成果简介：军事应用中的远距离监视一直是我国边防/海防的重要任务。目 前，基于 CCD/CMOS 的可见光摄像机已在昼间视频监视中得到广泛应用，在 目标观察/态势判断方面等发挥了重要作用。但由于边境和海面经常出现轻雾和中雾天气，能见度较低，影响了可见光视频图像质量。在民用交通中的 应用是城市交通管理及港口码头航运管理的视频实时监视系统也已得到广 泛应用。伴随着工业化的进程及全球气候变化的影响，雾/霾天气增多，大大影响了视频图像的质量，因而导

HMDS真空预处理烘箱产品用途:该产品主要用于半导体行业，HMDS预处理系统通过对烘箱HMDS预处理过程的工作温度、处理时间、处理时保持时间等参数可以在硅片、基片表面均匀涂布一层HMDS，降低了HMDS处理后的硅片接触角，降低了光刻胶的用量，提高光刻胶与硅片的黏附性。     一、产品规格： 型号：BD/HMDS-6090   内形尺寸：450×450×450     型号：BD/HMDS-6210   内形尺寸：560×640×600   二、 技术参数： 1、控温范围：RT+10～250℃  2、温度分辨率：0.1℃     3、温度波动度：±1℃ 4、达到真空度：小于133Pa 5、真空度：100Pa～100000Pa 6、定时范围：1～9999min 7、工作室材料：316L 8、样品架：2块、3块 9、真空泵：4L/S 10、电源电压：220V/50Hz、380V/50Hz三相五线制 11、总功率：3000W、4500W 三、产品特点： 1、外壳采用冷轧钢板制造，表面静电喷塑。内胆、样品机、连接管路均采用优质不锈钢316L材料制成；加热器均匀分布在内胆外壁四周，内胆内无任何电气配件及易燃易爆装置。钢化、防弹双层玻璃门观察工作室内物体一目了然。 2、箱门闭合松紧能调节，整体成型的硅橡胶门封圈，确保箱内高真空度。 3、HMDS气体密闭式自动吸取添加设计，真空箱密封性能佳，确保HMDS气体无外漏顾虑。 四、HMDS预处理系统操作流程： 1、首先确定烘箱工作温度； 2、预处理程序为：打开真空泵抽真空，待腔内真牢度达到某一高真空度后，开始充入氮气，充到达到某低真空度后，再次进行抽真空、充入氮气的过程，到达设定的充入氮气次数后，开始保持一段时间，使硅片充分受热，减少硅片表面的水分; 3、再次开始抽真空，充入HMDS气体，在到达设定时间后，停止充入HMDS药液，进入保持阶段，使硅片充分与HMDS反应; 4、当达到设定的保持时间后，再次开始抽真空。充入氮气，完成整个作业过程。 五、控制系统： 1、7.0英寸维纶彩色触摸屏，三菱PLC控制器； 2、富士微电脑双数显温度PID控制器，控温精确可靠； 六、保护系统： 1、漏电保护； 2、超温保护； 3、缺液保护；              七、设备使用条件： 1、环境温度：5℃～＋28℃（24小时内平均温度≤28℃） 2、环境湿度：≤85%R.H 3、操作环境需要室内通风良好,机器放置前后左右各80公分不可放置东西; 八、HMDS真空预处理烘箱服务承诺： 保修十二个月，免费送货上门,在对该设备安装调试结束后,在用户现场对相关技术人员免费做相应的操作培训,人数不限。

华中农业大学文法学院实验室计算机更新采购项目（二次）竞争性磋商

随着物联网设备的指数型增长，传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求，边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化，促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是，一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架，且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐，用户使用操作不便，耗时长。   一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架，简化接入步骤，大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时，部署简单快捷，通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。与现有技术相比，该平台配置变更灵活。针对不同的服务器，不同的设备，只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码，无须重新创建镜像。此外，该平台具有良好的扩展性，极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理，通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。

