大、设备数量过多、可集成端口密度有限、网络能耗难以优化等问题,与电互连技术相比,光互连具有高带宽、低能耗、低开销、低时延等特点,具有较大潜力满足数据密集型应用对传输带宽、网络能耗、传输时延、通信逻辑适配等方面的需求,但受到缓存、交换粒度的影响,纯光互连网络难以承载突发性强、数据量小、实时性高的通信任务,因此,充分结合光、电互连技术的优点,研究面向数据密集型应用的扁平化、低时延、可重构光电混合网络,对于突破新型计算网络所面临的功耗、吞吐、时延、扩展性等方面的挑战至关重要。 围绕下一代数据密集型应用对互连网络高带宽、低时延、低能耗、高扩展性的需求,展开高容量、低开销、可重构、扁平化光电混合互连架构的研究。结合光、电交换技术的特点,设计高扩展、低复杂度、大容量、低能耗的光电混合互连拓扑结构;研究低开销、快速响应的光电路/光分组交换控制系统,设计面向快速光交换计算的调度算法;研究低阻塞、多粒度、高连通性的光交换机制及交换芯片;构建高性能光电混合互连网络系统原型,部署典型应用测试基准,验证光电混合网络的潜在优势,为下一代计算网络架构的技术革新提供理论和实践指导。
西安电子科技大学 2022-06-17
中国地质大学(武汉)研究团队利用大数据驱动机器学习重建地球大气氧化历史
大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧,经过至少两次主要增氧事件(元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE)后,才达到了现今大气O2水平(21%)。
中国地质大学(武汉) 2022-10-14
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