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高等教育领域数字化综合服务平台
呼吸慢病患者物联网管理平台
呼吸慢病患者物联网管理平台，主要是对患者的个人身体检测数据进行采集、主要是手环、听诊器、体温计的数据采集，医生对患者的听诊音频进行审核分析，并给出诊断报告；以及心肺音数据的切片标记。和呼吸慢病患者可视化分析，利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性。
广州联智信息科技有限公司
2021-11-01
呼吸慢病患者物联网管理平台
呼吸慢病患者物联网管理平台，主要是对患者的个人身体检测数据进行采集、主要是手环、听诊器、体温计的数据采集，医生对患者的听诊音频进行审核分析，并给出诊断报告；以及心肺音数据的切片标记。和呼吸慢病患者可视化分析，利用可视化工具提供丰富的图表展示，提高结果的可读性。
广州联智信息科技有限公司
2021-11-01
农业智联网实训套件 （Agricultural AIoT Training Kit）
基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.
英特尔FPGA中国创新中心
2022-05-24
一级反渗透设备（带物联网功能）
根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、电子级混床等。全自动运行、自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H
湖南中沃水务环保科技有限公司
2022-06-08
二级反渗透设备（带物联网功能）
根据用户需求订制工艺，工艺段分预处理、单级反渗透、二级反渗透、EDI电除盐、电子级混床等。全自动运行自动正反洗，水质在线监测，液位及压力等在线显示，系统模块化一体化设计，产水量范围0.5T/H---500...T/H
湖南中沃水务环保科技有限公司
2022-06-08
农业智联网实训套件 （Agricultural AIoT Training Kit）
基于农业场景，融合物联网、人工智能等技术。可实现包括人工智能机器视觉技术的农作物病害检测、传感器数据收集与分析等功能。It is used in the agricultural scene with IoT, AI and other technologies, also can realize the functions including crop disease detection based on AI machine vision technology, sensor data collection and analysis.
重庆海云捷迅科技有限公司
2022-06-17
一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法
一种基于计算相关度的多数据中心数据布局优化方法，根据执行计算处理数据集的情况，生成计算 集和数据集集合的访问关联矩阵，计算出任意两个数据集之间的计算相关度，生成对应的计算相关度矩 阵;计算每个数据中心的基本容量，定义布局关联矩阵，根据计算相关度部署数据集。本发明通过构建 访问关联矩阵和布局矩阵，给出计算相关度的具体数学表示，根据建立的计算相关度矩阵，以低复杂度 的方法实现数据布局，并将新数据和中间数据动态部署至合适的数据中心，可以有效减少跨数据中心数 据调度，提高系统的访问性能。
武汉大学
2021-04-13
面向CPS的时空数据模型
针对智慧城市、移动设备、工控系统等多个领域的CPS
多源异构时空大数据，提出了多种时序模式挖掘算法和时空
模型构建方法，并应用在轨迹预测、交通流预测、空气质量
预测、用户画像、活动识别、异常行为检测、网络攻击检测
等多个任务中，并为“人机物”融合的数据驱动模型提供理
论与技术基础。
浙江工业大学
2021-05-06
基于DSP的高速数据采集平台
开放化、高速化和高精度化都是现代信息技术的发展趋势和研究热点。数据采集系统是通信技术和数控技术领域的重要功能模块，应用领域十分广泛。 本数据采集平台的中央控制芯片选用美国TI公司的DSP (Digital Signal Processor，数字信号处理芯片)TMS320C5402。DSP具有高速、高精度的运算能力，强大、方便的数据通信能力，灵活、可靠的编程与信号处理能力。设计选用昀A/D转换芯片是AD公司推出AD976A，其转换精度是16位，转换速率最高可达200k/s。系统的核心采用DSP控制AD976A实现高速数据采集的功能。
南京工程学院
2021-04-11
时空面板数据模型的研究
近日，中国科学技术大学管理学院在时空面板数据模型的研究中取得重要进展，突破经典的广义极大似然估计和广义矩估计理论框架，提出了基于空间权重矩阵特征分解的估计和模型选择方法。相关论文在学术期刊《美国科学院院报》上发表。现在很多大数据（环境，疫情，犯罪，物流，区域经济等）呈现出时间和空间的复杂相依关系，由于时空的交互影响提高了对应的时空模型的估计难度。有别于已有的复杂估计方法，文章改变传统的估计思路，充分利用时空数据的空间结构特征，采用空间权重矩阵的特征分解，极大的简化了估计方法，提高了估计精度和运算速度，并提出了相应的模型选择方法。理论部分模型的示意图如下图所示：文章以 2008 年 1 月到 2013 年 12 月（72 个月） 138 个美国匹兹堡行政地区的犯罪数据为例做了示范。在这个例子中，犯罪数据重罪（Part I）和轻罪(Par II)在138个行政区的平均犯罪个数分布如下图：文章还选取了 15 个区域社会经济变量作为解释变量，包括区域总人口、收入、失业率、贫苦率、非裔比例、教育水平等。模型的拟合程度指标R平方（接近1时，拟合程度高）达到 0.98，表明选择的模型非常好的拟合了数据。数据分析结果可以用于以轻罪发生率预测重罪发生率，解释犯罪学的“破窗理论”，分析重罪发生率和总人口、收入和贫困等的量化关系。论文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.1917411117详细阅读：http://news.ustc.edu.cn/2020/0318/c15884a414854/page.htm
中国科学技术大学
2021-04-10