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南京纳才企业
管理
咨询有限公司
南京纳才企业管理咨询有限公司成立于2018年3月,总部位于六朝古都南京,是一家快速发展、面向全球的高端人力资源服务机构。为各类成长型企业提供高端人才猎聘、管理培训、招聘外包、人事外包等专业的国际化人才服务机构。纳才与江苏投资人中心、各高校校友会、欧美同学会等组织机构保持密切合作关系,采用招聘+创业孵化的模式搭建优质猎头顾问团队。
南京纳才企业管理咨询有限公司
2022-02-25
教室智能运维
管理
平台RG-SCP 2.0
教室智能运维管理平台结合先进的AI、大数据、物联网等技术,与先进管理体制与先进管理模式相融合,建立现代化的智能运维体系,让教室管理更高效、更科学 产品特性: AI智能巡检,智能识别设备故障,主动防范教学事故 支持教学管理人员远程巡课 多维度可视化数据分析,助力科学决策 信息化建设成果展示 为满足多样化的大屏展示需求,智能运维管理平台能够充分呈现信息化建设的关键成果,如信息化系统建设情况、信息化设备日常使用情况,以及智能化系统的实时运行态势。 AI运维系统 当前许多的运维工作还是靠人工完成,例如教室设备巡检、设备关机检查、调换教室等。特别是巡检工作主要靠运维老师定期完成,平时只能根据报修电话被动开展检查维护。运维管理平台依靠AI技术,可按需(每天/隔天)对教室设备进行自动检查,实现课前发现问题,辅助分析解决问题,达成课中无故障的目标。同时智能机器人24小时值守,自动完成管理员设定的各类智能策略,帮助管理员实现简单而高效的运维工作。 教学设备统一管控 教室综合运维管控平台可以实现对教室内所有的教学设备设施进行统一集中的自动化管理。包含对传统多媒体教学设备(如:电脑、投影机、投影幕、功放等)、在新型教学理念支撑下所出现的新型教学设备,如:交互大屏等,以及环境控制设备(如:灯光、窗帘、空调等)进行自动化、智能化的控制。 教室巡课 平台专门为教学管理人员设计了的巡课功能。在办公室即可远程巡视教师的上课过程,通过教室的实际画面,也可通过勾选只看上课教室查看正在上课的教室,点击某一教室画面会进入巡课三画面页面,包括教师画面,学生画面,电脑画面。 移动运维系统 教室智能运维管理平台为更好的服务于教室管理老师,提升工作效率,提供了移动运维客户端,即使不在办公室,也能完成大部分教室远程管控工作。实现教室设备移动管控、设备故障移动处理,提升整体服务的效率和体验。。 统计分析 教室智能运维管理平台通过多维度分析教室运维管理的各项工作指标,形成量化数据并以图形化的方式呈现,为相关领导提供决策支撑。统计分析包括教室设备使用情况分析、故障统计与分析、灯时统计、能耗统计等模块。
锐捷网络股份有限公司
2022-09-19
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
云上高博会寄语—西安
交通
大学校长王树国
西安交通大学校长王树国寄语云上高博会,积极推进中国高等教育博览会“线上+线下”融合发展。
云上高博会
2020-09-22
西安
交通
大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商
西安交通大学实验室安全设施建设-存储柜竞争性磋商
西安交通大学
2022-05-27
北京
交通
大学电机状态预测可视化系统项目公开招标公告
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名(邮件)获取招标文件,并于2022年07月05日 09点30分(北京时间)前递交投标文件。
北京交通大学
2022-06-14
基于卷积神经网络的城市轨道
交通
乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法,首先对待检测视频进行预处理,分段并提取运动残差图像,将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入,建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块,处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征,再将人群状态特征和运动特征结合,构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块,进行融合处理,同时构建分类器,使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练,使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测,更加全面的表征监控视频中的客流状况,实现拥挤程度的检测,提高了算法检测的准确率。
东南大学
2021-04-13
高速公路与关联城市快速路
交通
信息共享与协同控制系统
该项目是863计划项目,现处于实验室研究阶段。项目成果受专利保护。 1、项目概述 本项目针对高速公路进出城路段交通拥堵严重、事故频发,以及高速公路监控系统和城市快速路监控系统各自为政、协同性差的普遍现象,构建了基于互联网的分布式交通特征信息共享平台,实现了不同监控系统的信息共享;借助信息共享平台,系统分析了结合部的动态交通特征,提出了适应不同交通条件的短时交通特征预测技术;采用分层递阶控制和神经网络控制的方法,研发了多匝道的协同控制系统软件,并实现了结合部道路交通系统的微观仿真。 2、技术创新点 在监控系统的信息共享研究方面,初步建立了交通特征信息共享的平台,其中对异构监控系统之间交通特征级信息共享的内容和模式进行了系统分析,对异构信息进行了融合处理,实现了特征级信息的发布。 在短时交通特征预测研究方面,已对京津塘高速公路及北京市快速环路监控系统的海量交通流实测数据进行了特征与关联分析,完成了短时交通特征的预测,并实现了交通拥挤的预判。 在结合部的协同控制方面,利用模糊神经网络的建模和学习方法,对高速公路多匝道控制系统算法进行设计,并进行了控制效果仿真。 3、能为产业解决的关键技术 (1)基于服务水平的特征级交通动态信息融合技术 针对目前高速公路和城市快速路监控系统所采集的交通流基础数据格式和像素级融合技术都有所不同,控制目标参数不统一的现实情况,项目提出的交通特征信息共享平台首先要处理现有高速公路和城市快速路服务水平判定标准不统一的问题,其次需要解决区域交通监控系统的特征级数据融合问题,寻求基于服务水平的动态信息融合技术和方法。 (2)交通特征信息共享平台的设计技术 针对集中式信息共享平台投资大、实施困难的缺点,提出采用成熟的互联网技术,以及分布式技术建立交通信息共享平台,为异构监控系统的信息共享模式提供了一种新的建设思路。