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广东省科学技术厅关于印发《广东省自然科学基金及联合基金项目管理实施细则》的通知
为加强和规范省自然科学基金及联合基金项目组织实施与管理，现将《广东省自然科学基金及联合基金项目管理实施细则》印发给你们，请遵照执行。
广东省科学技术厅
2024-11-29
2023年江西省“科技+应急”联合计划拟立项项目公示
根据《江西省“科技+应急”联合计划项目管理办法（暂行）》，省科技厅会同省应急厅联合开展了2023年“科技+应急”联合计划项目申报和评审工作。经组织申报、受理、专家评审等程序，遴选出2023年江西省“科技+应急”联合计划项目2项（详见附件），现予以公示，公示期5天。
江西省科技厅
2023-07-12
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支持。
南开大学
2021-02-01
收发端IQ不平衡与信道联合估计补偿改进法
本发明基于收发端IQ不平衡对CVE的影响，通过最小化CVE，经一系列推导可得到关于IQ不平衡参数βT、βR的一组闭式表达式。通过两次独立开的初始值的设置以及迭代计算得到关于β参数的两组估计值，将其分别求均值作为β参数的最终估计值。本发明同时考虑了发射端与接收端的IQ不平衡，并同时适用于SC-FDE系统和OFDM系统，本发明算法基于训练序列，但对训练序列无特定要求，适用于诸多不同标准下的通信系统，具有良好的实际意义。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于双线性的联合CNN的人脸验证方法
利用液晶电视制作不用配戴特殊眼镜就可以观看到立体图像的显示装置，观看者可以自由移动，从不 本技术成果提供了一种基于双线性的联合CNN的人脸验证方法。该方法将获得的人脸正面图像作为输 同的方向上可以看到立体图像的不同侧面，不会引起眼睛生理性疲劳和损害。通过研究裸眼可视全息立体 入，进行人脸图像特征提取和识别，与参考集人脸进行两两对比，最后输出此人是否与参考人脸属于同一 图像显示技术和相关理论，本研究开发了具有自主专利技术的、具有高精度、大景深的立体显示器产品 个人的分类结果。包括下述步骤：1)使用预先准备的人脸图像进行卷积神经网络（下简称CNN）的训练； S3DD-4及基于具体应用的系列产品，让观众可以在大范围内自由移动裸眼观看到高质量的全息立体图像 2）使用训练集中的人脸图片，进行双线性CNN的微调；3)输入待验证的人脸图片，将两张图片进行切分， 和视频。 提取双线性CNN输出的联合特征。4)得到的向量经过一个自编码网络训练，得到最终的验证结果。 本技术成果的应用范围包括：1．各领域、各行业的各种型号尺寸（包括手机、游戏机、笔记本、显 本技术成果基于双线性的CNN的方法，并且通过将原
中山大学
2021-04-10
关于征集2023年度北京以色列联合研发计划课题的通知
北京以色列联合研发计划鼓励以企业为主的创新主体与以色列优质科技资源开展联合研发，旨在突破技术瓶颈、提升科研水平。
国际合作处（港澳台科技合作办公室）
2023-08-09
基于时空多尺度联合学习模型的能源需求预测技术
本项目提出了将时间维度与空间维度相结合的多尺度综合能源 需求分析与预测模型，设计并实现了一种面向智慧城市的综合能源需 求分析与预测的方法，提升能源供应规划和营销策略的优化与决策支 持。 项目特色： 面向综合能源时空数据的需求分析和预测可以根据历史数据， 结合地理区域的相互关系来预测给定时间范围和空间位置的 能源需求。 针对综合能源的特性，项目提出了联合学习和迁移学习的思想 对模型进行训练。同时优化不同区域中多种类型能源的联合预 测模型，将已有模型的结果迁移到训练集数据不足的模型中， 提高能源用量预测的准确率。 面向智慧城市的综合能源信息应用服务场景，并利用 GIS 技术 实现配电网分析和用户用电特性分析的可视化。
南开大学
2021-04-13
太阳能与热泵联合集热计算机控制系统
由西安交通大学智能检测与仪器研究所开发的《太阳能与热泵联合集热计算机控制系统》样机在多处现场已经运行数年。几年来该系统运行效果良好。 该系统将太阳能与热泵联合起来由计算机进行控制，解决了其中的关键技术问题，该控制系统能根据环境温度、水温、水量等参数，自动对联合集热系统设置最佳控制参数，实现最佳控制。可以进行多路信号的数据采集，多路被控对象的控制输出。能对整个集热系统的热泵机组、太阳能集热器循环泵、进水电磁阀、用户供水泵、辅助电加热器等设备进行可靠的控制，从而使系统最大限度的利用太阳能，最大限度的节约电能。整个系统的运行费用仅为天然气热水的20%，为电加热的15%。
西安交通大学
2021-04-11
多种群联合优化的机械叶片图像分割原理与评价方法研究
机械叶片特殊的动力学性能促使其在水轮机、汽轮机、航空发动 机、风力发电机等装备上应用广泛。非接触式图像测量与检测已经成 为高性能复杂机械叶片制造的发展方向，而对其图像的分割则是后续 特征理解与分析的基础。随着我国工业化水平的提高，航空航天、水 利、电力等方面对机械叶片的质量和数量都提出了更高的要求。当前 图像分割的研究成果不能有效解决复杂机械叶片图像的分割难题，主 要是因为其图像灰度分布不均匀，并且表面的分割特征类内模式复杂 类间易混淆。项目通过研
南京工程学院
2021-01-12
“产学研平台共建暨关键技术联合开发”签约仪式在校举行
5月20日，中南大学、先进储能材料国家工程研究中心、科力远三方“产学研平台共建暨关键技术联合开发”签约仪式在中南大学举行。先进储能材料国家工程研究中心、中南大学和湖南科力远新能源股份有限公司三方共同签署《产学研合作协议》，将以“企业出题、校企研联合解题、成果共享”的校研企协同模式，深化产学研用融合，重点解决新能源材料产业发展的关键共性技术和重大技术难题。
中南大学
2023-05-23