一种流场图像预处理方法及其系统，属于图像预处理方法及装 置，针对目前流场测量中预处理占据时间较长的问题，提高流场图像 预处理效率。本发明的流场图像预处理方法包括均值化步骤、图像拉·113·伸步骤、噪声判断步骤、去除固定噪声步骤、构造二值化均值图像步 骤和掩模操作步骤。本发明的流场图像预处理系统，包括输入以太网 口、以太网输入控制芯片、数字信号处理器、同步动态随机存储器、 动态存储芯片、带电可擦可编程只读存储器、输出以太网口及以太网 输出控制芯片。本发明体积和功耗均较小，能

小试阶段/n该平台继承了目前主流计算框架和编程模式，尤其是内存计算框架， 通用性强、时效性高。该平台从根本上解决了目前大数据处理中耗时过 长的问题，通过优化大数据处理系统的任务管理和内存管理，对用户提 供主流的简洁编程接口，与目前国际上主流系统对比，该平台可以大量 减少内存占用，最高性能提升可达 41 倍，。该平台同时从根本上解决了 大数据系统自动管理内存的开销，减少 90%以上的开销。该技术平台是一 种通用数据处理平台，不影响上层生态应用，可以适用于各类大数据生 态系统，包括机器学习与深度学习领域

在国家自然科学基金项目的资助下，电子科技大学计算机学院李洪伟教授带领团队在云—端协同的安全智能云系统方面取得研究进展，针对终端环境不可信、联邦学习难验证、存储数据不可靠以及加密数据难检索等难题，提出了非可信环境下面向云终端的智能评估与认证、云—端协同的可验证联邦学习、密态数据的完整性智能验证和海量密态数据的高效检索等核心技术，形成了自主可控的安全智能云系列产品。

本发明公开了一种基于 FPGA 和多核 DSP 的图像传输及处理系统，包括 PC、PCI 桥、双通道切换开关、FPGA、多核 DSP、晶振、电源以及两存储器；PC 通过 PCI 桥连接 FPGA，FPGA 连接双通道切换开关，双通道切换开关连接两存储器和 DSP，DSP 通过 HPI 接口连接 FPGA，电源分别连决 FPGA 和 DSP；PC 将图像数据通过 PCI 桥传送到 FPGA，FPGA 对图像数据进行 FIFO 缓存。本发明通过乒乓的方式将连续图像数据在两存储器之间轮番交替存储并交替送至

苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 苏州大学智能信息处理平台的目标是能处理多模态文字数据，精准分析语言内部结构，对人类语言进行深层理解，以支持各种应用需求。系统可以处理多种非结构化数据，比如说明书、技术标准、车间工单等纸质文档或电子文档。把图像识别技术(OCR)和自然语言理解技术(NLP)相结合，从表单图像中抽取关键要素信息。在此基础上，我们搭建了包括知识图谱问答 (KBQA)、常见问题检索 (FAQ)、对话 (Chatbot)在内的智能问答及对话系统、以及面向大数据的文档信息抽取系统。能够对给定的自然语言问题通过查询、推理提供精准满意的答案，和面向大规模文档提供信息抽取和舆情分析等服务。目前已经向多家公司提供各项相关服务。

本发明公开了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法，包括以下步骤：1）将输入的高光谱图像以图表示；2）对图进行权值计算，构建权重矩阵,权重矩阵中的元素值反映了中任意一个顶点和其他所有顶点的联系；3）像元的全局显著性计算，像元的全局显著性等于它与图像中所有其它像元间权值的总和：4）像元的局部显著性计算，像元的局部显著性用其邻域背景像素的方差来表示：5）像元的最终显著度计算，将对应像元的全局显著性与局部显著性相乘，得到各像元的最终显著度。本发明在计算高光谱图像显著度时，充分考虑了感兴趣目标的光谱特性和几何尺寸特性，因此，能够有效抑制背景的干扰，提高感兴趣区域的提取效果。