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第五届教创赛同期活动预告：教师教学能力提升系列交流活动之五 生成式人工智能驱动的高等教育教学模式创新学术活动
教育大模型与教学智能体的创新应用
高等教育博览会
2025-08-04
基于离散元的单向增强复合材料代表性体元的生成方法
本发明公开了一种基于离散元的单向增强复合材料代表性体元的生成方法，属于复合材料仿真以及数值模拟技术领域。该方法包括以下步骤：给定ＲＶＥ的几何尺寸、纤维体积分数和纤维半径，其中纤维横截面为圆形，生成过程中将纤维视为基本的离散元，ＲＶＥ剩余部分视为基体，即可生成满足参数的代表性体元；生成纤维的过程是随机的，生成的纤维在空间上是周期性分布的，即纤维在代表性体元的上边界和下边界、左边界和右边界的分布规律完全一致，所生成的代表性体元不依赖纤维的预先分布和排列，能够得到纤维体积分数很大的代表性体元。
东南大学
2021-04-11
一种在二维平面内生成随机椭圆形增强相的方法
本发明公开一种在二维平面内生成随机椭圆形增强相的方法，该方法利用计算机随机数生成方式，随机产生椭圆中心坐标和偏转角，通过判断点与椭圆的位置关系，避免了椭圆之间相互重叠。本发明理论简单、快速高效，判断椭圆之间是否相交只涉及到点与圆位置关系的判断公式，相比已有专利中通过多边形覆盖法、椭圆覆盖法等，本发明更易于学习掌握；本发明中椭圆的生成遵循逐行逐列的原则，相比在整个模拟区域内随机生成随机的椭圆，特别是当生成椭圆的纵横比相差较大的时候，生成椭圆形增强相的时间更短，效率更高。
东南大学
2021-04-11
城市污泥生物质流化床燃烧氮氧化物生成机理和再燃控制技术
开展城市污泥生物质流化床燃烧氮氧化物生成机理和再燃控制技术研究， 探究了市政污泥生物质热解过程中 NH3、HCN 等 NOx 前驱物的释放特性，揭示了 污泥热解过程中氮元素的迁移规律;研究了 CaO、Fe2O3 等添加剂对污泥资源化 利用过程中 NOx 前驱物释放的控制机理。同时，在流化床炉上进行了污泥的燃烧 试验，探究了燃烧温度、污泥含水率、过量空气系数等因素对污泥燃烧特性以及 主要氮氧化物释放特性的影响，揭示了城市污泥流化床燃烧氮氧化物形成机理， 达到减量化、资源化、无害化处理污泥的目的。为进一
上海理工大学
2021-01-12
一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法与系统
本发明公开了一种基于事件最优重组的保时序摘要视频生成方法和系统，将事件最优重组问题建立在保持事件之间的时序关系的基础之上，将事件重组的问题转换为迭代判断当前事件与已发生的事件之间的轨迹相关程度以及已发生事件的疏密程度的方式来解决。通过迭代最后得到事件重组后每个事件发生的时间点，选取适当的背景图像与事件特定时刻的目标图像进行拼接得到最终的摘要视频。该方法能够避免现行的动态视频摘要生成方法中不能完全包含原始视频中的
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 XML 建模的印刷出版中多元组合符号自动生成方法
本发明公开了一种基于 XML 建模的印刷出版中多元组合符号自动生成方法，包括步骤 1：根据定 义的组合符号模型，在数据采集端使用可视化的符号输入方式自动采集符号；步骤 2：在数据库系统中 添加相应的符号数据字段，根据组合符号模型进行数据采集；步骤 3：按照所需发布信息内容，抽取符 号信息生成符号 XML 模型；步骤 4：通过对符号 XML 模型解析，进行出版显示。本发明基于 XML 描 述语言，对组合符号进行组合设计。使用本方法的模型，可以生成动态的自适应符号，有助于符号发布 的自动化、标准化。而这种模型不仅可用于出版印刷，也可用于网页显示以及其他显示系统。而使用符 号编码调用基本的符号库，可使用 TrueType 字体或 Cad，这又保证了在不同的平台上的兼容性。
武汉大学
2021-04-13
高博会活动日程㉗ | 生成式人工智能赋能教育创新学术活动
高博会活动日程㉗ | 生成式人工智能赋能教育创新学术活动
中国高等教育学会
2024-04-10
高通量材料计算与数据挖掘技术
自美国 2011 年实施材料基因组计划（Materials Genome Initiative，MGI），现已成为全球材料创新研发的强大助推剂，将高通量实验、材料数据和高通量计算三要素有机结合，加速材料创新性研发并降低成本。MGI 将成分-工艺-组织-性能的关联集成化、跨尺度分析，将材料的研发由传统经验式提升到科学设计。高通量材料计算和数据挖掘技术是材料基因工程的重要组成部分，通过材料的高通量热力学/动力学计算、高通量相场模拟、数据挖掘和性能预测，实现材料合金成分、制备工艺、微观组织结构和宏观力学性能的调控及优化，为新材料的开发设计提供指导，实现产品全制备周期的数字化、智能化管理，提高产品质量稳定性、降低产品研发周期和成本、提升企业的核心竞争力。
北京科技大学
2021-02-01
IMAGINELab视觉感知和大数据分析
自然场景视觉感知与理解是人工智能的前沿热点，其主要任务是对场景中的视觉要素进行认知，进而推断出其中包含的场景语义。IMAGINE实验室近年来相继从场景构成分析、场景内容推理、场景结构建模等角度对这一问题展开了系统研究，着重探索了融合先验建模与深度学习的自然场景视觉理解这一问题。大数据具有规模大、种类多、产生速度快、有价值数据密度低等特点。对大数据信息分析具有重要意义，也是目前研究的热点，其主要任务是利用数据分析的方法从大数据中获取有价值信息。IMAGINE实验室近年来结合深度学习前沿技术和传统数据分析方法进行数据分析和预测，并在海关大数据分析项目和国网电力冰风灾害预测项目中进行应用
南京大学
2021-04-10
数字乡村物联网大数据平台
浙江大学
2021-05-10