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东北大学与华为共建“智能基座”产教
融合
协同育人基地
多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。 6月29日,东北大学与华为技术有限公司在主楼824室举行教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地签约仪式。东北大学副校长王建华教授,华为云副总裁、华为云全球Marketing与销售服务部总裁、东北大学校友石冀琳出席签约仪式。东北大学团委、教务处、人事处、对外联络与合作处等职能部门和相关学院负责人以及参与智能基座课程优化的部分教师代表,华为北京研究所、辽宁代表处、2012实验室、计算产品线的专家参加签约仪式。 王建华代表学校致辞,对石冀琳一行的来访表示热烈欢迎。王建华表示,教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地项目由未来技术学院承担,项目的签约落地必将进一步深化双方在信息技术领域的全方位合作,构筑更为紧密、可持续发展的合作机制与人才培养模式,合作培养更多适应国家战略、产业需求、未来发展的创新型人才。 王建华对于基地的建设提出了三点希望,一是学校要和一流企业共同瞄准未来技术难题,以育人为本,推动多学科、产学研多方位的融合,培养社会人才;二是在协同育人的基础上,以华为科技精神和东大信息学科作为纽带,探索在学术研究、企业价值等方面进行更加深入的切合双方特点的合作机制;三是基地建设要着眼于交叉化、全球化、未来化,希望双方以“智能基座”基地为育人基石,面向全球、着眼未来,建设具有突出特色的“智能基座”育人基地,推动产教融合协同育人的新发展。 石冀琳表示,多年来东北大学与华为公司在人才、科研、教学、竞赛等方面保持着紧密合作。双方合作建设了“未来技术学院”,共同探索面向未来技术、未来科技所需要的专业人才的培养之路。“智能基座”是教育部高教司与华为共同设立的产教融合协同育人基地项目,首期覆盖东北大学在内的全国72所信息领域领先高校,将华为在华为云、鲲鹏、昇腾等技术领域知识与高校信息类专业课程相结合,为新计算产业创新培养新生力量。 东北大学未来技术学院院长付俊与华为辽宁代表处云与计算总经理王伟签署合作协议。王建华与石冀琳为“智能基座”产教融合协同育人基地揭牌。石冀琳和王伟为云与计算先锋教师和云与计算培训的教师代表颁发了聘书和奖牌。 会上,未来技术学院汇报了“智能基座”产教融合协同育人基地的建设情况,华为公司计算产品线高校科研及人才发展部汇报了2021年“智能基座”工作计划。 据悉,教育部—华为“智能基座”产教融合协同育人基地是东北大学与华为技术有限公司在共建未来技术学院战略合作协议下深化人才培养的重要内容。双方将聚焦鲲鹏、昇腾及华为云等技术领域,首批联合开展22门共建课程,融入华为鲲鹏、昇腾、华为云的知识体系,并在未来技术学院Hero奇点俱乐部、学生创新创业、课外实习实践等方面开展紧密合作,为培养引领未来技术发展的创新型人才注入新动能。
华为技术有限公司
2022-08-11
哈尔滨工程大学数控模拟系统及
桌面
级数控加工中心采购项目竞争性磋商公告
哈尔滨工程大学数控模拟系统及桌面级数控加工中心采购项目竞争性磋商
哈尔滨工程大学
2022-06-02
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
一种
云
存储系统中元数据的获取方法
本发明公开了一种云存储系统中元数据的获取方法,包括:客 户端将用户的登录信息发送给认证服务器,认证服务器根据该登录信 息判断该用户是否存在,如果用户存在,则认证服务器将登录信息发 送给命名空间服务器,命名空间服务器根据该登录信息获取用户信息, 并根据用户信息获取该命名空间服务器中该用户的目录子树,对用户 目录子树进行组织,以生成新的用户目录树,并将新的用户目录树返 回给客户端,客户端根据组织结果判断获取用户目录树是否
华中科技大学
2021-04-14
一种
云
视频的资源分配和开销优化方法
本发明公开了一种云视频的资源分配和开销优化方法,包括建 立用于描述频道分布、用户带宽分配、总运营成本以及服务质量(QoS) 之间关系的数学模型;证明求解该模型是 NP-hard 难的;通过引进罚 函数,将通过频道复制和带宽分配使得开销最小的问题等价转化为通 过频道复制和带宽分配使得收益最大化的问题;提出一种云数据中心 中资源分配和开销优化算法——DREAM,来解决云平台带宽的预订与 分配问题以及确定云数据中心频道的副
华中科技大学
2021-04-14
云
计算环境用户数据隐私保护关键技术
本课题主要围绕项目中云数据隐私保护的目标,研究在云提供商不完全可信的条件下,如何既能保证用户数据的隐私性,又能利用云平台的计算和存储能力。课题综合采用数据隐私感知、访问控制、数据加密等技术手段,以期达到最大限度保护用户数据隐私的目的。形成具有隐私感知的云数据存取方案、针对密文云数据的基于属性加密和代理重加密的动态数据访问共享技术、基于谓词加密的多条件融合密文云数据查询技术和基于安全多方计算的数据分析与计算技术。本课题成功搭建了4个原型子系统、1个基于医疗管理的云数据隐私保护原型系统,在长城网际、3
哈尔滨工业大学
2021-04-14
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