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河北大学“云研发”智能体温筛检系统 1秒钟可同时检测6人
河北大学电子信息工程学院7名师生自主研发出“可在1秒内同时对6人实现检测”的智能体温筛检、员工签到系统，并在该校第九届教职工代表大会中进行了试用。据介绍，该系统由河北大学电子信息工程学院的2名教师带领5名学生研发，从设计、硬件选型、软件开发周期共历时40天。研发人员均为河北大学厚德创客空间成员，研发过程中所有技术指导、数据共享与试验交流全部在网上进行，实现了技术攻关的“云研发”。该套系统基于红外热成像原理，采用高精度人脸识别算法，可在1秒内同时对6人实现快速人脸比对和测温功能，温差精度在±0.3度以内，人员通过测温区域时无需停留、无需人工干预。目前，该系统正准备申请有关部门检验。河北大学电子信息工程学院院长刘秀玲称，目前，研发团队正在进行技术攻关，赋予该系统技术含量更高、适应场景更丰富的实用功效，以期在企业复产复工、商场、超市等人员密集区域广泛应用。
河北大学
2021-04-11
基于计算科学和多能优化分析的智慧能源云平台关键技术及应用
围绕未来能源需求特性辨识、场站/设备智能监测、能效优化管理3项核心内容，开展研究并提出以下3个核心创新点，创新点一为基于数据驱动的需求侧用能行为特性辨识及容量价值评估方法，有效解决了需求侧用能行为特性分析难度大、精确度差、有效性低的问题，为能源电力系统容量规划和优化投资提供了科学依据；创新点二为基于数据挖掘计算的多元设备状态监测与需求侧能效优化技术，解决了需求侧用能设备运行状态监测能力差、管控水平低的问题，实现提质增效；创新点三为基于数据高效融合计算的场站环境监测及虚拟现实交互技术，有效解决了各种环境参数大量冗余导致的监测结果误差大的问题。
平台可应用于包括智能设备制造与销售、能源设备在线监测、能源设备全寿命周期管理、能源站点智慧运行维护、用能负荷预测、能质能效分析与应用等。
华北电力大学
2022-09-05
新华三（H3C）云屏65英寸会议平板办公一体机
新华三技术有限公司
2022-08-31
西安交大科研人员揭示疑难皮损炎症类别 研发网络工具助力皮损炎症类型诊治
西安交通大学第二附属医院皮肤科副研究员刘亚乐以“单细胞免疫测序法分类人慢性炎症性皮损”为题，在免疫学领域顶级期刊《科学免疫学》（ScienceImmunology)）发表原创性研究成果。
西安交通大学
2022-04-21
合成非富勒烯三维网络结构的高效太阳能电池受体材料
合成的一种定位三氟甲基取代的高效有机太阳能电池受体材料，该材料可通过H/J聚集的协同作用形成具有更多电子跳跃传输结点的三维网络结构，可极大改善电荷在分子间的传输，大幅提高器件性能。
南方科技大学
2021-04-14
一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统
本实用新型公开了一种基于嵌入式无线网络的多节点电能质量实时监测系统，包括下位机、上位机、无线数据传输模块；所述下位机主要包括无线传感器测量模块、GPS模块、嵌入式模块、人机交互模块、数据存储模块和电源模块；所述上位机包括PC机与智能移动设备。本实用新型通过使用无线传感器模块增加传感器与下位机的物理距离，增加装置的灵活性，实时获取电量数据；易于实现多节点电能质量的实时监测，大大降低了系统的成本，与计算机进行无线互联，同时将移动设备作为上位机接入，增加装置的便捷性，辅以计算机终端软件，不仅可以利用计算机终端的成熟硬件设备，还可以实现软件的高度复用；还可很容易提供高质量的Web服务，实现数据的网络共享化。
浙江大学
2021-04-13
一德壹教喜获网络安全三级等保权威认证，安全保障再升级
三级等保认证的获得，印证了一德壹教具备提供高标准数据安全服务的专业能力。
深圳市一德文化科技有限公司
2023-03-02
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12
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