不需要增加额外的硬件投资、操作方便,就现有的管理体制来说,也容易实现。 (3)基于关联分析和智能控制技术的短时交通特征预测模型 将时间序列理论与关联理论引入交通状态分析,并根据不同交通条件建立的短时交通预测模型,在很大程度上提高了预测方法的实时性、准确性和可靠性,有利于预测技术的应用和推广。 (4)高速公路和城市快速路结合部实现协同控制的关键技术 基于区域道路交通网络动态信息采集系统数据资源的综合利用与共享,在交通服务水平判定技术的支持下,运用系统论、控制论的思想以及智能交通系统工程的理论方法,实现高速公路和城市快速路结合部的协同控制。 4、相关的行业发展水平,以及同类技术产品或成果比较 目前,我国已建设的交通信息系统中,各子系统基本上是作为一个个分支存在的,不仅子系统自身的数据尚未实现充分融合,集成度很低,而且系统之间存在行政分割问题,异构情况严重;在信息共享平台设计上,大都采用集中式为主,需要新建一个监控总中心,投资大,操作困难。 与本项目所提出的预测思路及预测方法相比,现有预测方法的适用性方面还存在不少缺陷。 目前,我国高速公路和城市快速路交通控制所采取的区域控制策略尚未形成较成熟的控制模式,高速公路和城市快速路的协同控制模式更是处于起步阶段,尚未形成成熟的技术产品。 应用范围: 本课题针对的主要对象是高速公路与城市快速路的结合部,课题研究成果不仅充分利用了现有的道路监控系统硬件资源,节省了建设成本,而且可以满足结合部的交通控制与管理需要,具有较强的应用和推广价值。在实际的应用和推广中,还需进一步扩充和细化协同控制目标,优化大范围内的多匝道协同控制模型及其算法,并对具体的控制策略和控制设施进行详细设计,以提升协同控制的实际效果。 预期效果: 运用系统论和其他相关领域研究的最新成果,探索建立区域高速公路和城市快速路交通信息共享平台的新思路和新方法,并在系统平台的基础上研究协同控制的策略和方法,并形成整套协同控制系统算法和软件。在实践中,研究成果能够得到较好的应用,并且能够部分解决高速公路和城市快速路结合部的交通问题。
北京交通大学
2021-04-13
北京市科学技术委员会、中关村科技园区
管理
委员会关于印发 《北京市科学技术奖励办法实施细则》的通知
为做好本市科学技术奖励工作,进一步规范北京市科学技术奖(以下简称市科学技术奖)的提名、受理、评审、授予等各项活动,根据《北京市科学技术奖励办法》(以下简称《办法》),制定本细则。
北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会
2024-11-29
基于AI技术的通用网关及数据
管理
平台
本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术,提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求,整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节,把经过质量分析和标准化处理后的实时数据,作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池,供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块:1)智能网关:基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置云服务器;重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2)AI模型管理系统:实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3)数据管理和标准化处理:数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4)智能运维:开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示,项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关: 开发基于具有AI能力CPU的智能网关,完成对多种传感信息的有效采集,并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力: 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力: 实现基于图像的AI视觉感知能力,重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力: 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段,保证数据安全 现场调试配置能力: 具有现场WiFi调试功能,方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理,该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理:对算力的统筹,外部算力的对接等 算法管理:自主开发算法的管理和调动,外部算法的调用和对接 模型管理:包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出:把告警信息进行分类,并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析,为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化:完善采集时间、地点、单位等属性, 输出标准化:按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署:可以应用户要求部署在其内网 并行部署:可以通过并行部署,网关上联多个服务器,确保用户的可靠性需求 数据回滚能力:可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚,保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统,为运维人员提供有效帮助,提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力,包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片
北京邮电大学
2021-04-10
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