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基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。
电子科技大学
2021-04-10
水稻对稻瘟病菌免疫反应的miRNA调控网络
项目阶段:在研
四川农业大学
2021-04-10
一种网络化的自动距离测量装置
成果描述：本实用新型公开了一种网络化的自动距离测量装置,其结构包括装配板、装配孔、红外发射器、电线、护罩、机体、超声测距头、无线杆、超声头护环、红外接收器,装配板与机体相连接,装配孔设于装配板上,红外发射器安装于护罩上,护罩与机体螺丝连接,超声测距头通过超声头护环与护罩连接,无线杆与机体相连接,本实用新型的有益效果：本设备通过在测量装置上设有超声测距头和由红外发射器与红外接收器组合而成的红外测距设备,并在机体设有距离判断模块,使设备能够在平时使用时进行红外自动测距,并在距离达到限度时自动开启超声测距进一步精确测量距离,保证测距智能化和准确性,从而保证装配设备的安全使用。市场前景分析：本实用新型公开了一种网络化的自动距离测量装置,其结构包括装配板、装配孔、红外发射器、电线、护罩、机体、超声测距头、无线杆、超声头护环、红外接收器,装配板与机体相连接,装配孔设于装配板上,红外发射器安装于护罩上,护罩与机体螺丝连接,超声测距头通过超声头护环与护罩连接,无线杆与机体相连接,本实用新型的有益效果：本设备通过在测量装置上设有超声测距头和由红外发射器与红外接收器组合而成的红外测距设备,并在机体设有距离判断模块,使设备能够在平时使用时进行红外自动测距,并在距离达到限度时自动开启超声测距进一步精确测量距离,保证测距智能化和准确性,从而保证装配设备的安全使用。与同类成果相比的优势分析：国内领先
成都大学
2021-04-10
水稻对稻瘟病菌免疫反应的miRNA调控网络
四川农业大学
2021-02-01
一种自适应的网络舆情识别方法
本发明公开了一种网络舆情识别方法
电子科技大学
2021-04-10
基于大数据 AI 的智能网络规划及运维
基于大数据和 AI 的应用，可实现复杂场景下的网络问题识别、多场景优化方案的协同策略方案的动态和自动化执行。可以构建智能网络规划及运维平台，以实现极致性能和极简运维，使能新业务的自动化覆盖优化、移动性优化、负载均衡优化、节能优化、故障分析与定位。同样可以基于无线数据和视频数据融合的用户个体及群体行为在多场景应用下，充分发挥5G的优势，创造巨大的社会效益。
东南大学
2021-04-11
具备保护固定目标功能的智能网络摄像机
本发明公开了一种具备固定目标保护功能的智能网络摄像机，以单片 DSP处理器为核心，带有视频输入输出接口、音频输入输出接口、视频模 数/数模转换器、音频模数/数模转换器、存储器和网络通讯模块，所述的 DSP处理器带有视觉分析软件，用户设定保护目标，由视频输入设备采集 目标图像，视觉分析软件分析监控目标图像的背景信息，当目标图像全部 被遮挡、遮挡恢复时图像发生改变、目标发生移动等情况时，通过音视频 输出设备和网络通讯模块输出报警信息。本发明除具备一般网络摄像机的 视频压缩和网络传输功能之外还具备固定目标保护功能，能对用户设定的 固定目标(比如停止的车辆、墙上的画、停放的货物等)进行移动、盗窃报 警功能。
浙江大学
2021-04-11
宽带电力线通信数字家庭网络
清华大学宽带电力线通信(Powerline Communication，PLC)技术方案和系统设计。与已有的方案不同的是:本方案的核心技术将采用具有自主知识产权的时域同步正交频分复用 (TDS-OFDM)技术，在保证技术先进性的同时，为国内相关企业提供一定的技术保障壁 垒，在产业传输之初能够有效避免国外公司的竞争。清华大学在与美国波音公司合作进行的 研究中，已经完成了系统方案设计、关键技术研究、系统的 FPGA 验证。目前，正在与国 家电网合作进行 PLC 组网技术研发。本项目合作方向包括 PLC 专用芯片设计、PLC 家庭网 络产品等。
清华大学
2021-04-11
人工神经网络芯片的研发与产业化
随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。
电子科技大学
2021-04-10
社交网络中舆情数据的精准实时抓取与实证
舆情监控是整合互联网信息采集技术及信息智能处理技术通过对互联网海量信息自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现用户的网络舆情监测和新闻专题追踪等信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，为客户全面掌握网民思想、行为动态，做出正确舆论引导，提供分析依据。西安交通大学大数据分析技术与算法国家工程实验室舆情大数据分析研究小组在舆情监控领域进行了大量的研究工作，在数据方面构建了包括 Facebook、Twitter、微博、贴吧、门户网站、论坛在内的 100 余处主流站点的数据，构建了包括文本、图片、视频等在内的跨模态舆情大数据。该项目团队拥有完整独立自主的知识产权，实现了技术的自主可控，并且能够提供一站式社交网络信息处理方案和技术支持，如更广的数据采集扩展、丰富的数据分析、多样的舆情报告、多端的平台应用。目前该系统已应用于教育部考试舆情监控系统、榆林舆情监控系统、丝路学院知识中心，用户涵盖国家部委、公安、宣传、军队、高校等领域，并获得了用-- 25 --西安交通大学国家技术转移中心户的一致认可和高度评价。
西安交通大学
2021-04-10